近年來(lái),沙塵、霧霾及強(qiáng)光等低能見(jiàn)度天氣頻現(xiàn),給公路交通與出行帶來(lái)了巨大的安全隱患,嚴(yán)重影響到日常交通運(yùn)營(yíng)管理及出行者的生命財(cái)產(chǎn)安全。有鑒于此,對(duì)低能見(jiàn)度高發(fā)路段進(jìn)行全天候監(jiān)控、對(duì)相應(yīng)災(zāi)害天氣及時(shí)預(yù)警已經(jīng)成為當(dāng)下確保我國(guó)公路行車安全的迫切任務(wù)。借鑒國(guó)內(nèi)外圖像處理領(lǐng)域的相關(guān)研究成果,本文通過(guò)復(fù)用公路沿線密集架設(shè)的監(jiān)控?cái)z像設(shè)備,設(shè)計(jì)了一種基于優(yōu)化暗原色先驗(yàn)理論的公路視頻能見(jiàn)度檢測(cè)方法。并在此基礎(chǔ)上,參照相關(guān)能見(jiàn)度等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)及安全行車措施,開(kāi)發(fā)了一款基于Java EE的公路能見(jiàn)度檢測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)。本文的研究?jī)?nèi)容如下:(1)能見(jiàn)度檢測(cè)方法。通過(guò)將圖像處理領(lǐng)域的暗原色先驗(yàn)理論與空氣能見(jiàn)度計(jì)算模型相結(jié)合,設(shè)計(jì)了一種基于優(yōu)化暗原色先驗(yàn)的視頻能見(jiàn)度檢測(cè)方法。該方法在已知攝像頭與識(shí)別目標(biāo)物之間的實(shí)際距離及偏移角度的基礎(chǔ)上,通過(guò)將監(jiān)控視頻幀轉(zhuǎn)化為灰度圖像,提取圖像中隱藏的大氣光值和透射率等特征參數(shù),并依據(jù)攝像頭檢測(cè)裝置和能見(jiàn)度計(jì)算模型的幾何特征估測(cè)道路的能見(jiàn)距離。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化后暗原色先驗(yàn)的能見(jiàn)度檢測(cè)算法測(cè)量的能見(jiàn)度誤差結(jié)果均在15%以內(nèi),且處理的去霧圖像保真度較高。(2)能見(jiàn)度預(yù)警策略及系統(tǒng)。參考相關(guān)... 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

有霧圖像物理模型

19(e) 原圖 (f) 暗原色處理后圖圖 3.2 原圖像和暗原色先驗(yàn)處理后圖像對(duì)比透射率的估計(jì)有霧圖像降質(zhì)的基礎(chǔ)上，圍繞圖像正中心的像素點(diǎn) x 選取窗口大小為 15 ×15 ，并假設(shè)其大氣透射率 t (x)和大氣光強(qiáng)度 A 恒定，對(duì)（2.2）式兩邊進(jìn)行最：

21（e）有霧圖像 （f）去霧圖像圖 3.3 圖像去霧處理圖 3.2（b）、圖 3.3（d）、圖 3.3（f）3 幅去霧圖像分別是由圖 3.3（a）、圖 3.3（c）.3（e）的有霧圖像經(jīng)過(guò)暗原色先驗(yàn)算法處理得到的，且這 3 幅去霧效果是令人滿意可以看到圖 3.3（b）汽車，道路恢復(fù)較好，但是天空偏昏暗且天空與建筑的處理效夠平滑出現(xiàn)局域塊狀；圖 3.3（d）的細(xì)節(jié)信息保留較好，但視覺(jué)感知上顏色整體偏天空出現(xiàn)一些噪聲；圖 3.3（f）的花朵、草坪顏色處理自然，但是復(fù)原圖出現(xiàn)嚴(yán)重暈”現(xiàn)象。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]改進(jìn)的霧霾天氣交通標(biāo)志圖像去霧算法[J]. 徐喆,陳美竹.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(08)
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[6]基于暗原色先驗(yàn)的煤礦井下圖像增強(qiáng)技術(shù)[J]. 張英俊,雷耀花,潘理虎.  工礦自動(dòng)化. 2015(03)
[7]基于暗原色的農(nóng)機(jī)具視覺(jué)導(dǎo)航線提取算法[J]. 李勇,丁偉利.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2015(02)
[8]后向散射式小型激光雷達(dá)能見(jiàn)度儀探測(cè)研究[J]. 莊子波,黃煒,符超,蔣立輝.  激光技術(shù). 2015(01)
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碩士論文
[1]基于三層架構(gòu)的分布式電動(dòng)汽車充電運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)[D]. 張思聰.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于監(jiān)控視頻分析的高速公路能見(jiàn)度檢測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)研究[D]. 王金冕.長(zhǎng)安大學(xué) 2016
[3]高速公路交通監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳鵬遠(yuǎn).中國(guó)科學(xué)院大學(xué)（工程管理與信息技術(shù)學(xué)院） 2014
[4]基于暗原色先驗(yàn)的無(wú)人機(jī)航拍圖像去霧算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 孔慶紅.中國(guó)海洋大學(xué) 2014
[5]基于人眼狀態(tài)的駕駛員疲勞檢測(cè)研究[D]. 朱維寧.南京理工大學(xué) 2014
[6]霧區(qū)高速公路交通安全保障系統(tǒng)[D]. 楊彩青.長(zhǎng)安大學(xué) 2011
[7]前向散射式能見(jiàn)度檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 李孟麟.天津大學(xué) 2007



本文編號(hào)：2909947