摘要
本发明涉及一种基于监控图像的高速公路夜间能见度检测方法。本发明设计采用监控图像信号刻画夜间道路能见度特征,设计面向夜间能见度状况的多特征分级模型,实现夜间高速公路能见度检测方法。本发明能够为气象部门、交通管理部门采取相应的道路管制措施提供决策支持,为驾驶员和乘客提供准确的路面能见度信息便于其出行规划,从而降低交通事故的发生风险。本发明利用已架设的监控相机图片作为数据源,相较于专业能见度仪具有设备成本低、监控密度大的优点,尤为重要地是,本发明主要针对夜间非自然光条件下能见度的检测,解决了已有成果中仅能解决白天自然光条件下的能见度分级问题,具有广阔的市场应用前景和显著的经济价值。
技术关键词
能见度检测方法
道路能见度检测
道路图像数据
离散余弦变换
监控相机
深度残差网络模型
夜间高速公路
监控视频序列
雾天能见度
深度卷积网络
特征分级
出行规划
能见度仪
视频流
预训练模型
频域特征
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图片
大数据处理系统
汉明距离
监控大数据
阈值算法
稀疏特征
建立识别模型
识别方法
添加剂
亚奈奎斯特采样
混沌神经元网络
图像保护方法
立方体
离散余弦变换
序列
状态识别系统
MFCC特征
抑郁
语义特征
梅尔频率倒谱系数
基音频率特征
梳状滤波器
语音
定向拾音方法
波束成形