[发明专利]基于视频流数据的高速公路团雾识别方法

摘要

本发明公开了基于视频流数据的高速公路团雾识别方法，包括以下步骤：1、视频流数据获取；2、去除运动目标的背景图片提取；3、背景图片的天气检测结果判断；4、当前时刻背景图片的天气检测结果与前一刻背景图片天气检测结果进行比较，从而判断为当前发生区域有团雾。本发明使用维护成本低，具备快速适应天气变化的能力。观察周期短，符合团雾出现快，消失快的特性。本发明基于可视化视频图像处理技术进行团雾识别，可视化视频图像供人工决策的信息直观可视，与其它的传感器技术相比有天然优势。

主权项

1.基于视频流数据的高速公路团雾识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集高速公路团雾多发路段的视频流数据，并对视频流数据中的视频图像进行逐帧解码，转化为Lab空间表示，使其转换为相应的彩色图像；步骤二、基于卡尔曼滤波的背景估计方法取得视频图像估计的背景后，把视频图像转换为背景和运动前景两类像素值，并使用背景像素值而非运动前景像素值来更新当前的背景模型，得到去除运动目标的背景图片；步骤三、将步骤二中获取的T时刻的背景图片的全图画面进行九宫图碎片化切割，对每个碎片采用reblur二次模糊算法进行模糊度识别，若全图有70％以上碎片区域为模糊区域时，则判断为大雾天气，反正，则判断为非雾天气；步骤四、将步骤三中判断为大雾天气的t时刻背景图片同步骤三中t‑1时刻的背景图片的天气检测结果进行比较，若发生从非雾天气到大雾天气的转变，则判断输出当前发生区域有团雾；其中，t＝(0，T]。