检索结果-南通市图书馆

中国交通信息化 2024年第S1期 392-395页

作者：毕宏彦贺华李创军韩强张其琛陕西交通控股集团有限公司榆靖分公司陕西榆林719000 西安电子科技大学陕西西安710071

0要:目前,高速公路团雾检测常见的散射式能见度仪对团雾的检测有效范围不超过100m,在团雾的易发路段需要极高的布设密度,导致团雾监测成本大幅提高,监测准确度不高。通过采用先进的激光大气探测与双波长能见度检测原理,融合AI与大数据... 详细信息

0要:目前,高速公路团雾检测常见的散射式能见度仪对团雾的检测有效范围不超过100m,在团雾的易发路段需要极高的布设密度,导致团雾监测成本大幅提高,监测准确度不高。通过采用先进的激光大气探测与双波长能见度检测原理,融合AI与大数据分析技术,实现高精度、高稳定性、实时性强且全天候的新型公路团雾检测与预警,有效范围可达、可进一步提升恶劣天气下高速公路主动安全防护能力,减少天气因素造成的交通事故,保障路段的畅通率,提升路段的运营效率。

关键词：高速公路团雾监测光电检测双波长能见度检测

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视频图像及GWR模型的团雾监测与预警

基于视频图像及GWR模型的团雾监测与预警

引用

作者：王琦山东交通学院

学位级别：硕士

随着我国交通强国战略的推出和社会经济的飞速发展,交通安全成为社会日益关注的焦点。据《全国道路交通事故统计年报白皮书》统计,由恶劣天气引起的交通事故约占30%,团雾因发生快、范围小、区域性强、预测预报难、易引发严重交通事故而... 详细信息

随着我国交通强国战略的推出和社会经济的飞速发展,交通安全成为社会日益关注的焦点。据《全国道路交通事故统计年报白皮书》统计,由恶劣天气引起的交通事故约占30%,团雾因发生快、范围小、区域性强、预测预报难、易引发严重交通事故而被成为公路上“流动的杀手”。截至2020年底,全国公路通车总里程达519.81万公里,其中高速公路通车里程16.10万公里,因此对团雾的监测预警成为亟需解决的重要问题。目前团雾监测还存在硬件成本过高、监测数据分散、道路条件限制、监测精度低及团雾预警困难等问题,本文以道路视频图像为研究对象,针对团雾监测和预警中存在的问题开展研究。本论文主要开展了基于视频图像的团雾监测算法研究、基于地理加权回归模型(Geographically weighted regression,GWR)的团雾诱因影响分析和团雾监测预警系统开发3个部分的研究工作。针对视频图像监测团雾精度较低的问题,本文逆向利用了高斯混合模型,剔除了运动目标,保留背景,建立背景图像的时间序列,分析团雾突发时背景像元变化规律,选取了图像对比度、灰度值、熵值和均值,构建了基于时间序列的背景图像的能见度模型,经验证,监测精度可达95.8%。为了加强模型的预警效果,实现对能见度的预测,构建了基于神经网络的能见度预测模型。基于本文构建的高精度的能见度监测模型,设计了基于视频图像的团雾监测与预警系统。针对目前团雾区域性强难以预测预警的问题,本文在分析山东省高速公路团雾多发的时空特征的基础上,以考虑局部空间分异特征的地理加权回归模型为基础,分析地理环境因子对团雾的影响。结合山东省高程(ASTER-GDEM-30M)、河流密度、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)等地理环境数据,构建基于GWR的高速公路团雾多发模型,分析发现团雾多发点具有强烈的空间正相关性、高程差与团雾发生次数的相关性大于河流密度。针对目前团雾监测中硬件成本过高、监测数据分散、道路条件限制等问题,本文基于自己构建的监测模型,研发了团雾监测预警系统,该系统无需额外昂贵设备,仅需高速公路沿线布设的监控摄像头,采用分布式计算方法,即可实现团雾的实时监测预警。本论文针对目前团雾监测中的问题开展研究,构建了基于高斯混合模型和时序列图像的能见度监测模型,提高了监测的精度;构建了基于GWR的团雾多发地预警模型,可解决摄像头布设、团雾预警问题;开发了高效的团雾监测预警系统,有效降低成本并加强对团雾的监测预警;本研究可有效解决团雾的监测与预警问题,提升了交通安全水平,对于减少交通事故,保障人身财产安全、维护社会稳定具有重要意义。

关键词：图像处理能见度地理加权回归团雾监测监测预警系统

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度神经网络的高速公路团雾监测探究

引用

中国交通信息化 2023年第1期278卷 125-128页

作者：石磊河北雄安京德高速公路有限公司河北廊坊065700

团雾是危害高速公路行驶安全的严重灾害天气之一。针对高速公路团雾监测及告警问题,本文提出一种基于深度神经网络的高速公路团雾监测算法,采用高速公路已经建设的摄像头监控视频数据,利用构建的深度神经网络算法模型,对摄像头的视频图... 详细信息

团雾是危害高速公路行驶安全的严重灾害天气之一。针对高速公路团雾监测及告警问题,本文提出一种基于深度神经网络的高速公路团雾监测算法,采用高速公路已经建设的摄像头监控视频数据,利用构建的深度神经网络算法模型,对摄像头的视频图像进行实时分析,检测当前视频图像中是否出现团雾。基于该算法,构建了高速公路团雾监测系统,对高速公路路段摄像头进行全时段监测,对团雾进行第一时间告警,以避免高速公路交通事故的发生,保障公众安全出行。

关键词：高速公路视频分析深度神经网络团雾监测

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：