基于視頻局部特征分析的團(tuán)霧檢測方法研究

王庚中

（安徽超遠(yuǎn)信息技術(shù)有限公司，合肥 230001）

1 團(tuán)霧檢測

交通運(yùn)輸事業(yè)的迅猛發(fā)展，使得高速公路上的環(huán)境氣象各種要素的實(shí)時檢測、預(yù)警防控越來越必要，尤其是團(tuán)霧導(dǎo)致的局部低能見度，該氣象要素顯得更為重要。重特大交通事故的主要原因就是能見度急劇下降，導(dǎo)致高速公路低能見度環(huán)境行車視距縮短，以及安裝的可變情報(bào)板、路面白色導(dǎo)線及其他交通安全設(shè)施的人眼辨別效果較差。當(dāng)出現(xiàn)濃霧天氣與團(tuán)霧時，極易引發(fā)連鎖追尾等事故。為避免該情況，諸多交管部門引進(jìn)價(jià)格昂貴的散射型能見度儀來獲取能見度值，并檢測預(yù)警團(tuán)霧。但是該設(shè)備成本高、甚至幾十千米才布設(shè)一臺，布局非常稀疏，導(dǎo)致全面路段難以組網(wǎng)互聯(lián)覆蓋以及動態(tài)檢測[1]，不能滿足高速公路距離逐漸增長的訴求，所以針對高速路段團(tuán)霧、局部低能見度檢測效果非常有限，亟需一種更為實(shí)用和有效的團(tuán)霧檢測手段。

2 局部特征分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)團(tuán)霧檢測

高速公路上視頻監(jiān)控技術(shù)已經(jīng)成熟和廣泛應(yīng)用，近年來，尤其以深度學(xué)習(xí)為代表的的智能分析技術(shù)顯著推動著視頻圖像分析技術(shù)的發(fā)展普及，涌現(xiàn)出很多實(shí)用的基于視頻特征分析技術(shù)的團(tuán)霧檢測方法[2]。這些技術(shù)手段已逐漸應(yīng)用于交通道路團(tuán)霧檢測，產(chǎn)品甚至能融合車輛違法取證、團(tuán)霧檢測預(yù)警等多種功能為一體。

2.1 實(shí)現(xiàn)原理

基本思想是結(jié)合視頻局部多維特征分析技術(shù)、大氣光線傳播理論模型、多種特征訓(xùn)練分類算法，在分析視頻圖像相關(guān)性特征的基礎(chǔ)上，建立圖像與真實(shí)場景之間的映射關(guān)系，根據(jù)圖像特征的動態(tài)變化，進(jìn)而反演和測量能見度值對應(yīng)的指標(biāo)，根據(jù)能見度等級閾值來判別團(tuán)霧。

2.2 具體方法

圖1 基于視頻分析技術(shù)的團(tuán)霧檢測示意圖

（1）前期準(zhǔn)備。①團(tuán)霧檢測路段安裝黑色能見度標(biāo)識牌，簡稱標(biāo)識牌，采用創(chuàng)新式的雙面設(shè)計(jì)，正面為黑色亞克力板、反面為電子信息屏。②使用高速公路已安裝的高清攝像機(jī)獲取視頻數(shù)據(jù)流，并接入CPU 終端。

（2）調(diào)整相機(jī)參數(shù)。調(diào)節(jié)相機(jī)PTZ、光學(xué)焦距變倍系數(shù)以及成像視野，將場景的局部特征采集區(qū)域（天空區(qū)域和標(biāo)識牌區(qū)域）均包含在整個畫面。然后控制相機(jī)曝光亮度水平至預(yù)設(shè)的合理區(qū)間。CPU 終端再提取接入的視頻流，獲得圖像幀RGB 三基色分量，且創(chuàng)建對應(yīng)的明度分量，即圖像像素單元RGB 取最大值V，CPU 終端統(tǒng)計(jì)V 分量均值，判斷、調(diào)整該均值至預(yù)設(shè)亮度水平區(qū)間，否則，重新修改曝光系數(shù)繼續(xù)同樣操作。

（3）排除運(yùn)動干擾。針對高速公路過往重型車輛導(dǎo)致的地面抖動、風(fēng)速導(dǎo)致的相機(jī)吹動等現(xiàn)象。采用視頻時域信息和幀差法檢測運(yùn)動車輛，并排除視頻中運(yùn)動車輛對黑體能見度標(biāo)識牌的特征提取的遮掩干擾。本文充分利用視頻流幀間的時域相關(guān)性，結(jié)合像素概率統(tǒng)計(jì)理論進(jìn)行局部區(qū)域特征信息篩選和有效剔除，保證提取的穩(wěn)定性。

（4）估算能見度數(shù)值。借鑒黑色能見度標(biāo)識牌成像特征，使用其特征區(qū)域反映的灰階亮度最小值與圖像天空區(qū)域灰階亮度最大值的關(guān)系，作為對比度指標(biāo)BktC：

式中，BktYmin 為標(biāo)識牌最小灰階值；BktYmax 為標(biāo)識牌最大灰階值；SkyYmax 為天空區(qū)域最大灰階值。標(biāo)識牌反映的能見度BktV 估算如下：

工程項(xiàng)目實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明該方法實(shí)現(xiàn)簡單、實(shí)時有效。文中計(jì)算采用的 為常量（即視覺對比閾值），觀察或估算能見度的慣用做法是根據(jù)世界氣象組織的規(guī)定，將 取值大約范圍介于0.02～0.05之間；符號BktD 表示數(shù)字成像設(shè)備與黑色標(biāo)識牌直線距離；x1、x2、g 作為能見度數(shù)據(jù)現(xiàn)場校正調(diào)試時的特性參數(shù)。

（5）時域?yàn)V波處理與線性校正。考慮到不同相機(jī)前端感光元器件的光學(xué)成像特性存在非一致性，所以不同相機(jī)采集數(shù)據(jù)存在差異，算法設(shè)計(jì)需對能見度數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行濾波，本文采用一維平滑濾波及一維線性擬合函數(shù)完成校正。

（6）團(tuán)霧判斷與預(yù)警。按照《QXT76-2007高速公路能見度監(jiān)測及濃霧的預(yù)警預(yù)報(bào)》標(biāo)準(zhǔn)的霧天警等級和范圍為依據(jù)，本文設(shè)置能見度數(shù)值較低時的團(tuán)霧判決閾值，若低于閾值則判為團(tuán)霧并預(yù)警。系統(tǒng)平臺再將實(shí)時能見度、團(tuán)霧級別、路段位置等消息OSD 疊加在視頻或圖像上，采用無線網(wǎng)、千兆網(wǎng)等通訊方式回傳至服務(wù)中心，及時告知交警指揮部采取預(yù)警防控、管制措施。

2.3 技術(shù)特點(diǎn)

（1）基于視頻分析的團(tuán)霧檢測方法更接近人眼視覺觀測模式，交警勿需二次現(xiàn)場勘對，便可將團(tuán)霧或低能見度信息與視頻圖像實(shí)時融合，網(wǎng)絡(luò)傳輸至服務(wù)器，預(yù)警材料更加直觀簡便。

（2）復(fù)用道路上已安裝的監(jiān)控?cái)z像機(jī)數(shù)據(jù)流進(jìn)行團(tuán)霧檢測分析，能利用道路監(jiān)控相機(jī)使用價(jià)值，建設(shè)成本低、符合一機(jī)多用的綠色理念。

（3）本方法相比于散射儀、激光雷達(dá)等傳統(tǒng)能見度測量方法或設(shè)備而言，工程應(yīng)用成本更低、推廣更方便、普及率更高，并且可以根據(jù)應(yīng)用需求實(shí)現(xiàn)全天候自動化檢測預(yù)警。

3 結(jié)束語

綜上所述，大氣環(huán)境污染導(dǎo)致惡劣天氣日益增多，團(tuán)霧檢測方法在高速公路等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用需求劇增，該方法能克服傳統(tǒng)檢測方法在工程成本、后期維護(hù)等不利因素的約束，能更好地保障人民群眾交通出行安全。相信隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，團(tuán)霧檢測所使用的視頻數(shù)據(jù)源會更加高清高質(zhì)、碼流傳輸速率更快更穩(wěn)。視頻特征分析技術(shù)定能更好地應(yīng)用于高速公路等領(lǐng)域的團(tuán)霧檢測，更加實(shí)時穩(wěn)健、高精準(zhǔn)、全天候地完成團(tuán)霧檢測預(yù)警。