[发明专利]一种图像监测不良气象能见度等级识别方法及系统

权利要求书

1.一种图像监测不良气象能见度等级识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

从监控视频中获取待识别图像，所述监控视频来自待监测区域的图像采集装置；

将所述待识别图像进行图像分割，得到多张子图像；

将所述多张子图像输入到训练好的图像分类模型，得到多张子图像的分类结果；

根据所述多张子图像的分类结果，确定所述待识别图像的能见度等级。

2.根据权利要求1所述的一种图像监测不良气象能见度等级识别方法，其特征在于，所述将所述待识别图像进行图像分割，得到多张子图像，具体包括：

将所述待识别图像中心点设为第1级兴趣点，并依次向外扩散，确定第i级兴趣点，i＝2，3，…，n，其中第i级兴趣点的个数为2ⁱ；

以每个兴趣点为中心，选取像素大小为W*H的区域作为子图像，进行分割，所述子图像的数量为其中，第i级兴趣点所在的子图像作为第i级子图像。

3.根据权利要求2所述的一种图像监测不良气象能见度等级识别方法，其特征在于，所述子图像的分类结果包括：清晰、中度、重度；

所述根据所述多张子图像的分类结果，确定所述待识别图像的能见度等级，具体包括：

根据所述子图像的分类结果，调用预设的赋值函数，为所述子图像的能见度赋值；

根据多个所述子图像的能见度赋值，计算所述待识别图像的能见度值；

根据所述待识别图像的能见度值，调用预设的分类函数，确定所述待识别图像的能见度等级。

4.根据权利要求3所述的一种图像监测不良气象能见度等级识别方法，其特征在于，每个所述子图像按照级别预先分配有权重，所述根据多个所述子图像的能见度赋值，计算所述待识别图像的能见度值，具体包括：

将多个所述子图像的能见度赋值按照权重进行加和计算，得到所述待识别图像的能见度值。

5.根据权利要求1所述的一种图像监测不良气象能见度等级识别方法，其特征在于，所述图像分类模型的训练方法包括，

获取大量不良天气下的图像样本，将图像样本中心点设为第1级兴趣点，依次向外扩散，定义为第i级兴趣点，i＝2，3，…，n，其中第i级兴趣点的个数为2ⁱ；

以每个兴趣点为中心，选取像素大小为W*H的区域作为图像兴趣区域，每张所述图像样本的图像兴趣区域数量为

截取出所有所述图像样本的图像兴趣区域，存储为新的图像样本；

对所述新的图像样本进行分类标注，分为清晰、中度、重度三类样本，输入到图像分类模型进行训练。

6.一种图像监测不良气象能见度等级识别系统，其特征在于，包括：

第一获得单元，用于从监控视频中获取待识别图像，所述监控视频来自待监测区域的图像采集装置；

第一分割单元，用于将所述待识别图像进行图像分割，得到多张子图像；

第一输入单元，用于将所述多张子图像输入到训练好的图像分类模型，得到多张子图像的分类结果；

第一处理单元，用于根据所述多张子图像的分类结果，确定所述待识别图像的能见度等级。

7.根据权利要求6所述的一种图像监测不良气象能见度等级识别系统，其特征在于，还包括：

第二处理单元，用于将所述待识别图像中心点设为第1级兴趣点，并依次向外扩散，确定第i级兴趣点，i＝2，3，…，n，其中第i级兴趣点的个数为2i；

第三处理单元，用于以每个兴趣点为中心，选取像素大小为W*H的区域作为子图像，进行分割，所述子图像的数量为其中，第i级兴趣点所在的子图像作为第i级子图像。

8.根据权利要求7所述的一种图像监测不良气象能见度等级识别系统，其特征在于，还包括：

第一赋值单元，用于根据所述子图像的分类结果，调用预设的赋值函数，为所述子图像的能见度赋值；

第一计算单元，用于根据多个所述子图像的能见度赋值，计算所述待识别图像的能见度值；

第四处理单元，用于根据所述待识别图像的能见度值，调用预设的分类函数，确定所述待识别图像的能见度等级。

9.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的能见度等级识别方法的步骤。