论文摘要
基于高速公路夜间交通监控图像,选择其附近能见度自动监测数据作为图像是否有大雾的标准,分析有雾或无雾环境对光源及其成像的影响,提取相应的特征值,利用支持向量机的方法建立了大雾识别模型。结果表明:大雾存在时空气消光系数增大,LED电子显示屏、车灯等光源在图像上呈现出亮度减弱而梯度小,散射较明显的特点;纹理特征表明有雾时图片纹理简单、纹理较浅分布均匀,像素之间相关性大,无雾时则反之;模型评估得出临界成功指数为0.74,虚警率为0.18,有较好的识别效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周建平,苗开超,江春,刘承晓
关键词: 夜间,高速公路,大雾识别
来源: 气象科技 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 安徽省公共气象服务中心
基金: 安徽省气象局创新团队建设计划,安徽省气象局预报员专项(kY201704)共同资助,江苏省气象科学研究所北极阁基金(BJG201707)
分类号: U495
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20180086
页码: 29-34
总页数: 6
文件大小: 274K
下载量: 141