一种复杂背景下的雾天能见度智能分级识别方法及系统

摘要

本发明公开一种复杂背景下的雾天能见度识别方法及系统，该方法包括：获取真实雾天图片数据集；建立端到端卷积神经网络模型，对输入雾天图片数据集进行训练及区域标定，输出透射率图；用引导滤波方法对透射率图优化，得到精细化透射率图；根据透射率图估计大气散射系数；求区域平均大气散射系数，对雾天图片进行等级识别。本方法适用于复杂背景下的雾天能见度识别，如气象观测站、高速公路、旅游景区、高山地区、复杂河道等领域，在一定程度上不需要人为手工判定，打破传统人工观测需要能见度仪等昂贵硬件设备的局限性，相比于高速公路雾天能见度判别问题，本发明适用范围广。