【摘 要】
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不良天气条件对公路交通安全有着直接的影响,尤其是雨雪天气等导致路面积雪、冰、湿滑是交通事故的主要原因,而对于广阔的交通线路,复杂的道路状况,目前的公路气象监测方法要么效率低下浪费资源,要么成本高昂不便于大面积推广应用。本论文基于图像识别算法设计了一种能够实时获取路面气象状态信息并分类路面状况的方法。本文设计了两种基于图像识别的路面气象状态分类算法,同时编写了路面气象状态监测软件。实现了远程控制监测
【基金项目】
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国家自然科学基金（61771125）；
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不良天气条件对公路交通安全有着直接的影响,尤其是雨雪天气等导致路面积雪、冰、湿滑是交通事故的主要原因,而对于广阔的交通线路,复杂的道路状况,目前的公路气象监测方法要么效率低下浪费资源,要么成本高昂不便于大面积推广应用。本论文基于图像识别算法设计了一种能够实时获取路面气象状态信息并分类路面状况的方法。本文设计了两种基于图像识别的路面气象状态分类算法,同时编写了路面气象状态监测软件。实现了远程控制监测节点、实时显示监测节点数据、查询监测节点历史数据等功能。本文具体开展工作和完成指标如下:1.利用图像风格迁移网络模型MUNIT扩充监测地点的路面图像数据,通过抽帧处理行车记录仪拍摄视频制作MUNIT网络的训练数据集,词袋模型中SVM的训练数据集来自MUNIT网络,实验结果显示该方法的图像识别准确率可达87.07%。2.通过分析路面气象状态图像的特征,提高了图像的高层语义在路面气象状态图像分类算法中的权重。提出以Dense Net121为基础框架,将前两层密连层以残差结构代替,设计了改进的Dense Net121网络模型,该网络模型在基本不降低分类准确率的情况下减少了230万个网络参数,模型压缩率达32.86%。3.设计了“监测节点-云服务器-PC端”的通信方式,云服务器中构建了多张表用于存储监测节点采集到的气象数据信息和实现节点的远程控制。同时,云服务器还负责运行路面气象状态图像的分类算法以及写入分类结果到数据库中,这种方式每小时减少了PC端监测软件2.46MB的内存使用量以及14.29%的CPU独占时间。4.在Windows平台的.NET框架下用C#编写路了面气象状态监测软件,监测软件在功能性测试中实现了实时接收显示多项气象数据功能、节点远程控制功能、节点历史数据查询和导出等功能。在稳定性测试中软件内存占用稳定在122MB以内,饱和运算时CPU使用率为36%,监测软件以及部署在云端的识别算法可以实现协同工作。
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