[发明专利]一种基于视频分析的全天候高速公路雾气等级监测方法

摘要

本发明公开了一种基于视频分析的全天候高速公路雾气等级监测方法，步骤如下：采集监测地区高速公路真实图片，收集到的图片进行人工分类，通过Darknet深度学习框架分别对白天、夜间样本集进行分类器训练，利用步骤S3得到的分类器对从实时视频流中获取的图像，根据时间选用白天或夜间的分类器进行分类，从而实现全天候的高速公路雾气等级监测，将检测结果及检测图片地址信息存入MySQL数据库中，前端界面访问数据库，将当前雾气等级及历史演变过程，最新监控画面显示在地图上，提供直观的可视化效果，收集检测图片及检测结果，此种方法能够对局部性的团雾提供实时准确定位，可以对过往车辆进行提醒、限速，从而降低事故量，带来更好的使用前景。

主权项

1.一种基于视频分析的全天候高速公路雾气等级监测方法，按照以下步骤实施：步骤S1：采集待监测地区高速公路监控摄像头拍摄到的不同时段、不同雾气等级的真实图片；步骤S2：将步骤S1收集到的图片进行人工分类，分出白天、夜间，分别对白天、夜间的图片再进行精细分类，分为无雾、轻雾、雾、大雾、浓雾、强浓雾、无效7个等级；步骤S3：通过Darknet深度学习框架分别对白天、夜间样本集进行分类器训练；步骤S4：利用步骤S3得到的分类器对从实时视频流中获取的图像，根据时间选用白天或夜间的分类器进行分类，从而实现全天候的高速公路雾气等级监测，另外，为防止误判，连续采集两帧图像分别进行雾气等级判断，按照一定逻辑减小误判；步骤S5：将检测结果及检测图片地址信息存入MySQL数据库中，前端界面访问数据库，将当前雾气等级及历史演变过程，最新监控画面显示在地图上，提供直观的可视化效果；步骤S6：收集检测图片及检测结果，特别地，将误判的类别样本添加到样本集中重新执行步骤S3，将结果模型替换到步骤S4中，根据需要重复该步骤，直到雾气等级监测结果达到所需精度要求。