基于多通路融合网络的高速公路雾天能见度等级识别
Recognition of highway visibility level in foggy weather using multi-stream deep fusion network
1. 南京信息工程大学 江苏省大数据分析技术重点实验室 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心, 南京 210044
2. 江苏省气象局 江苏省气象服务中心 中国气象局交通气象重点开放实验室, 南京 210008
摘要
雾天是影响高速公路交通安全的重要因素。研究从监控图像进行高速公路雾天能见度的自动识别方法可以为交通管理部门的智能管理和决策提供技术支持。根据大气散射模型分析出与雾浓度相关的多个物理因素，提出了综合这些物理因素的多通路融合识别网络。该网络使用三个通路联合学习深度视觉特征、传输矩阵特征和场景深度特征，并设计注意力融合模块来自适应地融合这三类特征以进行能见度等级识别。同时构建了一个合成数据集和一个真实的高速公路场景数据集，用于网络参数学习和性能评估。实景数据集中的图像是从中国多条高速公路的监控视频中收集的。在这两个数据集上的实验表明，所提方法可以适应不同的监控拍摄场景，能够比现有方法更准确地识别能见度等级，有效提升了识别精度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U2001211)
江苏省气象局重点基金资助项目(KZ202105)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.01.0010
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2490-2495
文章编号: 1001-3695(2022)08-043-2490-06
发布历史
[2022-03-15] 优先出版
[2022-08-05] 印刷出版
引用本文
闫宏艳, 孙玉宝, 张振东, 等. 基于多通路融合网络的高速公路雾天能见度等级识别 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (8): 2490-2495. (Yan Hongyan, Sun Yubao, Zhang Zhendong, et al. Recognition of highway visibility level in foggy weather using multi-stream deep fusion network [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (8): 2490-2495. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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