【摘 要】
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当前国内高速公路均建有完善的视频监控系统,如何利用高速公路监控图像来识别天气,对于交通监控管理部门及时采取应对措施减少交通事故,具有十分重要的意义。迄今为止,国内外对天气识别算法均针对一般户外场景,无法直接运用于高速公路场景,关于高速公路图像天气识别算法的研究非常少。本文在构建高速公路天气图像数据集的基础上,充分利用卷积神经网络的强大识别能力,提出了两个基于卷积神经网络的天气识别算法。论文主要内容
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当前国内高速公路均建有完善的视频监控系统,如何利用高速公路监控图像来识别天气,对于交通监控管理部门及时采取应对措施减少交通事故,具有十分重要的意义。迄今为止,国内外对天气识别算法均针对一般户外场景,无法直接运用于高速公路场景,关于高速公路图像天气识别算法的研究非常少。本文在构建高速公路天气图像数据集的基础上,充分利用卷积神经网络的强大识别能力,提出了两个基于卷积神经网络的天气识别算法。论文主要内容如下:（1）针对现有公开数据集无法有效应用于高速公路场景天气识别的问题。本文采集高速公路监控摄像头拍摄的图像,标注并构建了高速公路天气图像数据集,包括有晴天、阴天、雨天、雾天、雪天五天气共45350张图像。（2）针对传统天气识别算法没有处理高速公路所包含天气信息这一问题,本文提出并实现了一种基于道路分割的卷积神经网络天气识别算法,通过在道路预处理阶段有效截取高速公路天气图像的道路区域,并且利用道路区域中天气有关的信息获取更多有助于识别的特征。本文所提出的RSFN算法,首先原始图像通过道路分割预处理并利用CFM算法获取道路区域信息,随后构建由全局网络分支和道路网络分支构成的卷积神经网络,分别用于提取整体图像区域特征和专注提取道路天气特征,实现重视道路区域并兼顾整体的天气识别算法。（3）针对上述卷积神经网络天气识别算法由于天气分类易混淆且高速公路图像相似性较大导致识别准确率低这一问题,本文提出并实现了一种结合样本混淆程度筛选的度量学习算法。为了获取更具代表性和区分度的天气特征,本文探究了现有三元组学习方法以及困难样本挖掘策略的提升空间,提出一种通过样本混淆程度筛选并组成困难三元组的Confusion Filter策略。根据模型输出概率向量与真实标签向量的比较筛选出难识别（易混淆）的样本并划入混淆集,随后对混淆集中每个样本选择其最远距离正样本和最近距离负样本组成三元组并计算其度量损失。上述两个算法在本文构建的高速公路天气图像数据集上进行了实验,并与其他算法进行了比较,实验结果表明本文算法具有更好的识别性能。算法已经成功应用于实际高速公路视频监控系统,取得很好的社会效益。
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