[發明專利]一種基于深度融合網絡的高速公路團霧預警系統在審

申請號：	202011128297.1	申請日：	2020-10-20
公開（公告）號：	CN112419745A	公開（公告）日：	2021-02-26
發明（設計）人：	管羽晟;胡笳;車少帥;劉大偉;張邱鳴;王一鳴;劉婕梅	申請（專利權）人：	中電鴻信信息科技有限公司
主分類號：	G08G1/048	分類號：	G08G1/048;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04N7/18;G08B21/18;G08B21/24
代理公司：	南京鐘山專利代理有限公司 32252	代理人：	戴朝榮
地址：	210000 ***	國省代碼：	江蘇;32
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于深度融合網絡高速公路預警系統
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【說明書】：

本發明公開了一種基于深度融合網絡的高速公路團霧預警系統，步驟1：獲取待檢測圖像；步驟2：高頻濾波，得到頻域特征圖；步驟3：將待檢測圖像提取飽和度分量作為飽和度圖；步驟4：將待檢測圖像進行光譜變換，得到光譜圖；步驟5：將頻域特征圖、光譜圖與原圖分別送入卷積神經網絡；步驟6：將所提取的三個特征進行拼接融合；步驟7：進行分類得到霧的分類等級信息；步驟8：構建訓練樣本；步驟9：訓練基于CNN的深度學習網絡；步驟10：對于待檢測圖像，根據分類結果判斷當前攝像頭監控路段的能見度等級；步驟11：向各個路段的交通管理部門發出低能見度警報以及團霧預警。本發明更有效的利用了高速公路大量監控的優勢，進行及時預警。

技術領域

本發明涉及團霧預警領域，具體涉及一種基于深度融合網絡的高速公路團霧預警系統。

背景技術

霧霾、雨雪、沙塵等天氣的出現會導致大氣能見度的降低，在高速道路上極易引起交通事故的發生。因此對團霧的監測和告警就顯得更加重要。盡管天氣預報的技術手段在逐步提升，但是對能見度的準確預測是極其困難的。由于團霧的出現具有突發性，它是局部地區的小氣候變化，受到光照、氣溫、人員活動等多種因素的影響，這些都提高了對團霧預報的難度。同時在某些狀況下，大氣能見度會在較短時間內發生變化。如果這種變化情形發生在高速公路上，很有可能導致駕駛人員反應不及引起交通事故。

為了避免駕駛人員由于準備不足或反應時間不足導致發生交通事故，需要一種預警手段提醒駕駛員放慢車速并且在低能見度路段保持警惕，避免發生事故。目前市面上已經出現了多種測量能見度的設備儀器，這些光學測量儀器通過測量特定角度的散射光通量估計大氣消光系數，進而估算能見度值，但是這些儀器往往需要較大的占地面積，同時價格高昂，不適于在高速公路上大規模鋪設。

由于攝像機的感光元件系統與人眼的視覺系統具有相同的結構，因此可以借助交通應用中已經大規模使用的監控攝像機，實時采集高速道路的場景圖像，利用圖像處理技術對圖像進行分析團霧的存在，及時提醒交通管理部門以及行車人，避免交通事故的發生。

發明內容

本發明針對當前的監測方案存在的建設難度大的問題，提供一種基于深度融合網絡的高速公路團霧預警系統，該方法僅需要架設攝像頭設備，搭建簡單同時準確性較高，實時性高，可以有效的對團霧天氣進行預警。同時避免了提前設定目標參照物，具有普遍適用性。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于深度融合網絡的高速公路團霧預警系統，包括以下步驟：

步驟1：獲取攝像頭設備的監控圖像，即待檢測圖像；

步驟2：對待檢測圖像進行高頻濾波，包括對圖像進行二維傅里葉變換后經過高通濾波器濾波，對濾波圖像進行二維傅里葉反變換，得到頻域特征圖；

步驟3：將待檢測圖像轉換到HSV色彩空間，提取飽和度分量作為飽和度圖；

步驟4：將待檢測圖像進行光譜變換，包括對圖像的飽和度分量做偽彩色處理，將不同等級的像素賦予不同的色彩，得到光譜圖；

步驟5：將頻域特征圖、光譜圖與原始待檢測圖像分別送入具有多個分支的卷積神經網絡；

步驟6：卷積神經網絡對步驟5的三幅圖像分別進行特征提取，將所提取的三個特征進行拼接融合；

步驟7：將融合后得到的新的特征接入全連接層，進行分類得到霧的分類等級信息；