10.13878/j.cnki.dqkxxb.20210731001
不同场景下的交通能见度估算模型的应用
能见度监测是交通出行安全的重要保障,尤其对机场和高速公路的大范围低能见度的监测和预警更为重要.在传统人工目测方法的基础上,以激光透射能见度仪为代表的仪器测量方法更为准确,但存在探测范围小、维护成本高、全覆盖耗资大的局限性.为了克服以上缺陷,使交通能见度的估计更为灵活、高效,本文基于机场气象站点观测数据、机场大雾以及高速公路低能见度图像,构建优化三种不同场景下的能见度估计模型,并探讨了不同模型的适用性.1)基于气象站点观测的能见度估计,运用相关系数矩阵和特征重要性分析筛选出相对湿度、温度、水平风速3个变量,并考虑昼夜分别构建三元三次多项式拟合模型,模型的决定系数(R2)可达0.9以上;2)基于机场大雾图像的能见度估计深度学习模型,利用尺度不变特征变换方法提取图像关键点的特征向量,输入全连接神经网络(fully connected neural network)模型,加快训练过程并提高模型的可解释性;3)基于高速公路图像的能见度估计的反演模型,根据暗通道先验理论和能见度测量基本方程,计算大气光亮度和透射率,并根据图像距离信息得到单目图像的能见度,该方法无须预置目标物和像机参数,也不需要训练样本.本研究考虑了基于气象观测的物理模型与基于图像特征的深度学习方法,建立分别适用于具有机场常规气象观测,以及机场大雾低信噪比图像或高速公路低能见度单目图像时对交通能见度的估计,有效降低了能见度监测对观测仪器的依赖性.
能见度估算、尺度不变特征变换、全连接神经网络、消光系数、暗通道先验
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U4;O175.3;G40-054
上海市自然科学基金资助项目;国家自然科学基金
2022-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
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