一种基于背景建模的摄像头能见度检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于背景建模的摄像头能见度检测方法及系统，利用视频图像采集模块依次采集图像，并将采集到的每一帧图像传输至视频图像预处理模块；利用视频图像预处理模块对采集到的每一帧图像进行图像预处理，所述预处理包括背景建模；利用图像能见度得分统计模块对预处理后的图像进行分区处理，并统计每个区域的得分；根据每个区域的得分检测当前摄像头的能见度大小，输出对应的检测结果。本发明专利技术使用了背景建模等传统图像处理算法，对高速公路能见度进行实时监测，做到了检测速度快、准确性高、稳定性强。本发明专利技术针对复杂场景下的高速公路，提取有效的背景信息进行能见度检测，极大提升了准确率和稳定性。大提升了准确率和稳定性。大提升了准确率和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于背景建模的摄像头能见度检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种基于背景建模的摄像头能见度检测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着我国高速公路持续快速发展，人们在享受高速公路带来快速便捷的同时，也愈发关注高速公路的交通安全问题。恶劣天气是影响高速公路交通安全的关键因素。大雾是我国常见的气象灾害之一，尤其以秋冬季为大雾多发季节，由于雾天能见度低，遇到突发事件很多时候来不及做出正确处理，所以在雾天发生交通事故的概率比平常要高出几倍，甚至几十倍，因此加强高速公路大雾天气的安全管控是摆在眼前的迫切需求。但是现有技术存在以下问题：第一：通过传统图像方式人工提取雾天特征，鲁棒性不够强，且对不同分布数据敏感；第二：通过深度学习方式进行能见度检测，需要大量样本进行人工标注训练，迭代周期长，且消耗GPU计算资源高，大大提升技术成本。第三：在进行雾天图像分析时，只单帧进行分析，常忽略视频时序关系，导致准确率不高。

技术实现思路

[0003]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于背景建本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于背景建模的摄像头能见度检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：利用视频图像采集模块依次采集图像，并将采集到的每一帧图像传输至视频图像预处理模块；利用视频图像预处理模块对采集到的每一帧图像进行图像预处理，所述预处理包括背景建模；利用图像能见度得分统计模块对预处理后的图像进行分区处理，并统计每个区域的得分；其中，所述分区包括：直接对整张图按宽、高等比切割成m*n块区域；所述得分的计算过程包括：对每一个区域计算像素平均值，并对每个区域的像素值与像素平均值进行差值计算，将每个区域的差值除以每个区域的像素点个数，计算出每个区域的像素变化率，并将计算出的变化率作为每个区域的得分；根据每个区域的得分检测当前摄像头的能见度大小，输出对应的检测结果。2.根据权利要求1所述的基于背景建模的摄像头能见度检测方法，其特征在于，利用视频图像采集模块依次采集图像的过程包括：利用视频图像采集模块依次采集视频流；对所采集的视频流进行解码、分帧，获取与所述视频流对应的每一帧图像；将所采集到的每一帧图像传输至所述视频图像预处理模块。3.根据权利要求1或2所述的基于背景建模的摄像头能见度检测方法，其特征在于，利用视频图像预处理模块对采集到的每一帧图像进行图像预处理的过程包括：利用视频图像预处理模块接收所述视频图像采集模块传输的每一帧图像，并对接收的每一帧图像进行灰度化、模糊处理；对进行灰度化和模糊处理后的图像进行边缘信息提取，获取图像主要特征；基于所述图像主要特征进行背景建模，完成所述预处理。4.根据权利要求3所述的基于背景建模的摄像头能见度检测方法，其特征在于，对预处理后的图像进行分区处理，并统计每个区域的得分的过程包括：获取预处理后的图像；对预处理后的图像进行分区处理；获取每个区域的边缘特征，并统计不同时刻下所有分区边缘特征的最大值；将每个区域的特征值与对应的最大值进行比值计算，根据比值计算结果统计每个区域的得分。5.根据权利要求4所述的基于背景建模的摄像头能见度检测方法，其特征在于，所述方法还包括：将计算完成后比值作为当前特征值更新到当前统计的最大值中。6.根据权利要求4所述的基于背景建模的摄像...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海宁，卫刚，梁栋，
申请(专利权)人：中兴飞流信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：