陈勇 王绎凯 王振宇

摘要：针对目前应用较为广泛的传统交通道路大气能见度检测设备价格昂贵、未能满足覆盖大面积路网等问题，基于AOD-Net及道路监控设备，提出一种新型能见度检测系统。 系统采用AOD-Net对道路图像信息进行处理，并通过算法构建模型给出相对准确的大气能见度数据。采用PyQt创建GUI程序平台，方便用户使用图像资料完成对交通道路大气能见度的检测。

关键词：能见度检测;深度学习;AOD-Net;PyQt;图像识别;交通管理

中图分类号：TP391          文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）18-0199-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Traffic Road Image Atmospheric Visibility Detection System Based on AOD-NET

CHEN Yong，WANG Yi-kai，WANG Zhen-yu

（Nanchang Institute of Technology， Nanchang 330099， China）

Abstract：Aiming at the problems of high price of traditional road atmospheric visibility detection equipment， which is widely used at present， and can not cover a large area of road network， a new visibility detection system is proposed based on AOD net and road monitoring equipment. The system uses AOD net to process the road image information， and constructs the model through the algorithm to give the relatively accurate atmospheric visibility data. Pyqt is used to create GUI program platform， which is convenient for users to use image data to complete the detection of atmospheric visibility on traffic roads.

Key words： visibility detection; deep learning; AOD-Net; PyQt; image recognition; traffic control

1概述

在低能見度中行驶是造成事故的巨大隐患，近年来常有雾天交通事故的发生，许多生命因此而逝。随着近年来国内城市化建设的开展，国内交通运输领域也随之迅速发展，人们在物质生活上的需求不断提升，国内使用私家车的用户群体不断扩张，造成国内尤其是城市道路的交通流量明显增加。伴随工业发展的同时，雾霾也频繁出现于城市之中，在城区车流量巨大的今天，倘若对于城市能见度的检测不能做到及时而准确，就很可能在雾天发生重大交通事故，威胁人民群众的生命安全。而目前应用较为广泛的能见度检测设备造价昂贵，检测成本较高，同时在检测大面积路网方面存在劣势，尚且需要补充一种能够涵盖大面积路网的检测系统，方能比较全面地知晓交通道路能见度情况，为各路段的交通通行提供合理建议和管理方案。目前，已经有利用图像检测得到拍摄时大气能见度信息的研究，为大气能见度检测的方法提供了参考[1-2]。……