1、第 18 卷 第 2 期2023 年 3 月大 气 与 环 境 光 学 学 报JOURNAL OF ATMOSPHERIC AND ENVIRONMENTAL OPTICSVol.18 No.2Mar.2023发光目标物团雾视频数值分析发光目标物团雾视频数值分析卢振礼 1,杨成芳 2,郑宗杰 3,崔广暑 1,安 源 1(1 日照市气象局,山东 日照 276826;2 山东省气象台,山东 济南 250031;3 交通运输部路网中心,北京 100736)摘要:高速公路水平能见度视频图像监测技术正取得快速发展，已成为团雾天气监测、预警的重要手段之一。为有效预防公路团雾交通事故发生，参照高速公路团雾定
2、义和预警等级的规定，基于公路团雾多发路段视频和能见度资料，统计分析了路面固定距离的发光目标物在团雾和非团雾不同能见度环境下的图像光亮度参数，探究了团雾路段不同距离处发光体亮度数值与水平能见度数值相关变化关系。进而基于团雾路段视频特征图像区域的亮度参数变化与水平能见度的相关性分析，给出利用数值分析结果测算水平能见度的可行方法，为建立高速公路团雾预警模型提供思路和实现途径。研究结果表明：(1)通过视频图像的不同区域亮度变化进行能见度监测具有科学性、创新性、可行性，可实现24 h不间断监测预警。(2)引入发光目标物光亮度和环境光亮度的对比分析，可以解决一天中不同时间段图像光亮度变化较大的问题。(3)
3、通过对固定距离发光目标物的监测来实现公路团雾的监测，可解决团雾水平尺度难以直接仪器监测的难题。(4)发光目标物视频团雾监测方法的监测结果可与互联网、地理信息系统、导航信息系统结合，从而实现快速、准确发布预警，减少交通事故的目的。关 键 词:发光目标物;团雾路段;视频图像;数值分析中 图 分 类 号:TP391;U495 文 献 标 识 码:A 文章编号:1673-6141(2023)02-119-014Numerical analysis of local dense fog by video image monitoring of luminous objectsLU Zhenli 1,YA
4、NG Chengfang 2,ZHENG Zongjie 3,CUI Guangshu 1,AN Yuan 1(1 Rizhao Meteorological Administration,Rizhao 276826,China;2 Shandong Meteorological Observatory,Jinan 250031,China;3 Road Network Center,Ministry of Transport of the P.R.C,Beijing 100736,China)AbstracAbstract t:The video image monitoring techn
5、ology of highway horizontal visibility is developing rapidly,and has become one of the important means of local dense fog weather monitoring and early warning.In order to prevent road fog traffic accidents effectively,referring to the definition of local dense fog and the regulation of early warning
6、 level,this paper statistically analyzes the luminance parameters of luminous objects at fixed road distance in different visibility environments of dense fog and non-dense fog based on the video and visibility data of road fog-prone sections,and explores the correlation between the DOI:10.3969/j.is
7、sn.1673-6141.2023.02.004基金项目:国家重点研发计划(2018YFC150790X),国家自然科学基金(41975055),山东标准2018建设项目计划(DB372018939)作者简介:卢振礼(1968-),山东日照人,硕士,高级工程师,主要从事气象环境学、交通气象研究。Email:收稿日期:2021-09-16;修改日期:2021-12-08*通信作者。大 气 与 环 境 光 学 学 报18 卷luminance value of luminous objects and the horizontal visibility value at different dis
8、tances in dense fog section.Then,based on the correlation analysis between the luminance parameter changes and the horizontal visibility of the video feature image,a method to estimate the horizontal visibility using the numerical analysis results is presented,which provides a new idea and realizati
9、on way for the establishment of local dense fog weather early warning.The results show that:(1)It is scientific,innovative and feasible to monitor the visibility through monitoring the luminance change in different areas of the video image,which can realize 24 h continuous monitoring and early warni
10、ng.(2)By introducing the contrast analysis of the luminance of the luminous object and that of the environment,the problem that the luminance of the image varies greatly at different time of the day can be overcome.(3)The monitoring of local dense fog can be realized by monitoring the luminous objec
11、ts at a fixed distance,which can solve the problem that the horizontal scale of local dense fog is difficult to be directly monitored by instruments.(4)The monitoring results of the luminous target video monitoring method can be combined with the internet,geographic information system and navigation
12、 information system,so as to realize the purpose of issuing early warning quickly and accurately,and reducing traffic accidents.K Keyey wordswords:luminous objects;local dense fog section;video images;numerical analysis0 引言团雾与其他雾相比具有局地性、范围小、流动性等特征1,给监测预警的时效性、准确性造成很大影响。高速公路团雾已被公认为是 流动杀手,常常造成重大交通事故,且事
13、故致死率高于其他交通事故2,3。公路团雾是直接在公路上生成或者从周边区域扩散、移动到公路上的覆盖范围小、能见度非常低的雾。自上世纪中叶,公路低能见度的监测预警已得到国内外专家重视,并开展相关研究工作4。在能见度人工观测和仪器观测基础上,随着图像数字化水平的发展,视频及图像资料在能见度分析中得到广泛的应用,并取得明显进步5,相关视频监测设备也成功研制6,7。国外公路能见度研究起步较早8,9,Koschmieder10在Bougner-Lamber定律基础上,提出距离观测点目标物对比度的传输公式和白天能见度计算公式。国内学者在此基础上,基于路面视亮度差平方最优化方法求解消光系数,发展了相应的能见度
14、算法11。Kwon12早年基于视频图像分析方法,利用固定目标物检测能见度,但由于观测条件要求苛刻,难于推广应用,后来学者还利用人工目标物分析目标物的亮度参数与可视距离的关系,并用以测算水平能见度13。Hallowell等14通过与样本库图像对比,并利用标志图像求解能见度的方法,实现了水平能见度的估算。国内相关研究起步较晚,但发展较快,大致可归为三种类型。第一类需要进行太阳高度角订正,如利用分割区域和暗原色通道计算透射率估算能见度15;利用摄像机标定模型、小波变换视频对比度模型及无需人工辅助设施的检测系统1622。该类方法在白天对太阳高度角订正后,通过区域图片亮度值较准确地估算能见度数值。第二类
15、需要路面有充足的光照条件,如基于雾天大气光学模型和暗原色理论提出的能见度快速检测方法23,基于灰度图像结合距离方位信息,自动识别大雾等级的检测方法24,提取具有高对比度的道路分割线作为虚拟目标物结合人眼模拟和曲线拟合的能见度检测法25。该类方法在白天光线条件较好时,通120第 2 期卢振礼,等:发光目标物团雾视频数值分析过图片亮度对比也能较准确地计算能见度数值。第三类需要排除环境光干扰,如利用双亮度差方法根据不同距离目标物与天空亮度差的比值监测能见度2628;大气能见度光学模型还可通过能见度和消光系数的关系来建立29;夜间能见度数值的计算研究相对较少,有学者基于向量机建立了雾的识别模型30;还
16、有学者利用向量机检测监测技术,通过截取边缘线计算边缘线附近的对比度值研究团雾天气31;利用图像的亮度、对比度、边缘梯度指标与大气透射率之间的关系计算能见度32。这些研究在不同程度上消除环境光的干扰,或者尝试利用夜间光亮物体(固定和移动的)估算能见度。目前,以上研究尚未形成实际用于公路团雾监测的产品。有些研究已经转化为实验性产品,如基于数字图像监测能见度系统,对在一条直线上的两组距离不等的目标黑体和目标光源单元进行拍摄,根据能见度和消光系数的关系计算能见度,光源条件非常苛刻,且在清晨和傍晚观测值不够稳定,难以全天应用33。本文将在以上研究的基础上,通过分析团雾路段发光目标物在不同能见度条件下的光亮度参数变化规律,提出发光目标物视频团雾监测方法和分析的思路。按照这一思路进而可以实现对团雾多发路段进行全天候实时监测预警。首先在团雾多发路段间隔一定距离布设发光体目标物,分析发光体特征区域亮度分布和亮度标准差值变化,结合前散式能见度仪,建立能见度统计分析模型,判断团雾的发生、发展、演变趋势。解决夜间团雾无法实现连续监测,以及现有分析技术中普遍存在的视频图像在清晨和傍晚时段易受到环境影响等问题。可
