[发明专利]基于气象观测、道路摄像能见度识别的系统及应用方法

说明书

基于气象观测、道路摄像能见度识别的系统，包括用户交互模块、高速公路监控图像数据采集模块、高速公路摄像头的位置信息提取模块、摄像头与气象站观测数据关联模块、能见度观测数据采集模块、高速公路监控图像与能见度大数据分析模块、基于深度卷积神经网格的能见度识别训练模块、实时作业调度模块、能见度估算检验模块、接口服务模块。本发明以高速公路摄像资料为对象，通过机器学习和人工智能技术，经相关软件共同作用，全自动从高速监控图像中提取道路能见度信息，能实现对局突发性团雾实现有效监测，为道路大雾天气通行提供监测信息，增加了监控摄像头的利用价值，为降低大雾诱发的交通气象灾害提供了有利的信息保障。

技术领域

本发明涉及数据分析系统和分析方法领域，特别是一种基于气象观测、道路摄像能见度识别的系统及应用方法。

背景技术

气象领域中，大雾是指大量微小水滴浮游空中，水平能见度小于1.0km的天气现象。大雾 (或浓雾)是比较常见的灾害性天气之一。其具有出现几率高、发生范围广、危害程度大的特点。我国一年四季都有它的踪影，都可体察到它的危害。随着我国高速公路的迅速发展，大雾对高速公路的影响更加突出，由于大雾造成的高速公路交通事故屡见不鲜、大雾导致能见度下降，容易引发的多车首尾相撞严重交通事故。

在大雾情况下，由于受主观周围环境误导，会出现“人在雾中迷”现象，驾驶员总认为自己离大雾还有一段距离，这样主观认为的安全速度及间距与实际需要的安全速度及间距相差较大，而恰好在这时可视距离小于绝对安全间距，只要前车的减速度大于一定值，就会发生追尾事故。大雾引发高速公路交通事故的另一个原因是有些高速公路所经过的区域气候条件比较复杂、多变，不同的区段可视距离相差较大，驾驶员很难及时调整速度及间距而发生追尾事故。一般在追尾事故发生的开始，由于前车在完全停止前会行驶一段距离，因此后车的制动距离较长，相应碰撞的严重程度相对不是很大。当相撞的车辆较多时，前面这些相撞的车辆已基本为静止物，这样后面尾随上来的车辆不但更容易继续相撞，而且相撞时的速度更高，后果更严重，这就是为什么在大雾气候条件下，一旦高速公路发生交通事故，一般都比较严重的原因。

虽然关闭高速公路可以防止大雾引发的高速公路交通事故，但其代价是显而易见的。因此，近几年有些发达国家在一些重要的高速公路上实验安装大雾自动警告及速度控制系统，即在原有交通监控系统的基础上每隔400-1000m安装能见度检测器，同时每隔300-500m安装可变限速标志，交通控制系统根据不同路段能见度检测器检测的能见距离，实时控制各限速标志的限速值，同时还显示限速的原因，这样系统不但可及时提醒驾驶员注意前方大雾，还可向驾驶员推荐安全速度。西欧有些国家的实践表明：这种系统对于减少大雾引发的高速公路交通事故很有效，特别是对于能见距离不小于50m的大雾，仍能保持高速公路的正常运行，而没必要关闭高速公路。当然，要安装这种全自动大雾警告及速度控制系统，费用是相当昂贵的。目前我国只能在交通量较大，大雾多发的高速公路上考虑实验这种系统。基于上述，通过高速公路气象观测站的能见度仪观测数据，为交通部门实现雾天对高速公路的有效监控，继而制定雾天车辆通行方案，减少交通事故的发生显得尤为必要，但是，我国目前只有1300 多个高速公路气象观测站能监测能见度数据，难以满足大雾天气下高速公路安全通行保障的需求。另一方面，目前我国大部分高速公路都安装了数字与模拟混合视频监控系统，全国高速公路摄像监控系统的数量在1万以上，摄像头除了拍摄了道路和车辆的情况，还记录了天气现象甚至反映了大气能见度的信息，而且能在分钟级间隔内记录，这些资料可以用来对高速公路能见度进行实时监测分析。但是现有的应用技术对摄像头获得数据无法有效进行分析利用，因而远远不能达到实际需要。

发明内容