现有的交通摄像机标定算法大多基于车道线长度、车辆尺寸等先验信息,由于在非结构化道路中往往不存在车道线,使得标定算法具有局限性.为了改进摄像机标定在非结构化道路中的适用性,结合摄像机线性模型与均质雾天,提出一种只包含路面以及运动车辆的摄像机动态标定算法.首先生成并更新背景和场景活动图,提取路面、天空的纹理特征,利用区域搜索算法得到感兴趣区域,并根据感兴趣区域的像素变化规律判断当前天气是否为均质雾天；其次根据暗原色先验原理计算场景透射率,将结果映射到[0,255]作为图像显示；最后结合均质雾天光线传输模型、摄像机线性模型和暗原色先验原理导出标定方程,选取路面上具有特定透射率的8个点生成2个一次方程、1个二次方程和1个三角方程,依次标定摄像机参数,将视频多帧图像标定的参数值平均得到准确值.与角点检测法、摄像机6点标定法以及基于消失点的标定算法进行对比的实验结果表明,该算法是有效的且满足视频的实时性处理要求.