[发明专利]一种极端天气实时检测方法、系统及终端

说明书

本申请公开了一种极端天气实时检测方法、系统及终端,从道路监控摄像头获取的视频信息中截取第一图像信息和第二图像信息，第一图像信息和第二图像信息为视频信息中按照预设采集时间段获取的相邻的图像信息；分别确定第一图像信息和第二图像信息对应的第一模糊度值和第二模糊度值；如果第二模糊度值与第一模糊度值之间的差值大于一个预设值K，则确定视频信息对应的区域出现了极端天气。当道路出现极端天气时，得出截取的相邻图像信息的模糊度值，进行模糊度值的差值判定，如果模糊度值变化超过设定值K，那么则判定在该区域出现了极端的天气变化，通过警报提醒监控人员，进而可以开展道路事故的预防工作。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，具体涉及一种极端天气实时检测方法、系统及终端。

背景技术

道路的种类有非常多，对于车行道比较多的道路相比传统的道路车道多、路面宽，通行能力大，道路所能承担的运输量要比普通道路高出几倍乃至几十倍。但是在多车道道路上发生的交通事故伤亡也最为惨重，道路交通事故发生的原因是多方面的，包括客观的天气气候条件、交通环境、道路设施、主观人为因素和交通管理等多个方面，而因极端天气造成得道路交通事故影响比重最大，并且该类型事故呈上升趋势。因此如何实时检测道路极端天气的方法就尤为重要。

现有技术中，为了实现对道路极端天气的检测，一般在主干道路沿岸修建气象观测站以及使用移动式气象观测站。因此对于道路极端天气的检测方法都是在原有设施基础上增加新的传感器或者使用高技术产品进行采样检测。

这样的检测方式结果在设备的一定范围内很精确，但是道路情况复杂，地段跨越大，对于某些无法安装新设备以及设备维护困难的地方精确度就无法得到保障，而这些地方往往是交通事故的多发区。

发明内容

本申请为了解决上述技术问题，提出了如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供了一种极端天气实时检测方法，所述方法包括：从道路监控摄像头获取的视频信息中截取第一图像信息和第二图像信息，所述第一图像信息和所述第二图像信息为所述视频信息中按照预设采集时间段获取的相邻的图像信息；分别确定所述第一图像信息和所述第二图像信息对应的第一模糊度值和第二模糊度值；如果所述第二模糊度值与所述第一模糊度值之间的差值大于一个预设值K，则确定所述视频信息对应的区域出现了极端天气。

采用上述实现方式，当道路出现极端天气时，通过道路监控摄像头采集的视频信息，进行图像信息额截取，经过计算，得出截取的相邻图像信息的模糊度值，进行模糊度值的差值判定，如果模糊度值变化超过设定值K，那么则判定在该区域出现了极端的天气变化，通过警报提醒监控人员，进而可以开展道路事故的预防工作。

结合第一方面，在第一方面第一种可能的实现方式中，所述分别确定所述第一图像信息和所述第二图像信息对应的第一模糊度值和第二模糊度值，包括：采用二维高斯滤波分布公式分别将所述第一图像信息和所述第二图像信息进行去噪声处理；将处理后的所述第一图像信息和所述第二图像信息采用LOG算子获得所述第一模糊度值和所述第二模糊度值，其中所述LOG算子为

结合第一方面第一种可能的实现方式，在第一方面第二种可能的实现方式中，还包括确定所述预设值K，包括：选定第一地区预设时间段的任一道路区域的视频信息进行图像信息截取，其每张图像信息截取间隔为6秒；确定每张图像信息的LOG值；根据每分钟的10张图像信息对应的LOG值计算出每分钟的LOG平均值；根据多个LOG平均值绘制LOG值曲线；将所述LOG值曲线与所述第一地区的实际天气变化曲线进行比对，确定所述预设值使得所述LOG值曲线中LOG值从第一数值变为第二数值时，所述实际天气变化曲线中对应的是极端天气，所述第一数值为正常天气图像信息对应的LOG值，所述第二数值为极端天气图像信息对应的LOG值。