【摘 要】
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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
【机 构】
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南京信息工程大学应用气象学院; 江苏省气候中心; 福建省晋江市气象局;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41330529);江苏省第四期“333高层次人才培养工程”科研项目(BRA2014373)
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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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