随着城市化进程的加快，空气质量问题日益突出，雾霾天气频繁出现，严重影响了人们的日常生活和交通安全。特别是在交通管理领域，雾霾天气导致能见度降低，增加了交通事故的发生率。因此，如何准确、实时地检测雾霾条件下的能见度，成为当前智能交通系统研究中的一个重要课题。

传统的能见度检测方法多依赖于专用设备，如激光雷达、能见度仪等，这些设备虽然精度较高，但成本昂贵、部署困难，难以在大规模道路上推广应用。而近年来，随着视频监控系统的广泛部署，道路监控摄像头已成为城市基础设施的重要组成部分。如何利用现有的视频资源进行雾霾能见度的自动检测，成为了一个具有现实意义的研究方向。

本研究围绕基于道路监控视频的雾霾能见度检测方法展开，旨在通过图像处理与计算机视觉技术，实现对雾霾条件下道路能见度的高效识别与评估。首先，针对雾霾环境下的图像特征，分析其对光照、对比度和颜色分布的影响，构建适合雾霾场景的图像预处理模型。其次，结合深度学习算法，设计适用于视频序列的能见度估计网络，提升模型在复杂天气条件下的适应能力。此外，研究还引入时间序列分析方法，对连续视频帧进行动态建模，以增强检测结果的稳定性与准确性。

在实验过程中，采用了多种公开数据集以及自建的雾霾视频数据库进行验证。通过对比不同算法在不同天气条件下的检测效果，评估所提出方法的性能表现。实验结果表明，该方法在雾霾环境下能够有效提升能见度检测的准确率，并具备良好的实时性与鲁棒性。

综上所述，基于道路监控视频的雾霾能见度检测方法不仅能够充分利用现有资源，降低检测成本，还为智能交通系统提供了新的技术支撑。未来的研究将进一步优化算法结构，提高模型的泛化能力，并探索其在实际交通管理中的应用潜力。