[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

说明书

本发明涉及图像分类技术领域，提出了一种图像监测不良气象能见度等级识别方法及系统，将监控视频中获取的待识别图像分割成多张子图像，将多张子图像输入到训练好的图像分类模型进行识别输出分类结果，根据分类结果确定待识别图像的能见度等级。通过本发明的识别方法，能够利用现有设施完成高速公路雾霾天气的智能识别，识别结果基于每个监控的所在区域，准确度较高，极大降低了建设成本和人工成本，很好的解决了现有雾霾天气影响高速公路的安全问题。

技术领域

本发明涉及图像分类技术领域，具体的，涉及一种图像监测不良气象能见度等级识别方法及系统。

背景技术

当前，全国高速通车里程逐年增长，高速公路作为交通运输中最重要的方式之一，为国家的高速发展做出了巨大的贡献。随着高速公路建设运营，高速公路安全问题被摆在第一位。由于雾霾的出现，造成高速公路能见度降低，司机视野变短，应急反应速度降低，行车发生事故的概率大大提高，对生命和财产造成重大威胁，因此，雾霾天气是危害高速公路安全问题的因素之一。

提前预知雾霾天气，采取管制或关闭相应路段的高速公路的措施，能够有效的避免司机因为雾霾天气在高速公路上的行车事故。由于雾霾天气预报范围较广，不适用于高速公路。目前的解决方式有以下两种：一是在高速公路上建设监测站，通过专业的监测设备检测监测点的能见度距离，判断是否有雾霾，这种方法由于建设监测站点的费用昂贵，且高速路段多且长，无法密集的在高速各个路段进行建设，因此具体实施起来有一定难度。二是通过交管人员实地巡查，靠人员目测来实时监测雾霾天气的出现，这种方法不仅需要大量的人力参与，并且人员监测的时效性较差，往往在雾霾天气出现一段时间后才发现上报。

发明内容

本发明提出一种图像监测不良气象能见度等级识别方法及系统，通过监控视频数据进行不良气象能见度等级的识别，降低了建设成本和人工成本，解决了现有高速公路雾霾天气监测成本高、时效差的问题。

本发明的技术方案如下：

一种图像监测不良气象能见度等级识别方法，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，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。