气象科学

作者：黄亮，肖鹏飞，薛梅，张振东，孙家清，周雪城

单位：中国气象局交通气象重点开放实验室, 南京 210041;江苏省气象服务中心, 南京 210041,,中国气象局交通气象重点开放实验室, 南京 210041;江苏省气象服务中心, 南京 210041,,南京中医药大学 人工智能与信息技术学院, 南京 210046,,中国气象局交通气象重点开放实验室, 南京 210041;江苏省气象服务中心, 南京 210041,,中国气象局交通气象重点开放实验室, 南京 210041;江苏省气象服务中心, 南京 210041,,中国气象局交通气象重点开放实验室, 南京 210041;江苏省气象服务中心, 南京 210041,

关键词：能见度估计;多尺度融合网络;图像识别

基金：中国气象局创新发展专项(CXFZ2022J069);江苏省气象局科研项目(KZ202105;KQ202110)

为了实现近实时公里级的高速公路能见度监测,提出了一种基于多尺度融合网络的能见度估计方法。首先,从道路监控视频中提取道路场景图像,并对图像进行质量控制;分别采用引导滤波、光谱滤波、景深估计模型从路面场景图像中提取细节结构特征、光谱特征与场景深度特征;然后,构建多尺度融合网络自适应融合结构特征、光谱特征与场景深度特征,并从中提取能见度特征;最后在网络末端输出图像场景所对应的能见度等级。此外,为了训练与测试模型,构建了真实道路场景图像数据集,共包含18 000张标注图像。实验结果表明,多尺度融合网络可显著提升高速公路能见度估计的准确性,能见度等级分类准确率可达81.76%。

来源：2022年第5期

《气象科学》期刊编辑部

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