[發明專利]一種結合視頻和音頻進行天氣判別的方法

在審

• 申請號: 202210811769.6
• 申請日: 2022-07-11
• 公開（公告）號: CN115310519A
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 呂洪燕;劉電;吳國平;陳嘉琪;薛夢婕;張嘉興
• 申請（專利權）人: 廣州國交潤萬交通信息有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市創富知識產權代理有限公司 44367
• 代理人: 李秀麗

本發明公開了一種結合視頻和音頻進行天氣判別的方法，涉及多模融合分析技術領域，包括以下步驟：S1、天氣數據采集；S2、分類數據；S3、數據匯總；S4、分析判別；S5、結果驗證。該結合視頻和音頻進行天氣判別的方法，通過采集高速公路的視頻天氣及音頻，可以對高速公路的天氣作出判別，通過數據采集設備的定時清理，確保采集數據的有效性，將音頻數據與視頻數據進行區分整理，實現系統雙通道的處理方式，確保數據處理效率的同時，避免數據之間出現混淆導致數據失效的情況，配合對比歷史數據再進行天氣的判別，確保對于天氣判別的準確性，通過對判別后的天氣進行驗證比對，配合深度神經網絡算法使得系統具有很好的自我學習能力。

技術領域

本發明涉及多模融合分析技術領域，具體為一種結合視頻和音頻進行天氣判別的方法。

背景技術

多模態融合的知識獲取是指從文本、圖片、視音頻等不同模態數據中交叉融合獲取知識的過程，文本、圖片、視音頻等不同模態數據在不同程度上具有不同層次的知識表達性，需要研究不同模態信息的特征表示和學習方法，實現多模態數據的協同表示。為了克服結構差異對多模態表示造成的影響，需要研究多模態信息及其內外部知識的嵌入式學習方法，建立認知數據支持的深度特征學習與關聯表示模型，從而將語言和視聽覺等不同模態的信息投影到相互關聯的共同子空間中，實現知識層面的多模態數據協同表示，進一步支持多模態融合的知識獲取，為以后的網絡空間搜索服務提供技術支撐，在對高度公路天氣進行判別時，就要用到多模融合分析技術。

現有的高速公路天氣判別方法，數據采集過程中會受到光照以及鏡頭污染的影響，造成數據采集不準確，采集的數據無法進行分類處理，導致整個天氣判別過程較慢，為此，我們提出一種結合視頻和音頻進行天氣判別的方法。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供了一種結合視頻和音頻進行天氣判別的方法，解決了上述背景技術中提出的問題。

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現，一種結合視頻和音頻進行天氣判別的方法，包括以下步驟：

S1、天氣數據采集；

S2、分類數據；

S3、數據匯總；

S4、分析判別；

S5、結果驗證。

可選的，所述一種結合視頻和音頻進行天氣判別的方法包括以下具體步驟：

S1、天氣數據采集

首先通過具備音頻功能的攝像設備對高速公路，進行視頻及音頻的采集作業，數據采集次數為10min/次，然后將采集到的數據進行遠程傳輸數據處理庫進行數據整和作業，且每次數據采集前設備對于視頻采集的鏡頭進行清理，確保天氣數據采集的有效性；

S2、分類數據

對于S1天氣數據采集中采集到的數據進行篩分處理，將同一時段采集到的數據進行音頻數據與視頻數據的拆分，然后分別將音頻數據與視頻數據輸送至對應的數據處理通道，進行有效數據的整和作業，將采集到的數據中的無效數據、相同數據及低價值數據篩除，提取具有判別價值的數據進行匯總；

S3、數據匯總

對于S2分類數據中分類出的有效數據進行采集節點的匯總，將數據按照采集的節點順序進行排列，確保系統根據采集數據對天氣趨勢進行準確判別；

S4、分析判別

通過將S3數據匯總中排列匯總完成的數據與數據庫中的歷史數據進行比對，對比相似天氣情況，提升系統對天氣判別的準確性，然后將有效時間段內采集的有效數據進行結合分析，系統通過算法對天氣的變化趨勢做出判別；

S5、結果驗證