基于监控视频的公路能见度检测方法

雾霾、沙尘等低能见度天气状况的频繁发生,严重影响到日常交通管理及出行者的生命、财产安全。针对低能见度环境下极易发生公路交通事故的问题,提出一种利用公路沿线已经架设的监控设备对各路段的监控视频数据进行实时图像处理分析的公路能见度检测方法。该方法是在传统暗原色先验算法的基础上,将监控视频帧转换为灰度图像,并结合自适应导向滤波算法和四叉树图像分割算法,提取监控图像所包含的空气透射率及大气光值等特征参数。然后基于能见度计算模型,依据监控设备与检测目标物之间的实际距离及偏移角度,估测道路的能见距离。实验结果表明,优化后的图像处理方法可以解决图像清晰度低、色彩失真、场景适应能力差等问题,且检测的能见度值误差率满足我国公路能见度检测精度要求。最后,结合能见度检测方法,提出了相应的能见度预警策略并应用于公路能见度检测与预警系统,为驾驶员实时提供雾区路段的能见度值信息和预警建议。