基于雾值分析的团雾识别预警方法、系统和电子设备技术方案

本发明专利技术提供了一种基于雾值分析的团雾识别预警方法、系统和电子设备，其中，团雾识别预警方法包括：获取目标场景的场景图像；对场景图像进行矩阵分割，以形成多个子图像区域；对子图像区域用单元图像块进行矩阵分割，计算得到子图像区域的雾值；依次获取所有子图像区域的雾值，以形成雾值数组FV；计算雾值数组FV中所有雾值的雾值平均值meanAll以及雾值相邻差值平均值meanDiff，并根据两者判断目标场景为清晰区域或团雾风险区域。本发明专利技术解决了现有技术中无法对团雾进行智能化、高效、迅速、便捷的监测评估预警，从而当团雾出现在公路时，驾驶人员对团雾的警觉仍然存在一定的延迟性，无法及时进行交通安全防范，存在交通事故隐患的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
基于雾值分析的团雾识别预警方法、系统和电子设备


[0001]本专利技术涉及智能交通安全
，具体而言，涉及一种基于雾值分析的团雾识别预警方法、系统和电子设备。

技术介绍

[0002]近年来，随着我国经济的高速发展，道路交通运输行业也日新月异。在我国，公路交通以其方便、快捷、机动灵活的特点，使其在各种运输方式中占据着主导地位。
[0003]随着公路交通的规模呈不断扩大化趋势，公路交通的事故率也在不断提升，交通安全逐渐成为人们关心和热议的话题。
[0004]团雾又称坨坨雾，是受局部地区微气候环境的影响，在大雾中数十米到上百米的局部范围内，出现的能见度更低的雾。团雾具有区域性强，预测预报难度大的特点，在公路上，尤在高速公路上，团雾会导致能见度的突然变化，瞬间影响驾驶人员的视线，对高速公路交通安全极具危害性，容易导致重大的交通事故。因此，团雾被称为公路交通安全的“隐形杀手”。
[0005]在现有的交通安全领域，目前还无法对团雾进行智能化、高效、迅速、便捷的监测评估预警，因此，当团雾出现在公路时，驾驶人员对团雾的警觉仍然存在一定的延迟性，无法及时进行交通安全防范，提升了交通事故发生的隐患。

技术实现思路

[0006]本专利技术的主要目的在于提供一种基于雾值分析的团雾识别预警方法、系统和电子设备，以解决现有技术中的交通安全领域，还无法对团雾进行智能化、高效、迅速、便捷的监测评估预警，从而当团雾出现在公路时，驾驶人员对团雾的警觉仍然存在一定的延迟性，无法及时进行交通安全防范，存在交通事故隐患的问题。
[0007]为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于雾值分析的团雾识别预警方法，包括：步骤S1，获取目标场景的场景图像；步骤S2，沿场景图像的宽度方向和高度方向对场景图像进行矩阵分割，以形成多个子图像区域(a)；步骤S3，对子图像区域(a)用多个单元图像块(b)进行矩阵分割，通过子图像区域(a)包含的单元图像块(b)的暗通道值和平均亮度值计算得到子图像区域(a)的雾值；步骤S4，依次获取所有子图像区域(a)的雾值，以形成雾值数组FV；计算雾值数组FV中所有雾值的雾值平均值meanAll以及雾值相邻差值平均值meanDiff，并根据两者判断目标场景为清晰区域或团雾风险区域。
[0008]进一步地，在步骤S4中，在雾值相邻差值平均值meanDiff＜10的情况下，当雾值平均值meanAll≥80时，判定目标场景为清晰区域，当雾值平均值meanAll＜80时，判定目标场景为团雾风险区域；在雾值相邻差值平均值meanDiff≥10时的情况下，根据场景图像中的可移动物体的最远可视距离判断目标场景为清晰区域或团雾风险区域。
[0009]进一步地，判定目标场景为团雾风险区域后，根据对雾值平均值meanAll的阈值分析划分目标场景的团雾等级；当雾值平均值meanAll落入[0，30)内时，判定目标场景的团雾
等级为重度；当雾值平均值meanAll落入[30，50)内时，判定目标场景的团雾等级为次重度；当雾值平均值meanAll落入[50，70)内时，判定目标场景的团雾等级为中度；当雾值平均值meanAll落入[70，80)内时，判定目标场景的团雾等级为轻度。
[0010]进一步地，在步骤S3中，对各子图像区域(a)中的各单元图像块(b)的多个暗通道值进行差分计算得到中间暗通道数组；对各子图像区域(a)中的所有单元图像块(b)的多个平均亮度值进行差分计算得到平均亮度数组；计算中间暗通道数组和平均亮度数组中所有数据的算术平均值，以获取子图像区域(a)的雾值。
[0011]进一步地，单元图像块(b)的暗通道值取该单元图像块(b)中所有像素点的RGB值中的最小的一个值；单元图像块(b)的平均亮度值由公示(1)计算得出：其中，L(x，y)为单元图像块(b)中的像素点的亮度值；N为单元图像块(b)的像素点的个数；δ＝0.0001，用于防止对数计算结果趋于负无穷。
[0012]进一步地，单元图像块(b)包含n
×
n个像素点，其中，2≤n≤10。
[0013]进一步地，在步骤S2之后，还包括：步骤S21，将子图像区域(a)进行缩放处理，以使子图像区域(a)的像素大于单元图像块(b)的像素，且子图像区域(a)包含m
×
m个像素点，其中，m为n的整数倍。
[0014]进一步地，在步骤S2中，子图像区域(a)的高度为场景图像的高度的1/m，子图像区域(a)的宽度为场景图像的宽度的1/m，1≤m≤10。
[0015]根据本专利技术的另一方面，提供了一种团雾识别预警系统，包括：图像获取模块，用于获取目标场景的场景图像；特征计算模块，用于沿场景图像的宽度方向和高度方向对场景图像进行矩阵分割，以形成多个子图像区域(a)；并对子图像区域(a)用多个单元图像块(b)进行矩阵分割，通过子图像区域(a)包含的单元图像块(b)的暗通道值和平均亮度值计算得到子图像区域(a)的雾值；分析处理模块，依次获取所有子图像区域(a)的雾值，形成雾值数组FV；计算雾值数组FV中所有雾值的雾值平均值meanAll以及雾值相邻差值平均值meanDiff，并根据两者判断目标场景为清晰区域或团雾风险区域；当判定目标场景为团雾风险区域时，并向外发送预警信号；终端预警模块，用于接收预警信号后发出提示警报。
[0016]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，处理器和存储器之间通信连接；处理器用于执行存储器中存储的团雾识别预警程序，以实现上述的团雾识别预警方法。
[0017]应用本专利技术的技术方案，通过本专利技术的图像分析处理技术对目标场景的场景图像进行分割式的雾值分析，不仅能够可靠地、准确地判断出目标场景是否存在团雾风险，有利于及时向驾驶人员风险预警；而且本专利技术提供的团雾识别预警方法简单可行，便于应用，有利于后期去雾模型的构建，优化透射率，实现场景图像的去雾，为驾驶人员提供目标场景下的高能见度图像，提升驾乘安全性。
[0018]如图2和图3所示，沿场景图像的宽度方向W和高度方向H对场景图像进行矩阵分割，即对场景图像进行抠图，以形成多个子图像区域(a)。当目标场景存在团雾时，场景图像便为有雾图像，雾的分布并不总是均匀的，有雾图像的亮度也不均匀，从而对场景图像分区域处理，逐一得到各子图像区域(a)的雾值，后期再结合多个子图像区域(a)的雾值形成的
雾值数组FV计算分析，提高对场景图像的实时场景状态判断准确性。具体而言，计算雾值数组FV中所有雾值的雾值平均值meanAll以及雾值相邻差值平均值meanDiff，并根据两者迅速判断目标场景为清晰区域或团雾风险区域，并反馈信息。
[0019]此外，在本方案中，使用多个单元图像块(b)对各子图像区域(a)用进行矩阵分割，以单元图像块(b)作为基础分析元素，利用各子图像区域(a)所包含的所有单元图像块(b)的暗通道值和平均亮度值，计算得到子图像区域(a)的雾值；这样，结合平均亮度信息和暗通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雾值分析的团雾识别预警方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取目标场景的场景图像；步骤S2，沿所述场景图像的宽度方向和高度方向对所述场景图像进行矩阵分割，以形成多个子图像区域(a)；步骤S3，对所述子图像区域(a)用多个单元图像块(b)进行矩阵分割，通过所述子图像区域(a)包含的所述单元图像块(b)的暗通道值和平均亮度值计算得到所述子图像区域(a)的雾值；步骤S4，依次获取所有所述子图像区域(a)的雾值，以形成雾值数组FV；计算所述雾值数组FV中所有雾值的雾值平均值meanAll以及雾值相邻差值平均值meanDiff，并根据两者判断所述目标场景为清晰区域或团雾风险区域。2.根据权利要求1所述的团雾识别预警方法，其特征在于，在所述步骤S4中，在所述雾值相邻差值平均值meanDiff＜10的情况下，当所述雾值平均值meanAll≥80时，判定所述目标场景为清晰区域，当所述雾值平均值meanAll＜80时，判定所述目标场景为团雾风险区域；在所述雾值相邻差值平均值meanDiff≥10时的情况下，根据所述场景图像中的可移动物体的最远可视距离判断所述目标场景为清晰区域或团雾风险区域。3.根据权利要求2所述的团雾识别预警方法，其特征在于，判定所述目标场景为团雾风险区域后，根据对所述雾值平均值meanAll的阈值分析划分所述目标场景的团雾等级；当所述雾值平均值meanAll落入[0，30)内时，判定所述目标场景的团雾等级为重度；当所述雾值平均值meanAll落入[30，50)内时，判定所述目标场景的团雾等级为次重度；当所述雾值平均值meanAll落入[50，70)内时，判定所述目标场景的团雾等级为中度；当所述雾值平均值meanAll落入[70，80)内时，判定所述目标场景的团雾等级为轻度。4.根据权利要求1所述的团雾识别预警方法，其特征在于，在所述步骤S3中，对各所述子图像区域(a)中的各所述单元图像块(b)的多个暗通道值进行差分计算得到中间暗通道数组；对各所述子图像区域(a)中的所有所述单元图像块(b)的多个平均亮度值进行差分计算得到平均亮度数组；计算所述中间暗通道数组和所述平均亮度数组中所有数据的算术平均值，以获取所述子图像区域(a)的雾值。5.根据权利要求4所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：史亚茹，付卫兴，
申请(专利权)人：北京文安智能技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：