【摘 要】
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本文采用AlexNet神经网络算法构建一个高速公路能见度识别的框架,通过对道路摄像头图像的采集,对图像进行标注、对AlexNet算法进行训练,提取图像能见度特征,构建能见度等级识
【机 构】
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中国气象局交通气象重点开放实验室,安徽省公共气象服务中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41575155);江苏省气象局北极阁基金资助项目(BJG201707)
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本文采用AlexNet神经网络算法构建一个高速公路能见度识别的框架,通过对道路摄像头图像的采集,对图像进行标注、对AlexNet算法进行训练,提取图像能见度特征,构建能见度等级识别模型,实时接入道路摄像头图像,实现能见度值的估测。通过对安徽省高速公路42个监控摄像机进行图像的采集,抽取标注有能见度值的15万余幅样本,进行能见度识别结果分析,结果显示平均识别率达到78.02%,其中有14个站点的识别率超过90%,21个站点的识别率在80%以上。基于AlexNet算法的道路能见度估测方法能够满足道路能见度实时
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