基于视频的雾天能见度监测方法研究

发布时间：2021-10-23 16:19

　　目前我国高速公路能见度监测主要依靠能见度观测仪,该方法覆盖区域有限且成本较高,而我国高速公路图像采集设备应用广泛,可以合理利用监控视频对能见度进行监测,因此本文提出一种基于视频的雾天能见度监测方法。该方法将图像划分若干个窗格,以均方差和平均梯度为监测因子,通过相关性分析筛选出最优兴趣窗格的图像特征矩阵,建立BP神经网络修正线性残差组合模型。通过本文研究得到以下结论:（1）以均方差和平均梯度为监测因子,最优兴趣窗格的亮度特征与能见度呈高度相关,说明亮度对比是能见度监测的关键性因素。东海和灌南场景对比分析可得,灌南场景以深色的树木为背景,降低目标物与背景的亮度对比,模型精度有所下降。而东海场景以浅色的天空为背景,目标物与背景形成较强对比,更有利于能见度监测。（2）能见度5000m以下,200m和1500m附近是能见度分段敏感区域,在此区域划分能见度区间并进行分段建模,可提高模型精度。通过随机森林算法对图像进行能见度区间判定,图像分类正确率在96%以上,表明随机森林算法对图像的能见度区间判定具有较强能力。（3）证实了基于BP神经网络修正线性残差组合模型具有精度高、误差小等优点。光线充足情况下... 

【文章来源】：南京信息工程大学江苏省

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－３滤波结果对比??Ｆｉｇ．２－３?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ?ｒｅｓｕｌｔｓ??

ｉ??（５）高斯滤波＆椒盐噪声?（６）岛斯滤波斯噪声??图２－３滤波结果对比??Ｆｉｇ．２－３?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ?ｒｅｓｕｌｔｓ??图２－３实验结果表明，两种方法都可以对随机噪声进行平滑滤波，高斯滤波在消除??噪声的同时，将边缘细节也滤除，从而使图像变得模糊中值滤波对椒盐噪声有良好的滤??除效果，同时能够保留图像的边缘特征，而线性滤波不具有这样的良好特性。此外，中??值滤波的算法相对简单，易于实现。因此，本文采用中值滤波进行图像预处理。??２．２．３分窗格处理??我们看到一张图像时，常常关注图像中感兴趣区域相关像素特征，利用图像分割技??术对兴趣区域进行提取，进而对该区域图像特征进行分析。基于图像对能见度进行监测??时，图像中并不是所有都为有用信息，为了更好的捕获兴趣区域像素特征，减少噪音干??扰

以均方差为监测因子的组合对比

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于交通图像的能见度检测算法研究[J]. 周洁.  自动化技术与应用. 2017(10)
[2]残差修正模型在森林火灾预测中的应用[J]. 连素兰,何东进,纪志荣,洪伟,游巍斌,曹彦,胡新.  福建农林大学学报(自然科学版). 2016(05)
[3]中国碳排放量的组合模型及预测[J]. 肖枝洪,王明浩.  重庆工商大学学报(自然科学版). 2016(01)
[4]基于摄像机动态标定的交通能见度估计[J]. 宋洪军,郜园园,陈阳舟.  计算机学报. 2015(06)
[5]基于暗通道先验的视频能见度测量方法[J]. 郭尚书,齐文新,齐宇.  计算机与数字工程. 2014(04)
[6]基于HSI彩色模型的图像降维技术[J]. 周刘兵,黄硕.  现代电子技术. 2013(14)
[7]基于图像理解的能见度测量方法[J]. 许茜,殷绪成,李岩,郝红卫,曹晓钟.  模式识别与人工智能. 2013(06)
[8]数字摄像能见度仪的白天能见度算法设计[J]. 陈晓婷,鲁昌华,张玉均,刘文清,戴庞达,常峰,朱超.  电子测量与仪器学报. 2013(04)
[9]基于亮度特征的PTZ视频能见度检测算法及实现[J]. 张潇,李勃,陈启美.  仪器仪表学报. 2011(02)
[10]基于摄像机自标定的视频对比度能见度检测算法与实现[J]. 陈钊正,陈启美.  电子与信息学报. 2010(12)

博士论文
[1]RGB颜色空间及其应用研究[D]. 黄国祥.中南大学 2002

硕士论文
[1]基于图像兴趣窗格测算大气能见度的方法研究[D]. 花毓幸.南京信息工程大学 2016
[2]基于视频图像的高速公路能见度检测技术研究[D]. 韩明敏.北京交通大学 2016



本文编号：3453501