[发明专利]一种基于图像质量的介质能见度识别方法

说明书

本发明涉及能见度识别技术领域，提供一种基于图像质量的介质能见度识别方法，包括：通过双目摄像头采集目标物的视频数据，并通过能见度测试仪采集能见度数据，得到两路视频信号和能见度信号；利用目标分割算法从双目摄像头采集的两路视频信号中分别提取目标物的位置；对得到目标物的提取结果，进行特征匹配；利用双目测距算法，得到目标物的距离信息，进而得到目标物检测距离与实际距离的偏差；利用图像质量预测能见度算法对双目摄像头采集的两路视频信号中的每一帧图像，进行图像质量预测能见度预测，预测得到的能见度区间；利用能见度平衡算法，进行最终的能见度预测。本发明能够提高介质能见度识别的准确性以及适应各种环境。

技术领域

本发明涉及能见度识别技术领域，尤其涉及一种基于图像质量的介质能见度识别方法。

背景技术

能见度识别在航空航海、交通运输等方面具有重要意义，恶劣的天气状况、海洋环境会造成各种安全隐患，关系着人民群众的生命财产安全，如若相关部门能准确发布对应的能见度状况，就能帮助各行各业提高管理质量。

常用的能见度识别方法有人工目测法和器测法等。人工目测法通过在每个站点布置专门的观测站来判断能见度，目测法由于只凭人眼分辨和主观判断，导致规范性和客观性较差；器测法通过透射式能见度仪和激光雷达能见度测量仪等设备测量透射率、消光系数等来计算能见度，这些设备价格昂贵，场地要求高，局限性大，因此不能广泛使用。

发明内容

本发明主要解决现有技术的介质能见度识别价格昂贵、适用范围小和识别准确率低等技术问题，提出一种基于图像质量的介质能见度识别方法，以达到提高介质能见度识别的准确性以及适应各种环境的目的。

本发明提供了一种基于图像质量的介质能见度识别方法，包括以下过程：

步骤100，通过双目摄像头采集目标物的视频数据，并通过能见度测试仪采集能见度数据，得到两路视频信号和能见度信号；

步骤200，利用目标分割算法从双目摄像头采集的两路视频信号中分别提取目标物的位置，得到目标物的提取结果；

步骤300，对得到目标物的提取结果，进行特征匹配；

步骤400，利用双目测距算法，得到目标物的距离信息，进而得到目标物检测距离与实际距离的偏差；

步骤500，利用图像质量预测能见度算法对双目摄像头采集的两路视频信号中的每一帧图像，进行图像质量预测能见度预测，预测得到的能见度区间；

步骤600，利用能见度平衡算法，进行最终的能见度预测。

进一步的，步骤200包括以下过程：

步骤201，对视频两路视频信号中的每一帧图像，进行卷积神经网络提取特征；

步骤202，利用区域提取网络进行初步分类与回归；

步骤203，对候选框特征图进行对齐操作；

步骤204，利用卷积神经网络对目标进行分类、回归、分割，得到目标物的提取结果。

进一步的，步骤300包括以下过程：

步骤301，对两个目标物轮廓，进行提取关键点；

步骤302，对得到的关键点，进行定位关键点；

步骤303，根据定位的关键点，确定关键点的特征向量；

步骤304，通过各关键点的特征向量，关键点匹配。

进一步的，步骤400包括以下过程：

步骤401，对双目摄像头进行标定；

步骤402，对双目摄像头进行双目校正；