【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分析领域，特别是一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法。
技术介绍
1、大雾（团雾）被称为高速公路的“流动杀手”，每年因大雾（团雾）造成的交通事故和人员伤亡屡见不鲜。目前，高速公路雾情信息的采集大多依靠警力巡逻或路公司巡逻来获取。由于公路线路分布范围广、空间跨度大，各路段能见度分布不均且具有很强的突变性，难以及时、全面的掌握所有路段的局部雾情信息。
2、能见度是反映大气透明度的一个指标，根据《短期天气预报》（gb/t 21984-2017），定义2.19：白天指视力正常（对比阈值为0.05）的人，在当时的天气条件下，能够从天空背景中看到或辨认的目标物（黑色、大小适度）的最大水平距离；夜间指中等强度发光体能被看到和识别的最大水平距离。能见度是雾天公路交通安全控制最重要的指标。目前，我国一般采用能见度分级管控策略实现雾天高速公路管理，根据《雾天高速公路交通安全控制条件》（gb/t 31445-2015），交通控制等级为四级，对应的能见度分别为四级（100m≤能见度＜200m）、三级（50m≤能见度＜100m）、二级（30m≤能见度＜50m）、一级（能见度＜30m）。
3、但在实际交通管控中，往往仅凭肉眼现场判断，缺乏科学依据。而目前常见能见度仪使用的技术包括：激光雷达能见度仪：利用激光雷达技术测量空气能见度。这种仪器通过发射激光并接收其返回的信号来测量大气中的散射和吸收情况，从而计算能见度。散射式能见度仪：这类仪器通过测量散射系数来估算气象光学视程（mor）。大气中光的衰
4、但以上现有的能见度等级检测实现高速公路沿线全覆盖成本较高，在后期使用中检测精度和效果均不理想。因此，如今需要一种检测精度和效果更强的能见度检测方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术中所存在的检测精度和效果均不理想的问题，提供一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法。
2、为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下技术方案：
3、一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，包括以下步骤：
4、s1：构建标准目标物在实验室环境下的标准灰度数据集；所述标准目标物的表面包括若干个发光波长不同的方格；
5、s2：获取所述标准目标物在待测环境下的实时灰度图像；
6、s3：根据所述实时灰度图像以及所述标准灰度数据集计算所述标准目标物在待测环境下各个发光波长的大气消光系数向量；
7、s4：根据所述大气消光系数向量计算所述待测环境的能见度检测结果。
8、作为本专利技术的优选方案，所述s1包括以下步骤：
9、s11：在实验室环境下对标准目标物进行摄像，获取若干灰度图像；
10、s12：分别计算每个方格的初始灰度值；
11、s13：根据每个方格的初始灰度值，计算每个方格的初始亮度比以及初始亮度积，输出为标准目标物在实验室环境下的标准灰度数据集。
12、作为本专利技术的优选方案，所述s12中每个方格所述初始灰度值的计算包括：
13、获取当前方格在不同灰度图像上对应所有像素的灰度值，计算当前方格的对应平均灰度值，输出为初始灰度值。
14、作为本专利技术的优选方案，所述s13中初始亮度比以及初始亮度积的计算式为：
15、，
16、ρm(i)=gs(i)×gs(i+1)，
17、其中，ρr(i)为方格i的初始亮度比；ρm(i)为方格i的初始亮度积，gs(i)为方格i的初始灰度值。
18、作为本专利技术的优选方案，所述s3包括以下步骤：
19、s31：分别计算每个方格的平均灰度值gv(i)；
20、s32：根据每个方格的平均灰度值gv(i)，计算每个方格的视见亮度比σr(i)以及视见亮度积σm(i)；其表达式为：
21、，
22、σm(i)=gv(i)×gv(i+1)，
23、s33：计算每个方格对应发光波长在待测环境下的大气消光系数μ(i)；
24、s34：输出各个发光波长的大气消光系数向量μv；
25、其中，μv=(μ(1),μ(2),…,μ(i),…,μ(n))，n为方格数量。
26、作为本专利技术的优选方案，所述s33中所述大气消光系数μ(i)的表达式为：
27、，
28、其中，d为实时灰度图像的采集摄像机与所述标准目标物的距离。
29、作为本专利技术的优选方案，所述s4包括以下步骤：
30、s41：分别获取每个能见度下各个波长的多波长大气消光系数标准向量μs(j)，1≤j≤w，w为能见度等级数；
31、s42：计算大气消光系数向量μv分别与各个能见度下多波长大气消光系数标准向量μs(j)的欧几里得距离e(j)；
32、s43：获取欧几里得距离e(j)中的最小值e(jmin)；
33、s44：将jmin对应的能见度作为能见度检测结果vd。
34、作为本专利技术的优选方案，所述s41包括以下步骤：
35、s411：选择w个不同的能见度cj；
36、s412：在每一个能见度cj下，分别测试所述标准目标物中各个方格对应发光波长λi对应的大气消光系数的标准值μs(i,j)，输出能见度条件cj时的多波长大气消光系数标准向量μs(j)；其中， μs(j)=( μs(1,j), μs(2,j),…, μ(i,j),…, μs( n,j))；
37、s413：待所有能见度cj完成测试后，进入s42。
38、作为本专利技术的优选方案，所述欧几里得距离e(j)的计算式为：
39、。
40、一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测设备，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的方法。
41、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
42、本专利技术以包括若干不同发光波长方格的标准目标物为判断依据建立标准灰度数据集，再与待测环境下采集的灰度图像进行综合分析，利用不同波长的光的大气透射率不同的原理，使用灰度值图像，自动适应自然环境条件的变化，实现能见度的监测，从而及时准确判断高速公本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，所述S12中每个方格所述初始灰度值的计算包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，所述S13中初始亮度比以及初始亮度积的计算式为：
5.根据权利要求4所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，所述S33中所述大气消光系数μ(i)的表达式为：
7.根据权利要求5所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其
9.根据权利要求7所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，所述欧几里得距离E(j)的计算式为：
10.一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测设备，其特征在于，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至9中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，所述s12中每个方格所述初始灰度值的计算包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，所述s13中初始亮度比以及初始亮度积的计算式为：
5.根据权利要求4所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，所述s3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于不同波长光进行图像灰度对比的能见度检测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋贵川，汪正勇，吴宏伊，冯光宇，林莉，陈非，朱燕，李海燕，
申请(专利权)人：四川省公路规划勘察设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。