高速公路夜间大雾图像特征及其识别
广西高速公路沿线较大范围雾的天气形势特征和成因浅析
天 气 的天气 形势 特征 ， 分 析其 成 因 ， 为 开展 高速公 路 沿 线雾 的预 报 和服 务工作 ， 保 障 高速公 路行 车安 全 ，
减 少交 通事 故发 生 ， 是很 有意 义 的 。
面、 海面、 湖面） 所 形成 的雾 称 为平 流雾 ； 在对 广 西雾 的实 际分 析 中 ，发 现 既有 辐射 冷却 又有 平 流冷 却形 成 的雾 ， 把它 称 为辐射＋ 平流雾。
１ 代 表 站 的 选 取
从 图一 可 知 ， 目前 已建成 并 通车 的 广西 高速 公 路 沿线 附 近上 共有 ４ ８个气 象站 点 ， 具 体 如下 ： 全州 、
兴安、 灵州 、 桂林 、 临桂 、 永福 、 阳朔 、 平乐 、 鹿寨 、 柳
５ 广 西 高 速 公 路 沿 线 较 大 范 围雾 形 成 的形 势特 征 和 成 因分 析
百色、 田阳 、 田东 、 平果 、 那坡 、 靖西、 梧州 、 苍梧 、 岑
溪、 马山 、 隆安 、 武鸣 、 南宁、 扶绥 、 宁明、 凭祥 、 贵港 、 容县 、 北流 、 玉林 、 博白、 上思 、 钦州、 防城 、 防港 、 合
浦、 东兴 、 北海 、 崇左 、 贺州 。
个 和 辐 射＋ 平 流 型雾 过 程 ３ ３个 。 这 ８ ５个 过 程 分 布
３ 广 西 高 速公 路 沿 线较 大 范 围雾 天 气
过 程 的 定 义
统 计分 析过 程 中规 定 ： 广西 高速公 路 沿线 ４ ８ 个 气 象 站 点 中 ，一 天 中有 １ Ｏ个 以上 的 站 点 出现 雾 天
消散 。在 实 际分 析 中 ， 根据 天气 形势 特 征 ， 辐 射雾 可
高速公路团雾视频监测预警研究
高速公路团雾视频监测预警研究高速公路团雾视频监测预警研究摘要：近年来，高速公路发展迅猛，为人们出行提供了便利性，但与此同时也出现了一些安全隐患，其中之一就是团雾。
团雾是指一种大规模、高浓度的雾气，给高速公路通行带来了严重的安全隐患。
在这种情况下，如何及时的发现并采取预防措施变得尤为重要。
本文旨在研究团雾视频的监测预警方法，以提高对高速公路团雾危险的识别和防范能力。
第一章引言1.1 背景近年来，团雾引发的高速公路交通事故频发，严重影响了人民群众的安全出行。
团雾是一种突发性的大范围雾气，导致能见度降低，交通事故的发生率大大增加。
因此，对团雾的监测与预警成为当务之急。
1.2 研究目的本研究旨在通过团雾视频监测预警方法，提高对高速公路团雾危险的识别和防范能力，为高速公路交通安全提供有效支持。
第二章高速公路团雾视频监测技术综述2.1 高速公路团雾的形成机制在这一部分，我们将简要介绍高速公路团雾的形成机制，包括湿度、气温、风向、大气颗粒物等因素的影响。
2.2 高速公路团雾视频监测技术发展概述团雾视频监测技术是一种有效的手段，通过在高速公路上设置视频监控设备，实时监测和录像团雾情况，可以为交警部门提供重要的预警信息。
第三章高速公路团雾视频监测预警方法研究3.1 高速公路团雾监测系统设计本节主要介绍高速公路团雾监测系统的设计方案，包括摄像头的位置选择、团雾识别算法等。
3.2 团雾预警模型构建在这一部分，我们将探讨团雾预警模型的构建方法，包括根据团雾密度和持续时间判断团雾的危险程度，进而预测可能出现的交通事故数量。
第四章高速公路团雾视频监测预警系统实验与分析4.1 实验设计本节将详细介绍实验的设计方案，包括实验的设置、实验数据采集方法等。
4.2 实验结果分析通过对实验数据的分析，我们将验证团雾预警系统的可行性和有效性。
第五章结论与展望5.1 结论本研究利用团雾视频监测技术，开发了一套高速公路团雾视频监测预警系统，实现了对团雾的及时监测和预警，提高了对高速公路团雾危险的识别和防范能力。
警惕高速上的幽灵团雾一PPT教案
警惕高速上的幽灵——团雾
➢ 关于团雾，你要知道
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警惕高速上的幽灵——团雾
➢ 一、雾天事故高发时段：早7时至8时 ➢ 高发时段主要集中在凌晨6时到上午10时，
其中高发期集中在上午7时至8时。而部分 高速路段沿线由于地势相对低洼，常经过 农田、鱼塘、水沟等，蒸发到空气中的水 分分布不均匀，常常会在局地产生团雾。 ➢ 每年秋冬季都是我国中东部的大雾高发期， 华北黄淮乃至江淮这一带尤其多发。受此 影响，每年这个时段也成为高速公路上交 通事故多发期。
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警惕高速上的幽灵——团雾
➢ 2016年4月2日，沪[hù]宁高速上海至无锡 方向玉祁段发生重大车祸，现场至少50辆 车连环相撞，现场交通单向中断。沪蓉高 速车祸造成3死31伤，同时警方称，雨天路 滑和团雾是事故主要原因。
➢ 2016年11月3日7时42分至8时30分，邢汾 高速公路东行25公里至29公里处突发团雾， 导致先后发生9起交通事故，致2人死亡，6 人受伤，涉及车辆21辆。
警惕高速上的幽灵团雾一
警惕高速上的幽灵——团雾
➢ 11月19日早，大广高速平舆县杨埠[bù]收费 站南2148公里-2149公里处，由南去往周口 方向，发生三起货车追尾事故，致9死9伤， 共造成28辆货车不同程度受损。
➢ 经初步调查，系因突发团雾，在上述时段 内导致2公里范围内发生三起车辆追尾事故。
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警惕高速上的幽灵——团雾
➢ 二、一旦遇到团雾，应该如何应对？ ➢ 1、减速慢行 ➢ 进入团雾区域千万要保持冷静。在距离和
车道满足变道条件的前提下，减速驶入最 右侧车道，就近缓慢驶出高速或进入服务 区暂避。 ➢ 在能见度小于200米大于100米时，时速不 超过60公里，当能见度小于100米大于50米 时，时速不超过40公里。同时应与前车保 持正常车距的2至3倍。
高速公路团雾预警等级
高速公路团雾预警等级
1范围
本标准规定了高速公路团雾预警等级。
本标准适用于高速公路团雾气象预警服务和安全运营、管理。
2术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
2. 1
团雾IocaIfog
具有局地性、范围小、突发性、时空分布不均等特点的悬浮在近地层大气中的大量微细水滴、冰晶等可见集合体。
2.2
高速公路团雾expresswayIocaIdensefog
在高速公路上生成或者从周边区域扩散、移动到高速公路上，覆盖高速公路长度小于5km、能见度小于200m的团雾。
3等级划分
根据水平能见度、团雾覆盖高速公路长度，划分为3个等级。
由高到低分别为红色预警、橙色预警、黄色预警，预警等级和等级指标见表1。
表1高速公路团雾预警等级（续）
参考文献 GB/T27964—2011雾的预报等级 GB/T35221—2017地面气象观测规范总则 JTGB01-2014公路工程技术标准 《大气科学辞典》编委会.大气科学辞典.XX ：气象出版社，1994:209,425,541 朱潼.《实验心理学》.XX:XX 大学出版社，2009 ]TJTJTJU12345Γ1Γ1Γ1Γ1C1。
高速公路团雾检测技术研究
现场安全保障技术主要通过加强道路巡查、完善交通标志、加强驾驶员培训等 方式，提高道路通行安全。此外，还可以在路面上铺设反光材料，提高驾驶员 在团雾条件下的视距。
2、远程监控技术
远程监控技术利用先进的通信技术和图像处理技术，实现对高速公路的远程监 控。通过在高速公路沿线设置监测点，实时采集路面情况，利用通信网络将数 据传输至监控中心。监控中心通过对数据的分析处理，实现团雾的预警和道路 通行状况的实时监测。
2、数据预处理
对采集到的数据进行清洗、去噪等预处理工作，提高数据质量。结合历史数据， 利用数据挖掘技术对团雾现象进行特征提取和分类，为建立预警模型提供依据。
3、数据建模
基于预处理后的数据，利用统计学、机器学习等技术手段建立预警模型。通过 对模型的训练和优化，实现团雾预警的准确性和稳定性。
1、现场安全保障技术
传统的团雾预警技术主要依赖于气象监测站和人工观测。通过观察天气变化和 路面能见度，实现对团雾的预警。然而，由于团雾具有突发性、局部性等特点， 传统预警技术存在一定的局限性。
2、智能感知技术
智能感知技术利用先进的传感器、摄像头等设备，实时监测路面能见度、湿度、 温度等信息，结合物联网、云计算等技术手段，实现对团雾的快速预警。此外， 智能感知技术还可以与其他智能交通系统进行联动，提高道路通行效率。
1、预警模型的准确性和稳定性有待进一步提高； 2、现场安全保障技术的实施需要人力和物力支持，成本较高；
3、远程监控技术需要建立完善的通信网络，实现数据的实时传输； 4、智能交通技术的应用需要与其他智能交通系统进行整合和优化。
谢谢观看
3、大数据分析技术
大数据分析技术通过对大量数据的分析处理，提取有价值的信息，实现对团雾 的预警和安全保障。例如，利用历史气象数据和道路通行数据，建立团雾预警 模型，提高预警的准确性和时效性。
沪宁高速公路大雾及气象要素特征分析
畅通 和安 全 运行 造 成 了严 重 危 害 。 年 因 大雾 天 气 每 造 成 高速 公 路上 行 驶 的汽车 追 尾 ， 使 车毁 人 亡 等 致 严 重 的交 通 事故 屡 有 发生 。据 统计 ，０７年仅 江 苏 ２０ 省 内高 速 公 路 因大 雾 造 成 交 通 事 故 死 亡 人数 达 到
津塘 高 速公 路 雾 气候 特 征 ， 析 了大雾 与 气 象要 素 分 的关 系 ， 且对 交通 能见 度 预 报作 了设 想 。 以上 研 并 究 只 是 利用 常 规气 象 资 料 建立 能 见度 的气 候 特征 ，
收 稿 日期 ：２ １ — ０ ０ ． ０ ０ １ — ８
全 。全 线 又 以常 州一 镇 江 段 出现 大 雾 的概 率 最高 ， 全 年 出现 大 雾 的概 率 高 达 ２ ％，其 中窦 庄 和 罗 墅 ５
对 湿 度 以渐 变 为 主 。
关键词 ：沪宁高速 ， 射雾 ， 辐 相对湿度 ， 风速 。
中 图 分 类 号 ： ４ ６４ Ｐ ２． 文 献 标 识 码 ：Ａ
但 随着 自动 气象 站 的 普及 ， 越来 越 多 的研 究 使 用 时
０ 引 言
雾 是 贴 地 层 空 气 中悬 浮 着 大 量 水 滴 或 冰 晶微 粒 而 使 水 平 有 效 能 见 度 距 离 降 到 １ｋ 以 内 的 一 ｍ 种天 气 现象 。 发 生 几率 高 、 生 范 围 广 、 害程 它 发 危
基金项 目：公益性行业 （ 气象 ） 研专项 资助项 目（ 科 编号 ： ＹＨ ０ ９ ６２ ） Ｇ Ｙ２ ００ ０ ７ ． 作 者简介 ：吴和红 （ ９ ４ ） 女 ， １８ 一 ， 硕士 ， 主要从事公 共气象服 务研究． — ａｌｔｏ６ ９ ６ 一 ｍ Ｅ ｍ ｉ：ｌ７ ８ ＠１３ ｉ
雾天图像的边缘检测及其应用
文章编号：1007-1423（2020）18-0069-05DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2020.18.014雾天图像的边缘检测及其应用王小丽（西华大学计算机与软件工程学院，成都610039）摘要：随着环境的恶化，雾霾日益严重，给交通、航空等领域造成严重的威胁。
简述大气散射模型、暗通道先验以及Retinex 理论等经典去雾算法的基本原理以及经典Sobel边缘检测算子和Canny边缘检测方法的基本原理。
在交通领域中（特别是有雾天气），将图像去雾和边缘检测有效结合进行车牌识别，交通标志识别以及目标识别等，具有实际意义。
关键词：去雾；边缘检测；识别0引言随着社会的不断发展，我国经济不断发展，人们的生活水平提高，生活质量得到提高。
但随之而来的是环境恶化、全球气候变暖等问题，给人类的可持续发展带来了巨大的挑战。
因环境的恶化，雾霾历经天数越来越多，覆盖范围也越来越广，给人类的生产生活造成影响。
在雾霾天气条件下，因空气中雾霾颗粒影响，人眼可见度低，使道路监控、航空遥感和军事观测等领域的户外成像设备采集到的图像退化严重，具有对比度低、亮度偏暗、清晰度差等缺陷。
降质的图像不仅增加了图像处理系统的复杂性，也给人们的生活和出行带来不便。
例如：在雾霾天气条件下，可见度低，光照弱，行驶的车辆无法看清路况及来往车辆，导致交通事故的发生；因雾霾的影响，飞机无法正常起飞，导致人类的出行推迟延期，造成诸多不便；军事应用中对成像设备精度要求很高，如果获取了降质的图像，就无法识别敌我目标，对国家和人民的安全带来严重的后果。
因此，对雾霾天气下采集到的图像、视频进行去雾增强处理是十分必要的。
进行图像去雾之后，能够提高图像的对比度，增加图像的人眼可识别性。
但往往还不够，还需要对去雾后的图像作进一步处理，如边缘检测。
边缘检测就是将图像中的边缘点（边缘点即：是图像中像素灰度急剧变化的点）检测出来，将图像中的物体与背景分离开来。
FY-4A卫星夜间大雾识别及其在高速公路服务应用中的潜力分析
收稿日期：2020-05-23；定稿日期：2020-10-09资助项目：湖北省气象局科技发展基金专项(2019Q08)；湖北省气象局科技发展基金重点项目(2019Z07)第一作者：王明，主要从事卫星遥感监测与交通气象研究。
E-mail:*****************暴雨灾害TORRENTIAL RAIN AND DISASTERSVol.40No.2Apr.2021第40卷第2期2021年4月Night heavy fog identification based on FY-4A satellite and itspotential analysis in the service of expresswayWANG Ming 1,2,LIU Wenting 3,CHEN Yingying 1,JIA Wenqian 1,HE Mingqiong 1,ZHANG Cuihong 3,SONG Mingming 4（1.Hubei Provincial Meteorological Service Centre,Wuhan 430200;2.Institute of Heavy Rain,China MeteorologicalAdministration,Wuhan 430200;3.Wuhan Central Meteorological Observatory,Wuhan 430074;4.Yichang Meteorological Office of Hubei Province,Yichang 443000)Abstract ：By analyzing the AGR multi-channel data with high spatial and temporal resolution from the FY-4A satellite and the cases of heavy fog at night in Hubei Province from March 2018to February 2020,we first determined the identification threshold of night heavy fog at the AGRI long-wave infrared band (10.8μm)and mid-wave infrared band (3.72μm),then verified the satellite identification results with the surface meteorological observation data,and finally assessed the potential of night fog identification method in the application of highway service in Hubei Province.The results show that (1)the night heavy fog identified by the FY-4A satellite is basically consistent with that ob ⁃served by weather stations.(2)The satellite's identification hit rate for heavy fog at night is generally above 70%.Without considering the in ⁃fluence of terrain,the hit rate can be increased by 5%to 8%.Without considering the influence of cloud,the hit rate can be increased by 3%to 4%.(3)Compared with the highway traffic control information of Hubei Province,the hit rate of heavy fog identification from FY-4A satel ⁃lite at toll stations is higher than 70%.To areas where no heavy fog is observed at some national weather stations but the expressway is closedbecause of it,the satellite can effectively identify heavy fog.The identification information to heavy fog at night has great application poten ⁃tial in the highway traffic weather services.Key words:heavy fog identification;FY-4A satellite;expressway;traffic weather service王明,刘文婷,陈英英,等.2021.FY-4A 卫星夜间大雾识别及其在高速公路服务应用中的潜力分析[J].暴雨灾害,40(2):190-200WANG Ming,LIU Wenting,CHEN Yingying,et al.2021.Night heavy fog identification based on FY-4A satellite and its potential analysis in the service of expressway [J].Torrential Rain and Disasters,40(2):190-200FY-4A 卫星夜间大雾识别及其在高速公路服务应用中的潜力分析王明1,2，刘文婷3，陈英英1，贾文茜1，何明琼1，章翠红3，宋明明4(1.湖北省气象服务中心，武汉430200；2.中国气象局武汉暴雨研究所，武汉430200；3.武汉中心气象台，武汉430070；4.湖北省宜昌市气象局，宜昌443000)摘要：利用2018年3月至2020年2月FY-4A 卫星AGRI 高时空分辨率多通道数据与同期湖北省夜间大雾天气个例，先确定夜间大雾在AGRI 长波红外波段(10.8μm)和中波红外波段(3.72μm)的识别阈值，再使用地面气象观测站点资料对卫星识别结果进行检验；最后，结合高速公路交通管制信息，分析夜间大雾识别方法在湖北省高速公路服务应用中的潜力。
起雾的评判标准
雾的等级
雾是近地面微细水滴或冰晶附着在大量的悬浮颗粒上形成的集合体。
根据能见度雾分为四个等级：
1、水平能见度低于1公里的称为雾。
2、水平能见度在200—500米之间的称为大雾。
3、水平能见度在50—200米之间的称为浓雾。
4、水平能见度不足50米的雾称为强浓雾。
雾的预警等级大雾预警信号分三级，分别以黄色、橙色、红色表示。
（一）大雾黄色预警信号标准：12小时内可能出现能见度小于500米的雾，或者已经出现能见度小于500米、大于等于200米的雾并将持续。
防御指南：
1.有关部门和单位按照职责做好防雾准备工作；
2.机场、高速公路、轮渡码头等单位加强交通管理，保障安全；
3.驾驶人员注意雾的变化，小心驾驶；
4.户外活动注意安全。
（二）大雾橙色预警信号标准：6小时内可能出现能见度小于200米的雾，或者已经出现能见度小于200米、大于等于50米的雾并将持续。
防御指南：
1.有关部门和单位按照职责做好防雾工作；
2.机场、高速公路、轮渡码头等单位加强调度指挥；
3.驾驶人员必须严格控制车、船的行进速度；
4.减少户外活动。
（三）大雾红色预警信号标准：2小时内可能出现能见度小于50米的雾，或者已经出现能见度小于50米的雾并将持续。
防御指南：
1.有关部门和单位按照职责做好防雾应急工作；
2.有关单位按照行业规定适时采取交通安全管制措施，如机场暂停飞机起降，高速公路暂时封闭，轮渡暂时停航等；
3.驾驶人员根据雾天行驶规定，采取雾天预防措施，根据环境条件采取合理行驶方式，并尽快寻找安全停放区域停靠；
4.不要进行户外活动。
雾天道路图像增强及车辆检测应用研究
雾天道路图像增强及车辆检测应用研究雾天道路图像增强及车辆检测应用研究近年来，相比于晴朗天气，雾天对于出行和交通安全造成了较大的影响。
由于雾天的能见度较差，道路和车辆的检测变得更加困难，给驾驶员和行人带来了较大的安全隐患。
因此，雾天道路图像增强及车辆检测成为了一个备受研究关注的领域。
本文将详细介绍雾天道路图像增强技术以及其在车辆检测中的应用。
雾天道路图像增强是一种对雾天图像进行处理以提高能见度和图像质量的方法。
在进行图像增强之前，了解雾天图像中存在的主要问题对于选择和应用合适的增强算法非常重要。
雾天图像的特点之一是对比度低。
这是因为雾霾粒子对光的散射和吸收作用会降低图像的对比度。
为了改善这一问题，可以采用直方图均衡化、伽马校正或对比度增强等方法。
这些方法可以增加图像的明暗程度，提高图像的可视度。
另一个雾天图像的特点是色彩失真。
雾霾粒子会使图像中的颜色变得模糊和淡化。
为了解决这个问题，可以采用颜色补偿和颜色校正技术。
这些技术可以对图像的色彩进行修复和增强，使得雾天图像更接近于真实的色彩。
此外，雾天图像中会出现边缘模糊的现象。
这是由于光线在穿过雾霾粒子的过程中被散射所致。
为了改善边缘模糊问题，可以使用边缘增强算法，如Sobel算子、Canny边缘检测算法等。
在雾天道路图像增强的基础上，进行车辆检测是一项具有挑战性的任务。
由于雾天中的车辆会受到雾霾粒子的遮挡和模糊效应，传统的车辆检测方法在雾天条件下往往效果不佳。
为了解决这一问题，研究人员提出了许多针对雾天道路图像的车辆检测方法。
其中一种常用的方法是基于特征提取的方法。
通过提取雾天图像中的纹理、颜色和形状等特征，结合机器学习算法，可以实现对车辆的准确检测。
另一种常用的方法是基于深度学习的方法。
深度学习算法具有良好的特征学习能力和泛化能力，可以自动提取图像中的特征并进行车辆检测。
研究人员通过构建包含大量雾天图像和车辆标记的数据集，训练深度神经网络，实现对雾天图像中车辆的高效检测。
雾--高速上的白色幽灵(共16张PPT)
C．12一18时 D．18一24时
2．团雾多出现在高速公路上的主要原因是
A．汽车尾气排放量大
B．沿线工业污染严重
C．路面昼夜温差较大
D．临近河湖与林草地
3．沪宁高速公路团雾发生频率最大的地点是
A.①
B. ②
C. ③ D④
习题解析
• 1.根据题意判断，团雾由于地面辐射形成逆温而导致。此逆温由于地面不 断的放热，由于在深夜，地面不断的放热（没有热源），使得近地面大气 的温度下降，形成逆温层而成团雾。选A。
• 二；团雾的形成条件有三大要素：晴夜、微风和充足的水汽。团雾与我们平时 所见的大雾天气有所不同，呈块状，控制范围比较小，就象一大堆棉絮飘落在 地面上，团雾外视线良好，团雾内四顾朦胧、能见度极低。团雾具有范围不大、 积聚时间较长、易飘移、突然性强等特点。
（三）团雾及雾天的规律。
• 1、从季节分布看：暮春、初秋季节，昼夜温差较大，夜间容易起雾；深 秋和初冬季节，冷暖空气交替频繁，如果连续几日气温偏高，风力不大， 夜间就容易起雾，只有当北方冷空气俯冲南下，刮起强劲的东北风或西北 风，雾才会消散。但当冷空气消退，气温逐渐上升，雾又开始占据上风
根据下列材料，完成（1）～（3）题。
• 材料一 雾凇（俗称“树挂”）是严寒季节里空气中过饱和水汽遇冷附着于地 面物体凝华而成。吉林市区溯流而上十五公里，因修建丰满水电站而形成的巨 大人工湖泊——松花湖，冬季尽管湖面一抹如镜、冰冻如铁，但从大坝底部水 电站水闸放出来的湖水却是4℃，特定的条件让吉林雾淞驰名天下。“寒江雪 柳日新晴，玉树琼花满目春”是吉林雾凇的真实写照。图1为吉林省等高线图， 图2为吉林市雾淞景点分布图。
雾凇通称“树挂”，是水汽遇冷凝结在枝叶上形成的的冰晶。我国松花江 （图1）沿岸能看到规模大、时间久的雾凇奇观。结合所学知识完成3～5 题。
高速公路夜间大雾图像特征及其识别
高速公路夜间大雾图像特征及其识别周建平;苗开超;江春;刘承晓【摘要】基于高速公路夜间交通监控图像,选择其附近能见度自动监测数据作为图像是否有大雾的标准,分析有雾或无雾环境对光源及其成像的影响,提取相应的特征值,利用支持向量机的方法建立了大雾识别模型.结果表明:大雾存在时空气消光系数增大,LED电子显示屏、车灯等光源在图像上呈现出亮度减弱而梯度小,散射较明显的特点;纹理特征表明有雾时图片纹理简单、纹理较浅分布均匀,像素之间相关性大,无雾时则反之;模型评估得出临界成功指数为0.74,虚警率为0.18,有较好的识别效果.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2019(047)001【总页数】6页(P29-34)【关键词】夜间;高速公路;大雾识别【作者】周建平;苗开超;江春;刘承晓【作者单位】安徽省公共气象服务中心,合肥230031;安徽省公共气象服务中心,合肥230031;安徽省公共气象服务中心,合肥230031;安徽省公共气象服务中心,合肥230031【正文语种】中文【中图分类】P412引言大雾是影响高速公路运输安全的重要气象灾害之一，在大雾防范中，加强监测并实施有效的交通控管极其重要[1-4]。
目前我国只有少部分高速公路沿线布设了能见度仪，且一般间距超过10 km，难以监测局地性的团雾。
2015年12月6日05:30， G35济广高速安徽六安K573处发生多车、多点相撞的道路交通事故，共造成5人死亡、1人受伤、11车受损。
后期调查发现，本次事故受夜间局地性大雾影响，而10 km外的冯井站并未监测到大雾。
因此，有必要通过其它技术补充大雾监测密度。
近年来，随着计算机视觉技术的发展，利用图像反演能见度的研究越来越多。
李勃、安明伟等用车道分割线等感兴趣区域边缘对比度反演能见度[5-7]。
郭尚书等利用暗通道先验原理，通过估算图像透射率反演图片的能见度[8]。
李勇军等[9]用分水岭分割法提取双光源的亮度差异来计算能见度。
夜间雾天图像成像模型与去雾算法研究
夜间雾天图像成像模型与去雾算法研究
在雾、霾、弱光等天气条件下拍摄到的图像存在对比度低、颜色失真和细节模糊等现象,严重影响安全监控、交通监管、自动导航、目标检测等户外计算机视觉系统发挥效用。
目前,针对白天场景雾天图像复原技术取得了较大进展,而对夜晚有雾图像复原研究较少。
相对于白天场景,夜间图像去雾更具挑战性。
因此,本文对夜晚图像去雾算法进行研究,主要工作如下:针对夜晚有雾图像光照不均、色偏和噪声大等特点,论文深入分析夜间有雾图像成像规律,建立了含有人工光源的夜间有雾图像成像模型,并提出了夜间图像去雾新方法。
针对夜间光照不均问题,提出基于低通滤波的环境光估计方法;针对夜间图像去雾后存在光晕问题,提出根据图像色度信息判断场景点是否属于近光源区域;针对非一致色偏问题,利用直方图匹配方法进行颜色校正。
大量实验结果验证了本文提出的成像模型及去雾算法的有效性。
针对夜间图像去雾后容易造成细节模糊、噪声放大等问题,本文基于图像分解模型,将图像分解为结构层和纹理层,只在结构层对图像进行去雾,可以最大程度保留图像的细节信息;然后在纹理层进行去噪、去伪影处理,并与去雾后的结构层融合得到复原图像。
实验结果表明,基于图像分层的夜间图像去雾算法复原图像细节清晰、噪声较小。
基于暗通道先验理论的高速公路团雾的能见度识别
基于暗通道先验理论的高速公路团雾的能见度识别摘要：团雾是对高速交通安全妨害最大的气象问题之一，团雾相比较于其他雾气，浓度强，能见度低，具有突发性，局限性，覆盖范围小。
在团雾外视线良好，车辆一旦驶入团雾，能见度迅速下降，被称为高速公路上的“移动杀手”。
团雾检测的难点是近地面条件复杂，很难检测到小尺度的团雾，并且发生时间随机性较大。
本文针对团雾的检测，定位，应急问题展开研究。
本文基于暗通道先验理论结合大气光学模型提出算法，得到消光系数，之后通过对比度衰减定律得到最终的能见度。
通过C++基于OpenCV库实现以上算法，并且通过摄像头在高速上的排布密度来确定团雾发生范围，基于预先设置的能见度阈值来对相应路段启动相应的应急措施。
关键字：团雾；暗通道先验理论；OpenCV；大气光学模型；应急Identification of mass fog in expressway based on dark channel prior theoryAbstract: The mass fog is one of the most harmful meteorological problems to the safety of high speed traffic. Compared with other fog, the mass fog has strong concentration and low visibility, which is sudden, limited and covers a small area. Visibility is good out of the fog. Once vehicles enter the fog, visibility drops rapidly. It is called a "moving killer" on the expressway. The difficulty of mass fog detection is that the near ground conditions are complex, so it is difficult to detect small scale fog, and the occurrence time is quite random. This paper studies the detection, location and emergency of mass fog. This paper proposes an algorithm based on the dark channel prior theory and Airlight Model and then the final visibility is obtained through the law of contrast attenuation. By c++ realize the above algorithm based on OpenCV libraries, and through the camera on the expressway configuration of density to determine the scope of the mass fog happened, based on a preset threshold visibility to the corresponding sections start corresponding emergency measures.Key words: mass fog; dark channel prior theory; OpenCV; Airlight Model; emergency引言现在如果高速路段某些地区出现大雾，通过等级会对高速公路进行交通管制，使用封路等手段，预防发生交通事故，但是这种方法会使高速运营企业造成极大的经济损失，并且对民众的出行造成非常大的不便。
雾天车辆超分辨率视频图像清晰度识别仿真
雾天车辆超分辨率视频图像清晰度识别仿真汤嘉立;杜卓明【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2017(034)010【摘要】对雾天车辆超分辨视频图像清晰度进行识别,能够更好的解决模糊车辆图像失真问题.对超分辨率视频图像的识别,需要先获取图像边缘细节,进而调整低通子带系数,完成图像的清晰度识别.传统方法先检测图像模糊边缘,获得各个不同区域中像素点权值,但忽略了调整低通子带系数,导致图像识别精度偏低.提出基于分数阶的雾天车辆超分辨率图像清晰度识别方法.该方法先对雾天车辆超分辨率图像中的各个像素点进行分数阶积分运算来处理噪声,获得不同强度纹理点相应的微分阶次,通过对图像的Contourlet分解处理,进行图像边缘细节识别,低通子带系数则根据灰度级变换和局部均值的增益函数进行调整,由此完成雾天车辆超分辨率图像清晰度识别.实验结果表明,所提方法能够有效提升雾天车辆超分辨率图像的视觉效果,且能保留较多的图像边缘细节信息.%This research focuses on definition recognition method for video image with super resolution of vehicle in foggy weather.Our research carried out integral operation of fractional order for each pixel point in the image and obtained derivative order corresponding to texture point with different intensity.Then we carried out detail recognition of image edge via contourlet decomposition processing on the images.The coefficient of low-pass sub band according was adjusted to gain function of gray level conversion and local meanvalue.Experimental results show that the method can improve visual effect of the image with super resolution and reserve more detail of image edges.【总页数】4页(P155-158)【作者】汤嘉立;杜卓明【作者单位】江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013;南京师范大学数学科学学院,江苏南京210023【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于低分辨率视频图像的手语识别方法 [J], 严焰;刘蓉2.基于视频图像的高速公路车辆识别算法研究 [J], 曾宇凡3.基于视频图像分析的地铁列车车辆拥挤度识别方法研究 [J], 张杏蔓;鲁工圆4.装甲车辆动力舱火焰视频图像多特征探测与识别方法 [J], 周义勇5.装甲车辆动力舱火焰视频图像多特征探测与识别方法 [J], 周义勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《2024年雾对高速公路交通安全的影响分析与研究》范文
《雾对高速公路交通安全的影响分析与研究》篇一一、引言随着高速公路的快速发展和普及，交通安全问题日益凸显。
其中，雾天气对高速公路交通安全的影响尤为显著。
雾天能见度降低，使得驾驶者的视觉判断受阻，容易引发交通事故。
因此，本文将对雾对高速公路交通安全的影响进行分析与研究，以期为提高雾天高速公路交通安全性提供理论支持和实践指导。
二、雾的成因与特点1. 成因：雾的形成主要是由于近地面空气中的水蒸气遇冷凝结，形成大量微小水滴悬浮在空气中。
2. 特点：雾天气能见度低，视线模糊，空气湿度大，路面湿滑，给驾驶者带来极大的视觉和操作困难。
三、雾对高速公路交通安全的影响1. 视觉影响：雾天气导致能见度降低，驾驶者的视线受阻，无法准确判断前方路况和车辆行驶情况。
2. 操作影响：驾驶者在雾天需要采取更为谨慎的驾驶操作，如减速慢行、开启防雾灯等，这增加了驾驶难度和操作复杂性。
3. 交通事故风险增加：雾天高速公路上的交通事故风险显著增加，包括追尾、侧滑、碰撞等事故类型。
四、雾天高速公路交通安全措施研究1. 提前预警：通过气象部门发布雾天预警信息，使驾驶者提前做好准备，调整行驶计划。
2. 合理限速：根据能见度情况，合理设置高速公路的限速标准，以降低交通事故风险。
3. 增强照明：通过加强路灯、标志牌等照明设施的亮度，提高驾驶者在雾天中的视觉效果。
4. 驾驶技能培训：加强对驾驶者的雾天驾驶技能培训，提高驾驶者在雾天条件下的应对能力和心理素质。
5. 智能交通系统应用：利用智能交通系统，如雷达测距、车道偏离预警等设备，辅助驾驶者判断路况和车辆行驶情况，提高雾天驾驶的安全性。
五、案例分析以某地区高速公路为例，分析雾天交通安全措施的实施效果。
通过对比雾天交通事故发生率、伤亡人数等数据，评估各项措施的有效性。
同时，结合实际案例分析雾天高速公路交通事故的成因和影响因素，为今后制定更加有效的交通安全措施提供依据。
六、结论与建议通过对雾对高速公路交通安全的影响进行深入研究与分析，得出以下结论：1. 雾天气对高速公路交通安全具有显著影响，能见度降低、视线模糊等因素增加了交通事故风险。
人工光源条件下夜间雾天图像建模及去雾
人工光源条件下夜间雾天图像建模及去雾杨爱萍;王南;庞彦伟;杨苏辉【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2018(040)006【摘要】夜间有雾图像光照不均匀,整体亮度较低,色偏严重,且人工光源周围存在光晕.现有的去雾模型和算法大多针对白天图像,其并不适用于夜间场景,夜间图像去雾颇具挑战性.该文深入分析夜间有雾图像的成像规律,建立含有人工光源的夜间雾天图像成像新模型,并在此基础上提出夜间图像去雾新算法.针对夜间图像光照不均问题,提出基于低通滤波的环境光估计方法,利用估计出的环境光可准确预测夜间场景传输率;针对目前夜间图像去雾后存在光源光晕问题,提出根据图像色度估计场景点属于近光源区域的程度,使算法能自适应地处理光源区域和非光源区域;针对非一致色偏问题,利用直方图匹配方法进行颜色校正.对大量图像进行实验,并与现有白天、夜晚图像去雾算法进行比较,验证了该文提出的夜间雾天图像成像模型及去雾算法的有效性.%The non-uniform illumination, low brightness, serious color deviation and halo effects around artificial light sources lead to the difficulty in haze removal for night-time image. The existing dehazing methods are mostly designed for daytime image and not applicable to nighttime image. This paper focuses on researching nighttime image dehazing. A new nighttime haze model that accounts for the artificial varying light sources is introduced. Based on this new model, a new dehazing framework is proposed. Firstly, the atmospheric light is estimated based on the low pass filter method. This atmospheric light map can beused to predict the transmission of night scene accurately. Secondly, to solve the problem of halo effects around artificial light sources in existing dehazing methods, a method that estimates the distance between the object of the scene and the artificial light sources based on the image chromaticity is proposed. In this way, the scene objects near to the light source region and objects far away from the light source region can be processed respectively. Finally, as for the color cast, an efficient color correction algorithm based on the histogram matching is presented in this paper. Comparing with existing daytime and nighttime dehazing methods, the experimental results of a number of examples demonstrate the effectiveness of the proposed night-time haze model and the dehazing method.【总页数】8页(P1330-1337)【作者】杨爱萍;王南;庞彦伟;杨苏辉【作者单位】天津大学电气自动化与信息工程学院天津 300072;天津大学电气自动化与信息工程学院天津 300072;天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072;天津大学电气自动化与信息工程学院天津 300072【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于多光源模型的夜晚雾天图像去雾算法 [J], 郭璠;邹北骥;唐琎2.基于图像增强的几种雾天图像去雾算法 [J], 王超3.采用暗态点光源模型的夜间去雾算法 [J], 张竞阳;严利民;陈志恒4.基于光源区域自适应的夜间去雾方法 [J], 王同森;史勤忠;王得法;董硕;杨国为;于腾5.结合光源分割和线性图像深度估计的夜间图像去雾 [J], 吕建威;钱锋;韩昊男;张葆因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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Vol. 47,No. 1Feb. 2019第47卷第1期2019年2月气象科技METEOROLOGICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY高速公路夜间大雾图像特征及其识别周建平苗开超江春**刘承晓http ： 7www.(|xkj. net. cn 气象科技安徽省、气象間创新团队建设计划、江苏省气象科学研究所北极阁基金(BJG2O17O7)和安徽省气象局预报员专项(kY2O17O4)共同资助作者简介：周建平•男.1986年生，工程师，从事气象服务和雾的研究匸作,Email :j pchouah© qq. com 收稿H 期：2018年2月7日；定稿日期：2018年7月2日* 通信作者,Email ：41527632@qq. com(安徽省公共气象服务中心，合肥230031)摘要基于高速公路夜间交通监控图像.选择其附近能见度自动监测数据作为图像是否有大雾的标准.分析有雾 或无雾环境对光源及其成像的影响，提取相应的特征值.利用支持向量机的方法建* 了大雾识别模型。
结果表明： 大雾存在时空气消光系数增大.I.ED 电子显示屏、乍灯等光源在图像I:呈现出亮度减弱而梯度小.散射较明显的特点；纹理特征表明右雾时图片纹理简单、纹理较浅分布均匀.像索之间相关性大.尢雾时则反之：模型评估得出临界 成功指数为0. 74.虚警率为0. 18,有较好的识别效果。
关键词夜间；高速公路；大雾识別中图分类号：P412 DOI ： 10. 19517/j. 1671-6345. 20180086 文献标识码：A引言大雾是影响高速公路运输安全的重要气象灾害之一.在大雾防范中•加强监测并实施有效的交通控管极其重要小。
目前我国只有少部分高速公路沿 线布设了能见度仪，且一般间距超过10 km,难以监测局地性的团雾。
2015年12月6日05：30, G35 济广高速安徽六安K573处发生多车、多点相撞的道路交通事故.共造成5人死亡、1人受伤、11车受损。
后期调查发现.本次事故受夜间局地性大雾影 响，而10 km 外的冯井站并未监测到大雾。
因此. 有必要通过其它技术补充大雾监测密度。
近年来•随着计算机视觉技术的发展.利用图像 反演能见度的研究越来越多。
李勃、安明伟等用乍道分割线等感兴趣区域边缘对比度反演能见 度5-71 o 郭尚书等利用暗通道先验原理.通过估算图像透射率反演图片的能见度“。
李勇军等:"用分水岭分割法提取双光源的亮度差异来计算能见度。
丨1前研究多为提取场景的一些特征值或距离标记. 用边缘梯度等特征数来模拟能见度，且大多集中于 白天大雾的识别。
然而.林建、邓学良等表明超过60 %的雾生成于夜间或凌晨心“.夜间高速公路光照条件差、图片有效信息少增加了图像大雾识别的困难。
本文选取安徽省高速公路部分夜间监控视频. 用其附近的能见度仪监测数据作为图片能见度标记值。
高速公路中一般认为能见度低于0. 5 km 才对安全冇影响⑷，因此将能见度低于和高于0. 5 km 分别作为有雾和无雾的样本，为了方便本文将能见 度高于0.5 km 均认为无雾。
研究其区别并提取特征参数，采用支持向量机的方法建立大雾识别模型 并检验识别效果。
1数据与方法1. 1数据预处理视频数据来源为安徽省高速公路部分监控视频 和图像.能见度监控数据取自其附近2 km 内的能见度仪。
将能见度低于0. 5 km 的大雾作为正样 本•为了标记的相对准确.选取能见度波动较小时段 的数据.并删除了异常能见度样本和强降水等非大雾因素导致的低能见度。
1.2光源散射与能见度夜间图像主要要素是灯光.灯光在空气中传播 会发生散射、吸收和反射等.从光源到监控摄像处得30象科技第47卷到的光强/可以通过下式计算：/=】（）「「（1）式中，人为光源强度，0为消光系数小为光源距离。
而能见度匕，和大气消光系数0賊（km J存在以下经验关系公式［⑷:3Q10exi（入）=p—（2）V is其中"=0.55pm,由式（1）、（2）可以看出，到摄像处光的强度正比于光源强度，而与光源距离和能见度的比值呈负的自然指数关系，当光源强度一定、距离相对稳定时.光强随着大雾的能见度降低而迅速减少。
例如距离0.1km时.能见度1km接收到的光强度达到光源的68%,而能见度0.2km时则只有14%。
高速公路视频监控距离一般不远，0.5km 距离的光源在能见度1km条件下到达摄像机光强只有源强度的10%,而摄像机图像距离越远.像素感光面积越大，远距离的光源图像越难以捕捉。
因此.图像捕捉的光源不能太远。
1.3图像特征量1.3.1亮度高速公路夜间灯光条件差，目前研究样本中大多数仪器均采用的是日夜两用型监控设备.夜间监控主要对光源强度敏感，因此图片处理过程中，提取图像HSV颜色空间中的亮度V分量进行研究：V=max（厂，g,b）/255（3）其中.r、g、b为图像的3原色。
V值为无量纲量.取值范围为0〜1,达到一定光照强度在图像上亮度值就可以达到1。
1.3.2光源亮度梯度获取光源亮度V（j）处的梯度.选择周边8个像素窗格内的亮度计算亮度梯度.V”为像素点周边像素亮度分布：grad（z,j）=V,.j—min（V…）（4）1.3.3纹理计算机视觉中通过统计图像的同质现象即纹理来表征图像表面的纹路、光滑及粗糙程度，夜间在灯光照射或反射下.因背景及角度不同.有雾和无雾图片存在一定的纹理差异。
灰度共生矩阵是一种分析图像纹理特征的重要方法，通过估计图像一定距离和一定方向上像素的灰度相关性来反映方向、间隔、变化幅度及快慢等图像纹理综合特性'-,6］。
=i,/（.r++Aj<）=}（5）式中,.r,v=1,2.-.N-l是图像的像素坐标；i,j =K2.-.L-1是灰度级；d为步长；为位置偏移量；0为方向.取0°,45°,90°,135°4个方向。
本文根据大雾图像纹理特征选择能量（A sm）、•W（E nt）、对比度（C>”）及相关性（C…rr）等参数来表征图像的纹理特征。
（1）能量：反映图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。
能量值大表明半前纹理是一种规则变化较为稳定的纹理。
A sm=工;（6）（2）爛：表征图像灰度分布的复杂程度.值越大图像越复杂。
Evr=—£E,P（i，j）lnP（r,j）（7）（3）对比度：说明图像清晰度和纹理沟纹的深浅.值越大则图像中灰度值差异大的像素对越多。
=m,八丿）（8）（4）相关性：用来度量图像的灰度级在行或列方向上的相似程度.值的大小代表局部灰度相关性，值越大.相关性也越大。
（爲=S.S,9」m p（/,；•）（9）¢7Q_v1.4支持向量机支持向量机（Support Vector Machines,SVM）是建立在统计基础上的机器学习算法.具有支持小样本、泛化能力强的优点⑴」，广泛应用于计算机智能和数据挖掘.在气象、水文预测中也有应用研究""。
其利用构造核函数使低维的非线性问题映射到高维的特征空间中•从而将线性不可分问题转化成线性可分问题。
目前针对SVM算法已经有较为成熟的训练工具，本文采用林智仁等开发的LibSVM库来训练模型“」.核函数选择常用的径向基核函数。
1.5评估方法为评估识別效果•采用命中率（P od）、虚警率（F ar）和临界成功指数（C t）对测试数据进行评估。
TP（）0=丁丄匸（］0）/十上FF ar=亍丄f（1］）第1期周建平等：高速公路夜间大雾图像特征及其识别31式中，T为正确识别的大雾样本，E为未能正确识别的大雾样本，F为无雾图片被识别成大雾样本。
2大雾对光的主要影响2.1光源的散射在我国，高速公路一般没有路灯，夜间光照条件较差.因此大多监控使用了低照度两用摄像机，在夜间光照条件很差的条件下可以自动转化为低照度模式.使图像失去色彩从而对路面光源强度敏感。
夜间光源主要是车辆自身照明灯光，有远、近光灯和尾灯等，大雾发生时可能有雾灯；部分监控图像中有电子显示屏、可变情报板等固定光源，一般分布于高速公路桥隧、服务区、收费站附近，少部分高速公路有照明路灯。
图1为高速公路不同距离固定LED显示屏在无雾和有雾图像光源中间纵轴方向亮度变化曲线.对比得出：①有雾时.光源周边存在明显的散射“光晕”现象，其分布比无雾时均匀。
②由于监控是等像素摄影.远距离的梯度变化大于近距离，梯度变化主要集中于光源周围。
③光源距离过近时，光源入射光和散射光的叠加造成梯度差异不明显•路面的反射光则可以清楚地看到车道分割线。
④除有雾且距离相对较远外.一般光强都能超过或接近摄像机的亮度阈值.最高亮度达到1。
050100150200250300350V*=7km V.=0.3kn0-------丄------——------11'050100150200250300350中轴位置图1LED光源无雾和有雾不同距离的亮度对比：（a）花园，（b）吴号・（c）张庄寨统计固定光源周边梯度如图2a所示.部分无雾时光源周边梯度可以达到0.4以上.此时光源边界清晰，反映能见良好。
车灯等移动光源强度往往强于电子显示屏.且车灯移动，其在图像中位置变化较大。
如图2b所示.受光源强度、距离影响.移动光源亮度梯度和标注差分布相对分散.除受遮挡物遮扌当造成梯度较大外.无雾情况下车灯射向摄像机时•入射光和散射光叠加.使光源面积远远大于车灯面积•易在路面等反射面形成强光反射而造成梯度较小。
32气象科技第47卷0.12(a)0.1-oS0.12⑹x晴0雾0.1-0.08糊史0.060.08楚0.060.040.040.20.3最大梯度0.4—'0------------------------'―0.500.10.20.3最大梯度0.40.50.6图2有雾和无雾光源的最大梯度和标准差分布：（a）固定光源・（b）移动光源2.2反射光的纹理特性反射光是指光源照射到路面、护栏、绿化、广告牌等高速公路沿线设施上反射出来的光，能见度较好时强光照射到不均匀的表面会形成较明显的亮度差异。
如图3a所示.没有大雾时当车灯靠近监控摄像时，道路两旁的树木、护栏、左上角的告示牌均有较强的反射光，右下角树木存在明显的纹理.因黑白色吸收反射光的差异，车道分界线清晰。
而有大雾时的图3b（仪器测量能见度0.173km）.电子显示屏光源比较模糊.光强亮度分布较均匀•树木纹理不清晰.左侧车道基本模糊无有效信息。
对比凌晨有雾图片（图3c）.此时有自然的微光而无车灯照射，近景中可以看岀树木、车道分界线和广告牌的边缘轮廓，而树木的纹理不明显.电子显示屏方向的远景较为模糊。
大雾时，光在传播中到物体再到监控设施经过了双重散射使物体轮廓、纹理比较模糊。