【摘 要】
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道路的能见度判断对于驾驶安全具有重要的意义。现有的能见度测量设备,由于成本较高,难以在高速公路全路段部署。而基于图像的能见度识别系统能够充分利用现有的道路监控设备实现全路网的能见度识别,因此,具有重要的研究意义与应用价值。本文的研究工作正是基于此背景展开,具体工作包括:1.针对图像能见度缺乏判定标准的问题,设计了一套基于图像的能见度等级划分规范,根据该规范构建了一个小规模图像能见度等级数据集。2.
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道路的能见度判断对于驾驶安全具有重要的意义。现有的能见度测量设备,由于成本较高,难以在高速公路全路段部署。而基于图像的能见度识别系统能够充分利用现有的道路监控设备实现全路网的能见度识别,因此,具有重要的研究意义与应用价值。本文的研究工作正是基于此背景展开,具体工作包括:1.针对图像能见度缺乏判定标准的问题,设计了一套基于图像的能见度等级划分规范,根据该规范构建了一个小规模图像能见度等级数据集。2.提出了两种基于图像的能见度识别算法,分别是基于暗通道的图像能见度识别算法以及基于卷积神经网络的图像能见度识别算法。前者通过分析图像暗通道来估计场景中光线的透射率,进而预测场景的能见度;后者通过对专业预测人员的能见度判定过程进行建模,来实现最终的图像能见度分类。3.设计并实现了一套基于图像的能见度识别系统。该系统支持用户通过图形化界面扩展数据集;支持多组模型参数同时设置及并行化训练;支持选定模型的快速一键部署。实验结果表明本文设计的系统能够有效的识别所拍摄场景图像的能见度等级。
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