基于道路图像的能见度检测综述
一种基于图像FFT的能见度检测算法
一种基于图像FFT的能见度检测算法随着人们对天气变化和安全出行的要求越来越高，能见度检测技术也越来越成熟。
从传统的气象测量到基于图像处理的车载安全应用中，如何高效准确地获取天气能见度数据一直是一个重要的研究方向。
本文提出了一种基于图像FFT的能见度检测算法，它能够利用摄像机拍摄的彩色图像实时计算能见度数据，并且对于复杂场景具有一定的鲁棒性。
本算法的基本流程分为以下几步：1. 灰度化和滤波：将彩色图像转化为灰度图像后进行高斯滤波处理，降低噪声影响，提高图像质量。
2. 图像分割：采用HSV颜色空间对图像进行阈值分割，提取出道路区域。
3. 图像预处理：进一步处理道路区域图像，包括边缘检测、腐蚀膨胀等。
4. 计算图像FFT谱：将处理后的灰度图像进行二维FFT，得到实部和虚部，计算其幅值谱。
5. 求解透射系数：通过透射系数公式计算图像透射系数，即能见度。
本算法重点在于第四步，图像FFT的计算方法。
常规的FFT算法不适合二维图像处理，并且由于图像数据在时间和空间维度上的相关性，使用空间频率域的方式进行加速计算。
本文采用改进傅里叶变换（Short Time Fourier Transform，STFT）来实现二维离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）。
STFT在每个时间窗口内进行FFT计算，并在结果中央加上窗权系数，以减少频谱泄露和处理延迟。
此外，采用黑曼-图奇窗口（Hamming-Blackman）来加权FFT谱幅，进一步提高能见度计算的精度。
本算法还具有一些优点：1.较好的鲁棒性：对于道路与天空界限不清的场景，也能够提取出可用的能见度信息。
2. 运算速度较快：算法流程相对简单，不需要对图像进行超多的运算，能够实时计算得到能见度数据。
3. 较高的准确度：改进的FFT方法能够较为精确地计算二维图像的频谱，提高能见度计算的精度。
本算法的应用场景主要包括车辆交通安全、飞行导航、海事行业等。
基于AOD-Net的交通道路图像大气能见度检测系统
1 概述
在低能见度中行驶是造成事故的巨大隐患，近年来常有雾 天交通事故的发生，许多生命因此而逝。随着近年来国内城市 化建设的开展，国内交通运输领域也随之迅速发展，人们在物 质生活上的需求不断提升，国内使用私家车的用户群体不断扩 张，造成国内尤其是城市道路的交通流量明显增加。伴随工业 发展的同时，雾霾也频繁出现于城市之中，在城区车流量巨大 的今天，倘若对于城市能见度的检测不能做到及时而准确，就 很可能在雾天发生重大交通事故，威胁人民群众的生命安全。 而目前应用较为广泛的能见度检测设备造价昂贵，检测成本较 高，同时在检测大面积路网方面存在劣势，尚且需要补充一种 能够涵盖大面积路网的检测系统，方能比较全面地知晓交通道 路能见度情况，为各路段的交通通行提供合理建议和管理方 案。目前，已经有利用图像检测得到拍摄时大气能见度信息的 研究，为大气能见度检测的方法提供了参考[1-2]。
关键词：能见度检测；深度学习；AOD-Net；PyQt；图像识别；交通管理
中图分类号：TP391
文献标识码：A
文章编号：1009-3044(2021)18-0199-02
开放科学（资源服务）标识码（OSID）:
Traffic Road Image Atmospheric Visibility Detection System Based on AOD-NET CHEN Yong，WANG Yi-kai，WANG Zhen-yu
主要研究方向：土木工程；王振宇（2002—），男，河北邯郸人，学生，本科，主要研究方向：深度学习。
基于车道线检测与图像拐点的道路能见度估计
基于车道线检测与图像拐点的道路能见度估计宋洪军;陈阳舟;郜园园【摘要】为了解决传统的能见度仪价格昂贵、采样有限,以及现有的一些视频测量手段需人工标记物、稳定性差等问题,基于车道线检测与图像拐点提出一种通过固定摄像机识别雾天天气并计算道路能见度的算法.与以往研究不同,在交通模型增加了均质雾天因素.该算法主要分为三步:首先,计算场景活动图,利用区域搜索算法(ASA)结合纹理特征提取待识别区域,如果在待识别区域内像素自项向下以双曲线形式变化则判断当前天气为雾天,同时计算区域内图像亮度曲线的拐点;其次,基于可伸缩窗算法检测车道线,提取车道线端点并标定摄像机;最后,结合图像拐点以及摄像机参数计算大气消光系数,根据国际气象组织给出的能见度定义计算能见度.通过三种场景下的能见度检测,实验结果表明,该算法与人眼观测效果一致,准确率高于86％,检测误差在20 m以内,鲁棒性好.%The traditional visibility meters are expensive, their sampling is limited, and some of the existing video measurement methods need artificial markers and are of poor stability. In order to solve these problems, a new algorithm for weather recognition and traffic visibility estimation through fixed camera was proposed based on lane detection and image inflection. Different from previous research, our traffic model added homogenous fog factor in traffic scenes. The algorithm consisted of three steps. Firstly, calculate the scene activity map. With the help of the Area Search Algorithm ( ASA) combined with texture features, extract area for identifying. The current weather condition is foggy if the pixels from top to bottom in the extracted area change in hyperbolic fashion. At the same time calculate inflection point of imagebrightness curve in the extracted area. Secondly, detect traffic lane basedon the retractable window algorithm, extract the lane' s endpoint and calibrate the fixed camera. Finally, according to the visibility definition, calculate traffic scene visibility by International Meteological Organization based on monocular camera model and light propagation model in fog weather condition. Through experiments of visibility estimation for three different scenes, the experimental results show that the algorithm is consistent with human eye' s observation and the accuracy rate is up to 86% while the inspection error is within 20 m.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2012(032)012【总页数】8页(P3397-3403,3414)【关键词】能见度估计;均质雾天;图像拐点;车道线检测【作者】宋洪军;陈阳舟;郜园园【作者单位】北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124;浙江农林大学信息工程学院,杭州311300【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言估计交通气象能见度对不利天气条件下的空中和地面交通安全起重要作用［1］。
一种基于图像FFT的能见度检测算法
一种基于图像FFT的能见度检测算法一、引言能见度是天气的一个重要指标，特别是在航空领域和交通运输领域。
能见度的准确测量对于飞行安全和交通管制至关重要。
传统的能见度测量方法通常依赖于气象观测站或者气象雷达，但是这些方法存在着一定的局限性，比如在某些地区无法进行准确的观测或者监测。
基于图像处理技术的能见度检测算法备受关注。
本文提出了一种基于图像FFT的能见度检测算法，通过对图像的频域信息进行分析，实现对能见度的快速检测和估计。
二、相关工作在过去的研究中，有许多利用图像处理技术进行能见度检测的方法。
一种常见的方法是利用图像的模糊程度来估计能见度。
通过分析图像的梯度信息或者对图像进行滤波处理，可以得到图像的模糊程度，进而估计能见度。
这些方法往往需要大量的计算资源，并且对图像的处理效果依赖于很多参数的选择，因此不够稳定和鲁棒。
另一种常见的方法是利用图像的纹理信息来进行能见度检测。
通过分析图像的纹理特征，可以得到图像内部的结构和变化情况，从而估计出能见度的情况。
这种方法在图像的纹理信息不够丰富或者存在复杂的光照情况下，效果不佳。
本文提出的基于图像FFT的能见度检测算法，通过对图像的频域信息进行分析，可以在不同的光照条件和天气情况下有效地估计能见度。
1. 数据预处理将获取的图像进行预处理，包括去除可能的噪声和对图像进行灰度化处理，以便后续的FFT分析。
2. 图像FFT变换利用快速傅里叶变换（FFT）技术对预处理后的图像进行频域分析。
通过对图像的FFT 变换，可以得到图像在频域上的频谱信息，包括图像的幅度和相位信息。
3. 能见度估计根据图像在频域中的能量分布情况，可以对能见度进行估计。
在光照条件良好的情况下，图像的高频分量会受到抑制，从而频域图像的主要能量集中在低频部分；而在光照条件较差或者存在雾霾的情况下，高频分量会呈现出明显的增加。
通过对频域图像的分析，可以估计出图像受到的光照条件和能见度情况。
四、实验结果与分析为了验证提出的基于图像FFT的能见度检测算法的有效性，我们进行了一系列的实验。
基于高速公路视频图像的能见度计算
高，图像均方差越大；３） 由于监测原理和
环境差异，能见度测量值与模型计算结
果之间存在误差，理论上大雾空间分布
越均匀，能见度仪和监控摄像头距离越
近，计算误差越低．
关键词
能见度；视频图像；灰度值；均方差
中图分类号 Ｐ４６８ ０；ＴＰ２７４
文献标志码 Ａ
０ 引言
能见度作为重要的气象观测因素之一，不仅用于气象部门的天
日、１２ 月 １ 日和 ７ 日的 ３ 次大雾天气过
程，选取跨省分布的 ３ 个高速公路站点，
使用对应时次下视频图像灰度值均方差
与能见度观测值建立计算模型． 结果表
明：１） 随着大雾天气过程变化，模型计算
结果较好体现了能见度的变化规律，对
高速公路行车具有指导意义；２） 基于视
频图像的能见度计算方法类似于人眼观
均方差计算大气能见度的方法．
本文使用高速公路站点监控视频资料提取图像
均方差，结合同时段下能见度观测数据建立模型，给
出计算结果，从图像参数提取角度分析能见度变化
情况，为高速公路行车提供参考．
１ 数据来源与处理
选取安徽省近期能见度小于 １ ０００ ｍ，天气过程
长达 １ ｈ 的观测站点，且距离观测站最近的视频监
用方面的研究．１８２５６５８９１２１＠ １６３．ｃｏｍ
取亮度变化曲线，寻找其二阶拐点作为能见度临界点，通过车载摄像
１ 安徽省公共气象服务中心，合肥，２３００６１
２ 南京信息工程大学 应用气象学院，南京，
２１００４４
地物之间更不易区分，图像整体均方差较低．郑辉等 ［１１］ 通过对自动气
机标定求得能见度距离．项文书 ［９］ 研究了场景物理特性，通过采集场
基于图像增强和过滤技术的能见度恶劣天气条件下的道路辨识研究
基于图像增强和过滤技术的能见度恶劣天气条件下的道路辨识研究近年来，随着社会经济的快速发展和汽车行业的不断壮大，道路交通成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，对于一些天气不好的情况，例如雾霾、雨雪天气等，车辆行驶的安全性受到了极大的威胁。
在这类恶劣天气条件下，能见度大幅度降低，给驾车带来了很大的困难和危险。
为了防止交通事故的发生，研究如何提高道路能见度，增强驾驶员对路况的识别能力具有重要意义。
本文主要针对天气恶劣情况下道路的辨识问题，介绍了基于图像增强和过滤技术的研究方法。
通过对不同天气条件下道路的图像处理，提高道路的对比度和清晰度，增强道路辨识的能力，从而达到提高交通安全的目的。
一、恶劣天气下道路识别难题在雾霾、沙尘、雨雪等天气条件下，道路的能见度明显降低，会给驾驶员带来很大的安全隐患。
对于这种情况，驾驶员需要特别小心，并保持精神高度集中。
在这种情况下，道路标线和标志也会有很大的影响。
标线和标志能够有效地提醒驾驶员路口转弯、超车和避让等问题，增加行车安全系数。
然而，在恶劣天气下，标线和标志会因为疏漏或者因为无法清晰辨认，导致驾驶员无法及时做出正确的判断，增加了事故的发生几率。
二、基于图像增强与过滤技术的道路辨识方法为了解决恶劣天气下道路辨识困难的问题，我们采用了基于图像增强与过滤技术的道路辨识方法。
这种方法通过对道路图像进行预处理和修复，增强图像中的道路特征信息，从而提高图像的可读性和对比度。
1. 预处理技术预处理技术包括了对道路图像的灰度处理、锐化、曝光等操作。
通过这些操作，能够提高照片的对比度，并使道路的线条和标志更加清晰，方便驾驶员的识别。
此外，为了增强道路的清晰度，也可以使用图像增强技术来调整图像的亮度和色调，进一步提高图像的质量。
2. 过滤技术过滤技术主要是通过滤波器的设计，剔除图像中的噪点和其他干扰因素，提高道路特征的辨识度和准确性。
通过合理的滤波器设计，能够严格控制图像的灰度分布，消除图像背景噪声，提高边缘信息的清晰度。
基于道路监控视频的雾霾能见度检测方法研究
基于道路监控视频的雾霾能见度检测方法研究基于道路监控视频的雾霾能见度检测方法研究一、引言近年来，随着全球气候变暖和工业化进程的加速，雾霾现象在许多城市变得越来越严重。
雾霾不仅影响空气质量，威胁人们的健康，还给交通出行带来了很大的安全隐患。
因此，及早、准确地检测雾霾能见度对城市交通管理和居民出行的安全具有重要意义。
传统的雾霾能见度检测方法通常依靠气象观测站点的数据和人工目视监测等手段，这些方法存在着监测范围有限、无法实时获取数据等问题。
随着视频监控技术的快速发展，越来越多的城市道路上安装了监控摄像头。
利用道路监控视频进行雾霾能见度检测，具有范围广、实时性强等优势。
本文旨在通过对道路监控视频的研究分析，提出一种基于道路监控视频的雾霾能见度检测方法，以便有效监测雾霾状况并为城市交通管理提供参考。
二、雾霾能见度检测方法研究1. 雾霾特征提取通过对道路监控视频的分析，可以发现雾霾天气下的画面表现出一定的特征。
首先，雾霾天气下物体的轮廓模糊不清，边缘模糊度明显增加。
其次，画面中的颜色呈现灰暗、低饱和度的特点。
基于这些特征，可以采用边缘检测算法和颜色空间转换等方法进行特征提取。
2. 能见度估计模型在雾霾天气中，由于雾霾颗粒的存在，图像中的远处物体会出现透视失真、对比度降低等现象。
通过利用雾霾颗粒浓度与能见度之间的关系，可以建立能见度估计模型。
根据经验公式和实测数据，可以推导出雾霾颗粒密度与能见度之间的数学关系，从而根据道路监控视频的特征参数来估计能见度。
三、实验设计与结果分析本文利用实际道路监控视频进行实验，采集了多个不同能见度下的视频数据。
首先，通过对视频帧的处理，提取出雾霾天气下的特征参数，如边缘模糊度、颜色特征等。
然后，根据所建立的能见度估计模型，计算出实际能见度与视频特征参数之间的关系。
最后，利用所得到的关系曲线，对新输入的道路监控视频进行能见度估计。
实验结果显示，所提出的基于道路监控视频的雾霾能见度检测方法具有较好的准确性和稳定性。
一种基于图像FFT的能见度检测算法
一种基于图像FFT的能见度检测算法摘要：随着交通事故的增加，能见度的检测在交通安全中变得越来越重要。
本文提出了一种基于图像FFT的能见度检测算法，通过分析图像中的频域信息来估计能见度程度。
对输入图像进行傅里叶变换，得到图像的频谱表示。
然后，根据频谱表示中的低频分量信息，计算出图像的能见度值。
根据能见度值对图像进行分类，判断能见度的程度。
关键词：能见度检测、FFT、频谱、能见度值、分类1. 引言能见度是指能够观察到物体的清晰程度，是判断交通安全状况的重要指标之一。
在恶劣天气条件下，如雾霾、大雨等，能见度的降低会增加交通事故的风险。
能见度的检测对于交通安全具有重要意义。
目前，常见的能见度检测方法包括使用红外或激光传感器、监控摄像头等设备，但这些方法通常需要昂贵的设备和复杂的安装。
开发一种基于常规摄像头的能见度检测算法具有实际意义。
2. 相关工作已有研究使用图像处理技术和机器学习方法来进行能见度检测。
基于图像处理的方法主要是通过分析图像中的像素值、边缘和纹理等特征来估计能见度。
这些方法通常对于复杂的天气条件下的图像效果不好，并且容易受到噪声的干扰。
本文提出了一种基于图像FFT的能见度检测算法。
3. 方法本文的方法基于图像傅里叶变换（FFT），通过分析图像的频谱信息来估计能见度程度。
具体步骤如下：1）对输入图像进行灰度转换，将彩色图像转换为灰度图像。
2）对灰度图像进行傅里叶变换，得到图像的频谱表示。
傅里叶变换可以将图像从时域转换到频域，通过分析频谱信息可以了解图像中不同频率的成分。
3）根据频谱表示中的低频分量信息，计算图像的能见度值。
频谱表示中的低频分量通常与图像中的低频信息相关，而低频信息与能见度程度有关。
通过计算低频分量的能量或幅值等指标，可以估计图像的能见度程度。
4）根据能见度值对图像进行分类。
将图像按照能见度程度进行分类，例如分为清晰、模糊、雾霾等。
4. 实验结果本文采用了一组模拟的图像数据集进行实验，评估了所提算法的性能。
一种基于车道线检测获取道路能见度方法
一种基于车道线检测获取道路能见度方法随着现代交通技术的不断发展，汽车已成为人们生活中不可或缺的一部分。
在汽车驾驶过程中，能见度是一个至关重要的因素。
道路状况的变化会直接影响到驾驶员的行驶安全，因此，获取道路能见度的方法也显得越来越重要。
基于车道线检测的道路能见度获取方法，是一种以车道线为基础的传感器系统，通过对车道线的检测，来确定道路的能见度。
这种方法对车辆的依赖程度较低，只需要对车道和道路的状况进行分析即可。
以下是该方法的实现步骤：步骤一：获取视频流在道路旁边或车辆前方设置摄像头，将摄像头拍摄到的道路图像进行处理和分析。
步骤二：检测车道线利用图像处理算法，检测道路上的车道线，包括实心线和虚线。
步骤三：计算车道线之间的距离通过车道线的长度计算车道线之间的距离，以此来得出道路宽度。
步骤四：通过距离计算能见度根据车道线之间的距离和摄像头安装高度计算出路面上的起伏情况，并测算出能见度的公式，从而得出道路的能见度。
通过以上步骤，基于车道线检测的道路能见度获取方法就可以顺利地完成了。
相比于其他方法，这种方法具有以下优势：一、准确性高该方法通过对车道线的检测，可以了解道路的实际情况，因此，获取的道路能见度更准确。
二、数据实时性高该方法只需要对车道线和道路的状况进行分析，不需要等待其他设备的反馈，因此数据反馈速度更快。
三、应用范围广泛该方法不局限于某个种类的车辆，可以适用于各种车型及其在各种环境下的行驶。
总之，基于车道线检测的道路能见度获取方法是一种准确、实时反馈、使用范围广泛的道路控制方法。
这种方法的推广和应用可以有效地提高道路的行驶安全和交通效率。
随着道路建设和交通科技的不断发展，道路能见度获取方法也在不断升级和完善。
基于车道线检测的方法，是一种基础而有效的方法，但它也存在一些缺点：一、对天气的限制较大在下雨、雪天等天气条件下，车道线的检测会受到较大的干扰，从而影响能见度的计算。
二、车道线存在不连续性在某些情况下，道路上的车道线可能会不连续或间断，这会使得基于车道线检测的道路能见度获取方法存在误差。
一种基于图像FFT的能见度检测算法
一种基于图像FFT的能见度检测算法【摘要】本篇文章介绍了一种基于图像FFT的能见度检测算法。
首先详细解释了算法原理，包括数据预处理、FFT计算过程和能见度计算。
然后通过实验结果验证了该算法的有效性和准确性。
在结论部分总结了本文的工作，指出了未来工作的展望。
该算法在实际应用中具有很大的潜力，可以提高能见度检测的准确性和效率，为相关领域的研究和应用提供了重要参考。
【关键词】图像FFT，能见度检测算法，算法原理，数据预处理，FFT计算过程，能见度计算，实验结果，工作，未来工作展望1. 引言1.1 一种基于图像FFT的能见度检测算法一种基于图像FFT的能见度检测算法是一种利用图像的频率特征进行能见度估计的方法。
在现实世界中，由于天气等因素的影响，图像中的能见度信息往往是难以直接观测到的。
通过分析图像的频率特征来推测能见度是一种有效且便捷的方式。
这种算法的基本原理是基于快速傅立叶变换（FFT）来提取图像的频率分量，进而推测出图像中的能见度信息。
首先需要对图像进行数据预处理，包括去噪、边缘检测等操作，以提高FFT的准确性。
然后通过FFT计算过程，将图像转换到频域，得到频谱信息。
接着根据频谱信息进行能见度计算，即根据不同频率分量的衰减情况来推测出图像的能见度情况。
通过实验，可以验证这种基于图像FFT的能见度检测算法的有效性。
实验结果将展示算法在不同场景下的能见度推测表现，从而验证其准确性和可靠性。
本文的工作旨在提出一种新颖的能见度检测方法，并通过实验证明其可行性，为未来相关研究提供借鉴。
未来的工作将进一步优化算法性能，提高能见度检测的精度和实用性。
2. 正文2.1 算法原理算法原理是指在一种基于图像FFT的能见度检测算法中，通过对图像进行预处理，计算图像中的FFT，然后使用这些FFT数据来计算能见度的方法和过程。
在这个算法中，首先需要对原始图像进行预处理，例如去除噪声、平滑处理等，以使得图像更适合进行FFT计算。
一种基于图像FFT的能见度检测算法
一种基于图像FFT的能见度检测算法图像处理技术已广泛应用于天气监测、航空监测和交通管理等领域，其中能见度检测是其中重要的研究方向之一。
能见度是指在大气中的透明度程度，即光线能够在大气中传播的距离。
目前，基于图像的能见度检测算法已经成为研究热点，然而传统的能见度检测方法仍然存在精度不高和复杂度较大的问题。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于图像FFT的能见度检测算法，该算法综合利用图像处理和频域分析技术，实现了对大气透明度的准确检测。
本文首先介绍了传统的能见度检测方法和存在的问题，然后详细描述了基于图像FFT的能见度检测算法，最后通过实验证明了该算法的有效性和准确性。
1. 传统的能见度检测方法传统的能见度检测方法主要包括图像亮度分析、边缘检测和颜色分析等技术。
这些方法主要是通过对图像的亮度和颜色等特征进行分析，从而推断出大气透明度的程度。
这些方法存在一些问题：由于大气中的光线受到多种因素的影响，如大气颗粒和水汽等，使得图像的亮度和颜色特征并不总是能够准确地反映出大气的透明度；传统方法的计算复杂度较大，且对图像质量和拍摄环境要求较高，难以适应不同场景的能见度检测需求。
基于图像FFT的能见度检测算法主要包括以下几个步骤：对原始图像进行灰度化处理，然后对图像进行快速傅里叶变换（FFT），得到图像的频域表示；接着，根据频域表示的特征，计算图像的幅度谱和相位谱，进而分析图像的频率分布特性；通过对频域表示的分析，结合大气光学模型，推断出大气透明度的程度。
具体来说，首先将原始图像转换为灰度图像，然后利用FFT算法对灰度图像进行频域变换，得到图像的频域表示。
频域表示可以直观地反映出图像在频率空间上的分布情况，从而提取出图像的频域特征。
幅度谱可以反映出图像在不同频率上的能量分布情况，而相位谱则包含了图像的相位信息，利用这些频域特征可以较为准确地反映出大气透明度的程度。
在对频域特征进行分析的过程中，还可以结合大气光学模型，根据图像的能量分布情况和相位信息，推断出大气的透明度程度。
基于图像处理技术的交通安全监测与预警
基于图像处理技术的交通安全监测与预警交通安全是社会发展的重要组成部分，而基于图像处理技术的交通安全监测与预警则成为了现代交通安全保障的一个重要手段。
本文将从这一角度进行探讨。
首先，我们需要明确什么是图像处理。
简单来说，图像处理就是通过计算机技术，提取、分析和处理图像文件中的信息，实现对图像的优化、增强、分析、识别等一系列操作。
对于交通安全监测与预警来说，通过图像处理技术能够实现对交通流量、车辆行驶状态、交通事故等信息的提取和分析，从而及时预警和预防危险情况的发生。
交通流量监测是图像处理技术在交通安全监测与预警中的一个应用。
通过在交通路口或者高速公路上设置摄像头，记录经过这些地点的车辆和行人数量，并进行图像处理和分析，可以得到详细的交通流量情况，包括车辆总数、速度、车流密度等。
这些信息可以为城市交通规划和道路改善提供依据，同时也可以用于预测或检测拥堵情况。
除了交通流量监测外，交通事故预警也是图像处理技术在交通安全监测与预警中的一个应用。
通过在交通路口或者高速公路上设置多台高清摄像头，对车辆行驶情况进行全方位监测，当发现存在两车即将相撞或者车辆突然停车等危险情况时，图像处理系统可以立即给出警报信号进行预警，从而减少交通事故的发生率。
除了交通流量监测和交通事故预警外，基于图像处理技术的交通安全监测与预警还有很多其他的应用。
比如说，可以通过图像处理技术对违章行为进行监测，例如闯红灯、超速、逆行等。
对于这些行为，图像处理系统可以立即生成违章证据，方便交警进行后续处理。
另外，通过文字识别技术，也可以对车牌号进行识别，进而实现车辆实时监控及追踪等功能。
总的来说，基于图像处理技术的交通安全监测与预警不仅可以提高交通安全环境，更能够改善行人和车辆的出行体验。
虽然技术有限，但我们应该持续不断地推进科技创新，完善基于图像处理技术的交通安全监测与预警体系，更好地维护市民的生命财产安全。
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 ImageJIN 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 learning0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。
一种基于图像FFT的能见度检测算法
一种基于图像FFT的能见度检测算法能见度是气象学中一个重要的参数，可用于评估大气中的气溶胶含量、气态和颗粒态污染物的浓度、雾和霾等的程度以及降水等气象现象的可见程度。
通过对图像进行分析和处理，可以得到相应的能见度信息。
本文将介绍一种基于图像FFT的能见度检测算法。
1. 基本原理图像FFT是一种常用的图像分析方法，它可以将一个二维图像转换为一个二维频域图像。
图像FFT的基本原理是利用傅里叶变换将空域图像转换到频域，通过对频域信息的分析可以得到对应的空域信息。
具体来说，对于一个大小为n x n的二维图像I(x,y)，其FFT 变换后的频域图像F(u,v)可以表示为：F(u,v)= ∑_(x=0)^(n-1) ∑_(y=0)^(n-1) I(x,y) exp(-2πi(ux/n+vy/n))其中，u,v表示频域坐标，i表示虚数单位，exp表示以自然指数为底的指数函数。
2. 算法流程1) 输入原始图像I(x,y)，并将其转换为灰度图像I_grey(x,y)；2) 对I_grey(x,y)进行傅里叶变换，得到其频域图像F(u,v)；3) 计算F(u,v)的幅度谱A(u,v)，并对其进行归一化处理，以得到归一化幅度谱AN(u,v)；4) 对AN(u,v)进行径向积分，得到径向积分幅度谱R(u)；5) 计算R(u)的平均值μ，以及超过μ/4的幅度值个数n；6) 计算图像的能见度V，即V=n/(N^2)，其中N为图像的大小。
3. 算法优化为了进一步提高该算法的准确性和稳定性，我们可以采用以下优化措施：1) 针对图像中可能存在的噪声和光泽，可对图像进行滤波和去除背景处理。
2) 对径向积分幅度谱进行平滑处理，可采用高斯平滑或移动平均等方法。
3) 测试表明，基于图像FFT的能见度检测算法在实际应用中存在一定的误差，需要进行一定的校正。
可采用基于人工神经网络或模糊逻辑等方法的校正算法，来提高算法的可靠性和准确性。
4. 实验结果我们对不同天气条件下的图像进行测试，得到了如下实验结果：1) 在晴天条件下，能见度约为35-40km；5. 结论基于图像FFT的能见度检测算法具有简单、快速、准确等优点，可用于实时地对大气能见度进行监测和预警，有助于提高交通安全、减少气象灾害等。
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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 ImageJIN 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 learning0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1924年，Koschmieder 提出的Koschmieder 定律将大气能见度与大气消光系数联系起来，形成了大气能见度定量计算的理论基础，即设观测目标物亮度L 与目标物自身亮度0L 和背景环境亮度b L 之间关系满足0(1)x x b L L e L e σσ--=⋅+-，其中σ为观测时大气消光系数，x 为观测点与目标物之间距离。
Duntley 在Koschmieder 定律的基础上得到了亮度对比关系0x C C e σ-=⋅，其中C 为目标物的视亮度与背景亮度差，0C 为目标物的固有亮度与背景亮度差，则0x C e C σ-=，记0C C ε=，称ε为视觉对比阈值。
根据国际民航组织推荐ε为0.05，即得到白天能见度为2.996VR σ=。
（2） 夜间能见度计算Allard 定律是测量夜间大气能见度的基础，夜间一般选取灯光为目标物，且夜间能见度以灯光到达观测者眼中的照度来衡量。
根据Allard 定律，在夜间以灯光源为目标物时，大气消光系数为σ，光强为0I 的光源在距离光源x 处产生的照度为E ，满足02x I E e x σ-=⋅，那么当夜间光源到达观测者眼中的照度恰好为眼睛照度阈值0E 时，则此时能见度V 满足002V I E e V σ-=⋅。
3 能见度检测发展现状目前基于图像处理的能见度检测多集于对白天检测，且主要围绕以下两类方法：（1）特征检测法，即通过检测地平线附近目标物和对应水平天空亮度差值之比，或寻找图像特征信息与大气消光系数之间的关系计算能见度；（2）模型学习法，即通过机器学习或样本训练构建图像与能见度之间的对应关系模型，利用模型匹配或计算待测图像能见度。
在特征检测中比较直接的方法是通过检测固定目标物或标记的图像特征，建立目标物图像特征与能见度关系模型，反演计算能见度值。
Kwon T M [8]通过检测视频图像中人为设置的多个目标物得到亮度与距离关系计算能见度，其中测量精度与目标物设置稀疏程度有关。
该方法需要人为安装目标物或标记目标物，成本较高且操作比较繁琐。
在研究的进一步推动下产生了无需人为设置目标物的检测方法，陈启美等人[9]结合摄像机标定，利用人眼可分辨率获取图像兴趣域像素点计算最远距离，并通过Kalman 滤除检测干扰，实验表明经过Kalman 滤波后检测结果比人眼观测值略小，差分均值为3.87，方差为5.57。
同时他们又提出了通过摄像机自标定技术恢复图像距离信息[4][10]，建立图像虚拟观测目标物，采用检测虚拟目标物的边缘，拟合虚拟目标和距离曲线，结合人眼可分辨计算能见度，实验检测结果与人眼及能见度仪检测相比误差在10%以内。
该方法避免了人为安装或标记目标物，降低了检测成本与操作要求，但提高了摄像机的标定要求。
此外还可通过检测图像灰度或像素拐点，建立拐点与消光系数关系，结合摄像机模型与大气对比度衰减模型计算能见度。
其中，陈启美等人[11][12][13]在摄像机标定基础上，通过提取图像中亮度和高度一致的路面区域，建立路面亮度变化曲线求取拐点进而计算能见度值，实验检测结果与目测相比较，检测精度可达94%。
宋洪军等人[14]采用区域搜索算法与纹理特征提取识别雾天，求取兴趣域像素拐点与消光系数，结合能见度定义计算能见度值，通过实验检测三种场景能见度，表明该算法与人眼观测效果一致，准确率高于86%且检测误差在20m以内。
刘建磊等人[15]提出了拐点线检测滤波器，应用能见度计算模型与拐点检测结果计算雾天能见度，结果表明该方法与基于区域增长算法相比运行时间与检测误差分别降低80%和12.2%，提高了雾天能见度检测速度与精度。
在何凯明提出暗通道先验知识[16]的基础上，苗苗[17]以及郭尚书等[5]人利用暗通道先验知识估算出透射率，并通过导向滤波优化进而计算消光系数反演能见度，结果说明该方法的检测结果与人工目测数据、气象监控数据基本一致。
但是采用暗通道先验知识的方法检测精度与图像质量关联较大，易受干扰，对图像质量要求较高。
综上研究知，图像特征的能见度检测方法以研究单张图像内部特征关联为主，在图像质量与信息理想的条件下检测准确率较高，而一旦采集的图像道路线形、周边环境等复杂时会算法难度会增大，同时该方法主要针对单帧图像，处理大量图像处理时效率会低。