[发明专利]一种基于大数据的团雾监测方法

说明书

本发明公开一种基于大数据的团雾监测方法，利用大数据技术对海量视频数据（多个摄像头连续时间段内的数据）进行处理和分析，建立基于时间序列的团雾监测方法，此方法充分利用了海量图像信息及团雾突发时背景像元的变化规律，使监测结果更加准备，也更具备工程实用性。

技术领域

本发明涉及一种基于大数据的团雾监测方法，属于交通监测技术领域。

背景技术

团雾被称为交通安全的“杀手”，尤其是在高速公路上，更容易造成重大安全事故。2017年11月15日滁新高速颍上段因团雾引发多车追尾，共造成18人死亡，21人受伤。2017年11月8日永登高速周口太康段因团雾发生18起交通事故。2016年公安部交管局网站公布的数据显示：年均发生3次以上团雾的高速公路路段2567处，其中年均发生10次以上团雾的路段920处，沈海高速某段以及京港澳高速某段年均发生120次以上团雾。

国内外团雾的监测与预警系统大体分为两类：一类基于能见度仪的监测数据，另一类是基于图像数据，目前以第一类为主。美国绝大数州都针对高速公路雾建立了监测系统，这些系统基本以能见度仪的数据为基础，如加州在加州第99号高速公路的13英里路段内安置了一套雾预警系统，沿着公路每隔800米安置一台可变信息标志和一台能见度仪；田纳西州建设的雾预警统，在5公里的雾检测区域内有9个前向散射型能见度仪，14个微波雷达车辆检测器。国内各地也开始尝试建立高速公路的气象监测系统，安徽省在高速公路布设196个气象监测站，每个气象站配备能见度仪，15公里为间距。气象能见度设备监测距离过大，目前布设最密集的沪宁高速也在10km，而团雾发生范围小，能见度仪数据无法满足团雾的检测的。另一类基于图像数据建立的团雾监测系统，这类系统的核心技术是基于图像处理的快速雾检测算法，目前的基于图像(视频)的雾检测算法以基于单幅图像为主，且多以提取图像的对比度为基础。陈钟正等借助高速公路上的摄像机研究了一种视频能见度检测方法，并在高速公路上测试获得了不错的效果；李勃等利用图像总四邻域的对比度，实现了无限人工标记的能见度测量；张潇等通过提取路面的兴趣域ROI，提取反映路面亮度变化获取能见度监测方法；路小波等研究了一种图像颜色空间特征的用于大雾天气的能见度检测方法；朱昀等人申请了“一种基于视频的道路气象检测系统”、冯海霞等申请的专利“一种基于GIS系统的高速公路团雾实时监测系统及方法”、张萌等申请的“基于数字摄像的团雾实时预警系统及方法”等专利也是以单幅图像数据处理为基础的，

这类监测系统目前多处于研究阶段，没有对摄像头提供的海量视频数据进行充分应用，在生产中运行的还较少见。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于大数据的团雾监测方法，通过监测路段内多个摄像头连续时间段内的视频图像监测团雾突发的情况，更具有工程实用性。

为了解决所述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于大数据的团雾监测方法，包括以下步骤：S01)、获取监测路段每个摄像头的视频数据，对视频数据进行预处理；S02)、对每个摄像头提供的图像数据都建立一个动态的时间序列，摄影图的图像随时间形成动态的时间序列图像；S03)、利用运动目标监测的高斯混合模型，剔除运动目标，提取图像的背景信息，建立背景图片的时间序列模型；S04)、分析团雾突发时背景图片的变化规律，建立基于背景像元时间序列的雾监测模型，并使用雾监测模型对摄像头传输的实时数据进行判断；S05)、一个摄像头判读为有雾后，立即启动团雾判读，如果N1个相邻的摄像头都监测到雾，判读为雾，启动雾预警；如存在N2个以上相邻的摄像头监测到非雾的情况，判断为团雾，分析预测团雾的流动方向，启动团雾预警；N1、N2均为正整数，且N1N2。