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能见度是行车安全的重要影响因素,本文提出了一种数字图像处理和支持向量机相结合的道路能见度检测算法,针对白天和夜晚建立不同能见度检测模型。对于白天的能见度检测,通过暗通道先验原理提取出场景的全局透射率,进一步计算韦伯对比度特征值和图像能量梯度值等作为支持向量机的输入,训练得到白天能见度模型;对于夜晚的能见度检测,提取明度与对比度关系值(POLC),图像的功率谱和全局梯度值作为支持向量机的输入,训练夜晚能见度检测模型。检测结果表明,该算法较好地满足人眼视觉特性,准确度高,可应用于智能交通和辅助驾驶等领域。  相似文献
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针对我国交通领域的能见度实时监测问题,通过复用公路沿线密集布设的监控摄像头,提出了一种以暗原色先验理论为基础的公路能见度检测方法。该方法针对析取的监控视频帧,通过改进的暗原色先验图像处理方法获取视频帧中特定位置的空气透射率,然后按照摄像头架设的几何参数及大气光学理论推导相应的道路能见距离。与传统的暗原色先验方法不同,本方法还采用导向滤波对基于暗原色先验的空气透射率计算进行优化,可以获得更加符合真实图像的透射率结果。实验分析结果表明,该能见度计算方法可行,能见度检测结果具有较高的准确度,因此可用于解决公路能见度检测和交通安全预警等问题。  相似文献
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