[发明专利]一种基于迹范数的道路能见度检测方法

说明书

本发明公开了一种基于迹范数的道路能见度检测方法，属于能见度检测技术领域。本发明首先对采集的视频图像进行摄像机标定，确定实际路面上一点到摄像机坐标系的垂直距离；根据现有能见度检测理论和实际的能见度数据，将消光系数k视为时间t的函数k(t)，假设消光系数函数k(t)在某时刻t₀附近为常数，基于迹范数，利用t₀时刻的能见度监控图像帧进行曲线拟合，当拟合曲线接近实际亮度曲线时，得到该时刻的消光系数；对于t₀时刻附近连续的若干帧，分别求其消光系数并取平均，得到t₀时刻附近的消光系数值；多次求解，得到若干时段的消光系数值，最后求得不同时刻的能见度值。本发明鲁棒性好，精确度高，并且与高速路况视频监控系统兼容，具备实用性和普适性。

技术领域

本发明涉及道路能见度检测技术领域，更具体地说，涉及一种基于迹范数的道路能见度 检测方法。

背景技术

在天气糟糕的情况下，路面能见度降低，司机情绪也受到影响，是影响交通事故发生的 主要因素之一。因此，研究灾害天气下道路能见度检测方法和算法，对于提高道路能见度检 测准确度、缓解交通矛盾具有重要意义。

能见度是由国际照明委员会(International Commission on Illumination，CIE)定义，具体内 容为：肉眼没有任何帮助的条件下，所能识别的物体的最大距离称之为当前的能见度距离。 悬浮在大气中的固体和液体微粒对光的散射是影响能见度的主要原因，同时，能见度的目测 估计值随个人的视觉而变化。传统的能见度检测仪价格昂贵，且难以密集布设，检测精度不 高。为提高检测精度，节约资源，节省开支，基于视频分析的道路能见度检测算法已成为计 算机视觉技术应用的主要热点之一，有望取代传统能见度检测仪。

基于视频分析的道路能见度检测算法具有速度快，成本低等特点，目前受到广泛应用。 通过对交通摄像视频进行自动化分析，可以获取与人眼感知相同的特征信息，同时可以检测 雾、靋、霾等低能见度天气，特别是在不定时间和地点突然生成的团雾。

发明人之前已经实现了两种基于视频分析的道路能见度检测方法和算法：基于路面亮度 特征点的道路能见度检测算法、基于路面固有亮度估算视频分析的道路能见度检测算法，其 中，基于路面亮度特征点的道路能见度检测方法，其核心思想方法是：以视频图像的整体亮 度变化特征为基础，采用区域增长方法寻找初始亮度、高度基本一致的车道行驶域，并通过 分析ROI(Region of Interest,兴趣域)区域内路面像素的亮度变化趋势，以获得变化特征点， 再结合PTZ摄像机成像映射标定求解大气消光系数，计算道路能见度值。其算法流程如图1 所示。但此方法在路面成像过程中，真实空间(3D)向图像二维空间转换时，物体高度信息 经常被丢失，如路侧路基、建筑成像可能在地平线之上等等，这将导致提取到的道路图像特 征点难以通过摄像机标定算法转换为具体的能见度值。并且由于大气光散射的作用，图像中 路面像素亮度随着距离呈现一定的变化关系。路面上路基、车道分割线等亮度的跳变，可能 导致路面亮度提取过程中误差较大。

基于路面固有亮度估算视频分析的道路能见度检测算法，在成像过程中，在将真实3维 空间转换为图像2维空间时，物体高度信息容易丢失。去除车道分割线及车辆的影响之后， 获取的路面区域的亮度会发生截断，因此不能直接取该亮度的中值为该行的特征视亮度。杨 娴等提出一种基于采样估算路面视亮度的能见度检测方法。算法流程如图2所示：

首先通过对路面区域采样，构建多组亮度幂函数关系计算固有亮度，接着对采样点进行 计算获得能见度距离，最后对计算结果进行均值聚类。为了消除路基及车道分割线以及路上 车辆对路面视亮度的计算的干扰，能见度计算之前要提取路面亮度一致区域作为计算对象， 采用区域增长算法，结合mask区域内亮度判断准则，获取精确路面区域，保证路面亮度的一 致性。实验证实该算法具有计算量小、计算精度高的优点，但是由于运算过程中采用了对高 阶幂次的估计和计算，本算法对于噪声干扰相对敏感。

发明内容