基于视频的雾天能见度实时监测方法研究 |
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引用本文: | 邱新法,叶栋水,曾燕,叶秀枝,石一凡.基于视频的雾天能见度实时监测方法研究[J].安全与环境学报,2018,18(4):1413-1418. |
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作者姓名: | 邱新法 叶栋水 曾燕 叶秀枝 石一凡 |
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作者单位: | 南京信息工程大学应用气象学院,南京,210044;江苏省气候中心,南京,210009;福建省晋江市气象局,福建泉州,362200 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;江苏省高层次人才培养工程"项目 |
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摘 要: | 目前我国高速公路能见度监测主要依靠能见度观测仪,该方法覆盖区域有限且成本较高,而我国高速公路图像采集设备应用广泛,因此提出了一种基于监控视频图像测量雾天能见度的方法。该方法将图像进行分窗格处理,通过相关性分析筛选出最优兴趣窗格的亮度均方差特征矩阵,建立BP神经网络修正线性残差组合模型。结果表明:残差修正模型监测效果优于单一线性回归模型,残差修正模型的决定系数R2为0.977;在光线充足的情况下,残差修正模型的相对误差在10%以下,模型精度相对稳定;最后应用此方法监测高速公路雾天能见度,模型的正确率在80.48%以上。验证了用该方法测量雾天能见度具有可行性和有效性。
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关 键 词: | 公共安全 雾天能见度 线性回归 BP神经网络 组合模型 |
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