基于道路图像的能见度检测综述

基于道路图像的能见度检测综述

靳引利1）2），许倩1）

（长安大学电子与控制工程学院，陕西西安 710064；

长安大学电子与控制工程学院，陕西西安 710064）

摘要：能见度不仅影响道路通行能力，而且极易引发交通事故，威胁生命与财产安全，故监测与检测能见度是保证道路通畅与安全的重要手段。传统能见度检测多依赖气象设备，安装与维护成本较高，难以高密度布设；随道路监控系统的应用，为以图像处理的能见度研究提供了条件。通过介绍能见度相关理论基础，对比目测、器测、图像检测的方法特点。围绕道路交通环境，着重讨论采用基于图像特征法、模型学习的白天能见度检测及光源特征推演的夜间能见度检测研究进展、结果，并以此为基础阐述了道路交通领域能见度检测的研究应用前景。

关键字：能见度检测；图像处理；特征法；模型学习；

Summary on Visibility Detection Base on Road Image

JIN Yin-li [1][2], XU Qian [1]

（College of Electrical and Control Engineering, Chang'an University, Xi'an, 710064）Abstract: Visibility not only affects the capacity of freeway, but also easily leads to accidents, threatening life and property safety. Traditional visibility detecting depends on meteorological facilities, but it has a high cost on installat ion and maintenance of the facilities. Therefore, it’s difficult to lay meteorological facilities with high density in the freeway. With the freeway monitoring system being widely using, it makes a foundation for study visibility based on images. Describe The basic theory research, and compare the principle, the advantages and disadvantages of the three methods-visual method, instrumental method, image detection method; Around the road traffic environment, discuss the status of daytime, nighttime visibility detection, and elaborate on the basis of trends in the transport sector application visibility detected using image processing research.

Key words: visibility detection,image processing, feature detection, model learning

0引言

能见度是衡量大气透明度的物理量，同时也是重要的交通气象观测要素之一。在雾、沙尘、霾、大风等恶劣天气影响下道路环境能见度较低，导致行车环境的可视性与辨识度降低，驾驶员通过视觉获得周边信息量降低，对行车安全构成威胁，因此监测与检测能见度是预防低能见度安全隐患的重要手段。特别是在具备高速度、大流量特性的高速公路上，出现雨、雪、大雾等恶劣气象时，低能见度对驾驶员视觉干扰严重，极易引发交通事故，且往往会引起连锁反应，导致严重追尾事件或重大人员伤亡事故。因此及时与准确掌握道路能见度是关系到道路使用者生命、财产安全的大事，也是道路运营者需要全力解决的问题。

本文通过介绍国内外道路交通领域的能见度检测方法，着重于综述基于图像处理的能见度研究状况，期望全面了解行业内该领域现状，并对其发展起到推进作用1。

1作者简介：靳引利（1972—）男，副教授，硕士生导师，研究方向为交通系统分析与仿真、交通机电系统、交通信息系统、交通控制与评估研究、软件工程（yljin@）；许倩(1990—)女，在读硕士，控制理论与控制工程专业（xuqianchn@）；

1能见度定义与检测方法

1.1 能见度定义

国际照明委员会CIE（International Commission on Illumination）对能见度定义[1]为在人肉眼没有任何帮助的条件下，所能识别物体的最大距离称为当前能见距离。我国在相关气象规范[2][3]中对能见度也进行了定义，即白天指视力正常（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和辨认的目标物（黑色、大小适度）的最大水平距离（m）；夜间指中等强度的发光体能被看到和识别的最大水平距离（m）。

然而能见度定义中未明确提出对目标物的形状、具体大小、观测角度等方面要求[4]。目前在研究与应用中，能见度定义成立是基于多个假设条件：①观测时间段，主要集中在白昼；

②观测者视力正常；③观测角度为水平方向；④背景为天空；⑤选择亮度较低的目标物，多为黑体物体且大小适中。

1.2 能见度检测方法

能见度检测方法主要分为三类：目测法、器测法、图像视觉特征检测法[5]，通过对比三种检测方法的原理、优缺点[6][7]可得到表1。

表 1能见度检测方法对比

Tab.1 Comparison of visibility detection methods

由上表可知，目测法主观性强，精确度较低；器测法精度高，能够满足对能见度的检测要求，但是费用较高，不适用于密集型布设。而图像视觉特征法精确度与算法关联紧密，且对图像采集设施有依赖性。但是在道路交通领域，可以凭借路侧监控或者车载摄像机等图像采集设备构建低成本能见度检测平台，故基于图像处理的能见度检测具有很大的研究价值与发展空间。

2能见度检测理论基础

根据能见度的定义，各研究人员在能见度测量或计算方面提出了一定的理论基础。然而白天与夜间能见度定义不同，故能见度的检测理论也存在白天与夜间的差异。

（1）白天能见度计算