[发明专利]夜间能见度检测与能见度等级划分预警方法

权利要求书

1.夜间能见度检测与能见度等级划分预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取实时夜间道路图像，建立夜间图像分类器并进行实时夜间道路图像分类，得到非全黑夜间道路图像和全黑夜间道路图像；

步骤二、建立基于奥拉德定律的全黑夜间图像能见度检测模型，并将经步骤一得到的全黑夜间道路图像输入到基于奥拉德定律的全黑夜间图像能见度检测模型中进行能见度值计算，得到当前夜间道路能见度值；

步骤三、建立基于监督学习的非全黑夜间图像能见度预警等级分类器模型，并将经步骤一得到的非全黑夜间道路图像输入到基于监督学习的非全黑夜间图像能见度预警等级分类器模型中进行夜间图像特征提取，所述夜间图像特征包括平均梯度值、对比度值、边缘强度特征值、HSV颜色空间的明度特征及图像功率频谱图幅值特征，利用已经离线训练好的非全黑不同夜间能见度预警等级极限学习机ELM分类器和非全黑不同夜间能见度图像支持向量机SVM分类器识别出当前夜间道路能见度等级；

步骤四、构建夜间低能见度预警策略，从而实现安全驾驶预警

预先设定夜间道路能见度预警值，在全黑夜间道路中，若步骤二中得到的当前夜间道路能见度值高于预先设定的夜间道路能见度预警值，则不提供给驾驶员预警信息，若步骤二中得到的当前夜间道路能见度值低于预先设定的夜间道路能见度预警值，则向驾驶员提供预警信息；

预先设定夜间道路能见度预警等级，在非全黑夜间道路中，若步骤三中识别出当前夜间道路能见度等级高于预先设定的夜间道路能见度预警等级，则不提供给驾驶员预警信息，若步骤三中识别出当前夜间道路能见度等级低于预先设定的夜间道路能见度预警等级，则向驾驶员提供预警信息。

2.根据权利要求1所述的夜间能见度检测与能见度等级划分预警方法，其特征在于：步骤一中，建立夜间图像分类器并进行实时夜间道路图像分类，得到非全黑夜间道路图像和全黑夜间道路图像的过程如下：

Ⅰ建立夜间道路图像概率神经网络分类器

①工业摄像机采集N张道路图像，其中N张道路图像包括N1张夜间道路图像和N2张非夜间道路图像，N、N1、N2均为自然数，并将采集到的图像传输给夜间图像分类模块，在夜间图像分类模块中建立夜间图像分类器的图像训练库；

②通过夜间图像分类器的图像训练库离线训练概率神经网络分类器，概率神经网络分类器根据提取的夜间图像纹理、颜色、边缘特征，对夜间道路图像和非夜间道路图像分类，并获得夜间图像特征，夜间道路图像概率神经网络分类器建立完成；

Ⅱ建立不同夜间能见度图像分类器

①工业摄像机采集M张不同夜间能见度的道路图像，其中包括M1张非全黑夜间道路图像和M2张全黑夜间道路图像，M、M1、M2均为自然数，在不同夜间能见度图像分类器模块中建立不同夜间能见度图像分类器的图像训练库；

②通过不同夜间能见度图像分类器的图像训练库离线训练高斯混合模型分类器，高斯混合模型分类器根据平均梯度特征、对比度特征及边缘强度特征，提取不同夜间能见度图像的平均梯度特征、对比度值及边缘强度值，并根据平均梯度特征、对比度值及边缘强度值对非全黑夜间图像和全黑夜间图像进行分类，不同夜间能见度图像高斯混合模型分类器建立完成；

③通过不同夜间能见度图像分类器的图像训练库离线训练支持向量机SVM分类器，支持向量机SVM分类器根据HSV颜色空间的明度特征、图像功率频谱图幅值特征，对非全黑夜间图像和全黑夜间图像进行分类，并提取不同夜间能见度图像的图像HSV颜色空间的明度值、图像功率频谱图幅值特征，不同夜间能见度图像支持向量机SVM分类器建立完成；

④将不同夜间能见度图像高斯混合模型分类器分类出的非全黑夜间图像与不同夜间能见度图像支持向量机SVM分类器分类出的非全黑夜间图像取并集，将不同夜间能见度图像高斯混合模型分类器分类出的全黑夜间图像与不同夜间能见度图像支持向量机SVM分类器分类出的全黑夜间图像取并集，分别得到非全黑夜间道路图像和全黑夜间道路图像样本库；

Ⅲ实时图像分类

①工业摄像机采集实时图像；

②利用夜间道路图像概率神经网络分类器分类，得到夜间道路图像；

③对夜间道路图像进行灰度色彩转换、收缩摄像机图像、高斯模糊去噪和直方图均衡化，得到处理后夜间道路图像；

④利用不同夜间能见度图像高斯混合模型分类器和不同夜间能见度图像支持向量机SVM分类器分别对处理后的夜间道路图像进行非全黑夜间图像和全黑夜间图像分类，并将不同夜间能见度图像高斯混合模型分类器分类出的非全黑夜间图像与不同夜间能见度图像支持向量机SVM分类器分类出的非全黑夜间图像取并集，将不同夜间能见度图像高斯混合模型分类器分类出的全黑夜间图像与不同夜间能见度图像支持向量机SVM分类器分类出的全黑夜间图像取并集，分别得到非全黑夜间道路图像和全黑夜间道路图像。