基于交通視頻的能見(jiàn)度估計(jì)研究.pdf

1、由于大氣能見(jiàn)度對(duì)交通中的人和車的行為有重要的影響，道路能見(jiàn)度的監(jiān)測(cè)一直是智能交通系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分。惡劣的能見(jiàn)度狀況不僅不利于人們的健康，而且容易引發(fā)交通事故，威脅人們的出行安全，因此對(duì)于低能見(jiàn)度的檢測(cè)與預(yù)警尤為重要。傳統(tǒng)的能見(jiàn)度測(cè)量方法主要包括人工目測(cè)方法和儀器測(cè)量方法。前者主觀性強(qiáng)，精度差；后者操作復(fù)雜，成本高昂。因此，改進(jìn)能見(jiàn)度測(cè)量技術(shù)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義與應(yīng)用價(jià)值。
　　本文在對(duì)能見(jiàn)度相關(guān)的物理模型研究的基礎(chǔ)上，討論了不

2、同應(yīng)用場(chǎng)景下的基于圖像理解的能見(jiàn)度估計(jì)方法，論述了其相關(guān)的測(cè)量原理，并提出了一個(gè)基于交通視頻的能見(jiàn)度等級(jí)估計(jì)方法。具體的說(shuō)，該方法首先從視頻圖像中提取出全局平均梯度和暗通道比率特征，并由此建立能見(jiàn)度等級(jí)的估計(jì)模型，最后用一個(gè)直方圖校正模塊和一個(gè)晴天檢測(cè)模塊對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行修正。本文通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　此外，本文還自主研發(fā)了一個(gè)道路環(huán)境信息的集成平臺(tái)，以更全面地反映道路環(huán)境信息。其集成的信息包括能見(jiàn)度等級(jí)、溫度