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基于视频的雾天能见度实时监测方法研究

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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。

DOI 7dm1eg9ydn/1864506

作者邱新法;叶栋水;曾燕;叶秀枝;石一凡

机构地区不详

出处《安全与环境学报》 2018年4期

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

分类 [环境科学与工程][安全科学]

出版日期 2018年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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安全与环境学报

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