一种基于视频的能见度监测系统及方法与流程

本技术涉及能见度监测，并且更具体地，涉及一种基于视频的能见度监测系统及方法。

背景技术：

1、雾天环境下，能见度低会影响高速公路行车安全，例如，雾霾、降水等天气会影响驾驶员的行车视线，进而增加交通事故风险，尤其随着高速公路发展，团雾天气给高速公路行车安全带来很大威胁，团雾具有突发性强、能见度低、出现范围小、流动性强等特点，目前气象交通部门还难以实时、精确地监测预报团雾天气，在高速公路上，车辆驶入团雾区域后不能及时减速，就极有可能引发重特大交通事故，事故致死率往往高于一般交通事故，因此，必须对高速公路雨雾多发路段进行能见度监测。

2、现有技术中，基于视频对高速公路进行能见度监测时，通常以视频中道路两侧的距离信息标识，例如雾灯等作为参照物，采用参照物与标志图像进行对比从而求解能见度，较为典型的方法有通过与样本库图像对比估算能见度等，在计算能见度后基于能见度进行道路预警从而减少事故发生，但这种方式对作为参照物的雾灯光源要求较为苛刻，尤其在雾灯老化导致雾灯光源减弱时，容易造成道路能见度报警错误。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于视频的能见度监测系统及方法，以解决现有的能见度监测方法在雾灯老化导致雾灯光源减弱时，容易造成道路能见度报警错误的问题。

2、第一方面，本技术提供一种基于视频的能见度监测方法，该方法可以由网络设备执行，或者，也可以由配置于网络设备中的芯片执行，本技术对此不作限定。

3、具体的，该方法包括：

4、启动公路能见度监测，获取公路监测视频；

5、对所述公路监测视频进行单对象分帧，得到单车辆图像帧集合；

6、根据所述单车辆图像帧集合进行能见色彩差异对比，得到各个单车辆图像帧分别对应的能见色彩对比焓，进而依据时序确定能见色彩对比焓序列；

7、根据所述单车辆图像帧集合提取对象速度，得到对象速度散点图，根据所述单车辆图像帧集合提取车辆对象的光升速率，得到对象光升速率散点图，由所述对象速度散点图和所述对象光升速率散点图进行车辆监控置信检测，得到车辆监控置信能级；

8、当所述车辆监控置信能级高于能级阈值时，根据所述色彩对比焓序列确定能见色彩转移矩阵，由所述能见色彩转移矩阵和所述车辆监控置信能级进行能见度观测，得到车辆对象能见度，根据所述车辆对象能见度进行能见度分级报警。

9、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，对所述公路监测视频进行单对象分帧，得到单车辆图像帧集合具体包括：

10、对所述公路监测视频进行分帧，得到公路监测视频帧集合；

11、对所述公路监测视频帧集合中的各个公路监测视频帧进行边缘检测，确定各个公路监测视频帧分别对应的连通区域数；

12、根据各个公路监测视频帧分别对应的连通区域数，将连通区域数为一并在时序上相邻的公路监测视频帧作为单车辆图像帧集合。

13、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，根据所述单车辆图像帧集合进行能见色彩差异对比，得到各个单车辆图像帧分别对应的能见色彩对比焓具体包括：

14、获取所述单车辆图像帧集合中的第一个单车辆图像帧；

15、对所述单车辆图像帧进行边缘检测，得到对象连通区域；

16、根据所述对象连通区域的能见色彩差异度和所述单对象图像帧的能见色彩差异度，确定第一个单车辆图像帧对应的能见色彩对比焓；

17、采用与第一个单车辆图像帧的相同方式确定所述单车辆图像帧集合中，其余单车辆图像帧对应的能见色彩对比焓。

18、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，根据所述单车辆图像帧集合提取对象速度，得到对象速度散点图具体包括：

19、获取所述单车辆图像帧集合中各个单车辆图像帧的对象质心位置；

20、根据各个单车辆图像帧的对象质心位置，确定各个单车辆图像帧对应的对象速度，进而依据时序绘制对象速度散点图。

21、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，根据所述单车辆图像帧集合提取车辆对象的光升速率，得到对象光升速率散点图具体包括：

22、确定所述单车辆图像帧集合中各个单车辆图像帧的对象灰度均值；

23、根据各个单车辆图像帧的对象灰度均值，确定各个单车辆图像帧分别对应的光升速率，进而依据时序绘制对象光升速率散点图。

24、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，由所述对象速度散点图和所述对象光升速率散点图进行车辆监控置信检测，得到车辆监控置信能级具体包括：

25、根据所述对象速度散点图中的各个对象速度值和所述对象光升速率散点图中的各个对象光升速率值，进行相关性检验，得到光升相关度；

26、将所述光升相关度映射为对应的车辆监控置信能级。

27、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，通过高清摄像头进行采集，获取公路监测视频。

28、第二方面，本技术提供一种基于视频的能见度监测系统，其包括有能见度监测单元，所述能见度监测单元包括：

29、视频采集模块，用于启动公路能见度监测，获取公路监测视频；

30、能见度监测模块，用于对所述公路监测视频进行单对象分帧，得到单车辆图像帧集合；

31、所述能见度监测模块，还用于根据所述单车辆图像帧集合进行能见色彩差异对比，得到各个单车辆图像帧分别对应的能见色彩对比焓，进而依据时序确定能见色彩对比焓序列；

32、所述能见度监测模块，还用于根据所述单车辆图像帧集合提取对象速度，得到对象速度散点图，根据所述单车辆图像帧集合提取车辆对象的光升速率，得到对象光升速率散点图，由所述对象速度散点图和所述对象光升速率散点图进行车辆监控置信检测，得到车辆监控置信能级；

33、报警模块，用于当所述车辆监控置信能级高于能级阈值时，根据所述色彩对比焓序列确定能见色彩转移矩阵，由所述能见色彩转移矩阵和所述车辆监控置信能级进行能见度观测，得到车辆对象能见度，根据所述车辆对象能见度进行能见度分级报警。

34、第三方面，本技术提供一种计算机终端设备，所述计算机终端设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为获取所述代码，并执行上述的一种基于视频的能见度监测方法。

35、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有至少一条计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现上述一种基于视频的能见度监测方法所执行的操作。

36、本技术公开的实施例提供的技术方案具有以下有益效果：

37、本技术提供的一种基于视频的能见度监测系统及方法中，首先获取公路监测视频，对公路监测视频进行单对象分帧，得到单车辆图像帧集合，根据单车辆图像帧集合进行能见色彩差异对比，得到各个单车辆图像帧分别对应的能见色彩对比焓，进而依据时序确定能见色彩对比焓序列，根据单车辆图像帧集合提取对象速度，得到对象速度散点图，根据单车辆图像帧集合提取光升速率，得到对象光升速率散点图，根据对象速度散点图和对象光升速率散点图进行车辆监控置信检测，得到车辆监控置信能级，当车辆监控置信能级高于预设阈值时，根据色彩对比焓序列确定能见色彩转移矩阵，根据能见色彩转移矩阵和车辆监控置信能级，确定车辆对象能见度，根据车辆对象能见度进行能见度分级报警，本技术中的能见色彩对比焓反映了视频中的车辆运动对象的的色彩能见程度，进而根据车辆运动对象的图像色彩能见程度变化确定车辆对象能见度，根据所述车辆对象能见度进行报警，避免了雾灯老化导致雾灯光源减弱时，容易造成道路能见度报警错误的问题，提高了道路能见度监测的准确性。