[发明专利]天气识别方法及装置

说明书

本申请提供一种天气识别方法及装置，通过获取用于天气识别的目标视频帧；将所述目标视频帧输入至已训练的第一分类模型，以由所述第一分类模型依据输入的目标视频帧中的路面情况识别出天气类别并输出，并当所述天气类别为指定类别时，将所述目标视频帧输入至已训练的第二分类模型，以利用所述第二分类模型依据输入的所述目标视频帧进一步精确确定出天气类别并输出，因此本申请可以提升天气类别识别的准确率。

技术领域

本申请涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种天气识别方法及装置。

背景技术

随着视频监控装置的广泛应用，高速公路上的视频监控装置的安装数量也迅速增加，在高速公路上通常每公里会架设一台视频监控装置。这些视频监控装置拍摄的视频图像除了用来进行交通违章等检查以外，还可以通过AI(Artificial Intelligence，人工智能)检测视频图像中的天气情况，并可以结合卫星、自动观测站、气象雷达，通过多维数据融合和大数据来提升气象预报准确性、精细化和及时性的，从而既可以满足高速公路中的监控部署需求，又可以利用监控视频图像辅助天气预测，因此基于视频图像识别天气类别的方式非常有实用价值。

但是目前基于视频图像识别天气类别的技术还不完善，现有的技术可以最多只能识别出雨雪像素位置，但无法具体区分出天气的类别无法满足天气检测的需求。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种天气识别方法及装置，以区分出天气类别。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

根据本申请实施例的第一方面，提供一种天气识别方法，所述方法包括：

获取用于天气识别的目标视频帧；

将所述目标视频帧输入至已训练的第一分类模型，以由所述第一分类模型依据输入的目标视频帧中的路面情况识别出天气类别并输出；

当所述天气类别为指定类别时，将所述目标视频帧输入至已训练的第二分类模型，以利用所述第二分类模型依据输入的所述目标视频帧进一步精确确定出天气类别并输出。

作为一个实施例，将所述目标视频帧输入至已训练的第二分类模型，以利用所述第二分类模型依据输入的所述目标视频帧进一步精确确定出天气类别并输出，包括：

从所述目标视频帧中截取包含目标对象的局部图片，将所述局部图片输入至所述第二分类模型，以利用所述第二分类模型依据输入的所述局部图片进一步精确确定出天气类别并输出。

作为一个实施例，从所述目标视频帧中截取局部图片，包括：

将所述目标视频帧输入至已训练的目标检测模型，以由所述目标检测模型从所述目标视频帧中识别出目标对象的类别和位置信息；

依据所述目标对象的类别和位置信息从所述目标视频帧中截取局部图片。

作为一个实施例，所述利用第二分类模型依据输入的局部图片进一步精确确定出天气类别，包括：

利用所述第二分类模型识别出所述目标对象的动作行为；

依据所述目标对象的动作行为确定天气类别。

作为一个实施例，依据所述目标对象的动作行为确定天气类别，包括：

当所述目标对象为人时，若所述目标对象打伞，则确定天气类别为雨天，若所述目标对象未打伞，则确定天气类别为晴天；

当所述目标对象为车辆时，若所述目标对象在路面上压起水花，则确定天气类别为雨天，若所述目标对象在路面上未压起水花，则确定天气类别为晴天。

作为一个实施例，将所述目标视频帧输入至已训练的第一分类模型，以由所述第一分类模型依据输入的目标视频帧中的路面情况识别出天气类别并输出，包括：