[发明专利]一种雨天识别方法和系统

说明书

本申请涉及一种雨天识别方法、系统、计算机设备和计算机可读存储介质，其中，所述雨天识别方法包括：获取道路监控实时视频；从所述道路监控实时视频中提取多张车辆尾部图片；基于所述多张车辆尾部图片中的水雾特征，利用训练完备的识别模型，得到雨天识别结果。通过本申请，解决了雨天识别结果准确率低的问题。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种雨天识别方法、系统、计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术

伴随经济与科技的快速发展，汽车在人们生活中越来越普及，为人们日常出行带来了极大的便利。特别是高速公路的投入建设，极大的提升了通行运输的效率。雨天会导致道路能见度低、路面湿滑，影响通行效率，容易引发交通事故。虽然气候传感器已经在多处高速公路使用，但是现实状况是部分气候传感器因为硬件、寿命等原因失效，并且部署的气候传感器有限，无法解决气候传感器盲点区域的局部阵雨识别报警问题。随着道路监控摄像头的逐步升级，高清摄像头已经在多条高速公路上实现了全覆盖，使用视频监控对雨天进行识别报警成为一种可行有效的方式。

在现有技术中，主要依据夜间下雨时路面亮度减小，或者夜间下雨时路面会产生反光等图像特征来检测高速公路上是否下雨。例如在白天通过标记雨天检测区域后，提取检测区域中的图像亮度、梯度方差信息作为特征；计算特征协方差矩阵，初始化和更新天气阈值，根据阈值判断是否为雨天。或者在夜间提取灯光反光的像素点；对提取的灯光反光像素点的RGB像素值做聚类识别是否是雨天。但是，一方面，路面亮度减小和路面反光这种图像特征在未下雨时也有很大概率会出现，所以这种图像特征并不可靠。另一方面，提取检测区域的亮度和梯度特征识别雨天，特征可分性较低。所以，上述两方面原因导致现有的雨天识别方法识别结果准确率比较低。

目前针对相关技术中雨天识别结果准确率低的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种雨天识别方法、计算机设备和计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中雨天识别结果准确率低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种雨天识别方法，包括：

获取道路监控实时视频；

从所述道路监控实时视频中提取多张车辆尾部图片；

基于所述多张车辆尾部图片中的水雾特征，利用训练完备的识别模型，得到雨天识别结果。

在其中一些实施例中，所述从所述道路监控实时视频中提取多张车辆尾部图片，包括：

按照预设频率从所述道路监控实时视频中抽取图片，得到多张抽帧图片；

从所述多张抽帧图片中扣取出所述多张车辆尾部图片。

在其中一些实施例中，还包括以下步骤：

获取雨天道路监控视频和非雨天道路监控视频，制作训练数据；

利用所述训练数据对深度神经网络进行训练，得到所述训练完备的识别模型。

在其中一些实施例中，所述获取雨天道路监控视频和非雨天道路监控视频，制作训练数据，包括：

采集不同位置且不同时间段的多个道路监控视频段，其中，所述多个道路监控视频段中包括雨天视频段和非雨天视频段，对所述雨天视频段和进行标注，获得已标注的雨天视频段；

按照预设频率，从所述非雨天视频段和所述已标注的雨天视频段中抽取图片，得到雨天车辆尾部图片和非雨天车辆尾部图片，将所述雨天车辆尾部图片和所述非雨天车辆尾部图片作为所述训练数据。

在其中一些实施例中，从所述多张抽帧图片中扣取出所述多张车辆尾部图片，包括：