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基于视频图像的高速公路能见度检测技术研究

韩明敏  
【摘要】:低能见度是道路交通事故的重要诱因。特别是高速公路在低能见度天气时,极易发生多车连续追尾的重特大交通事故。因此,准确快速地检测能见度值,并在低能见度情况下及时做出相应的预警反应,对高速公路的高效安全运营具有重大现实意义。随着视频图像处理技术的成熟发展以及高速公路全程视频监控系统的完善,摄像机已成为主要的交通监测设施。因此,本文提出利用视频图像检测高速公路能见度,并开发可满足不同路段需求的能见度检测系统。具体研究内容如下:(1)为满足高速公路核心或重点雾区路段检测精度要求较高的专用需求,提出利用双亮度差优化算法检测能见度。针对该算法原始公式中部分参数难以定量的问题,提出了基于修正系数法的优化算法:结合不同能见度下高速公路的应急管理措施,提出并设计了十种能见度检测模式:针对双亮度差白天与夜间算法的衔接问题,提出了基于目标区域灰度差值和灰度均值的过渡方法。(2)根据双亮度差优化算法检测原理搭建实验系统,并基于C#开发了能见度检测专用系统。该系统有效实现了视频图像目标区域的灰度提取、检测模式选择、能见度计算等关键功能,验证了优化算法的有效性,检测精度符合相关标准要求,满足高速公路能见度检测的专用需求。(3)为充分利用现有视频监控硬件资源,满足一般或普通雾区路段的通用需求,首次将暗通道先验法应用于高速公路能见度检测领域。针对天空区域不满足暗通道假设条件造成的偏差,提出基于区域生长法和修正系数法的优化算法;针对大气光亮度提取时的误差和计算时产生的块状效应,提出多模式划分法和引导滤波进行优化,以获取图像中每个像素点的精确透射率,得到准确的能见度值。(4)依托现有的交通视频监控系统,基于C#开发了能见度检测通用系统。该系统能够有效实现视频图像处理、透射率优化、能见度计算等关键功能;并通过公路交通试验场和典型路段的视频图像验证了暗通道先验优化算法的有效性,检测结果与实际情况吻合,满足一般或普通雾区路段的通用需求。


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