简介:目前我国高速公路能见度监测主要依靠能见度观测仪,该方法覆盖区域有限且成本较高,而我国高速公路图像采集设备应用广泛,因此提出了一种基于监控视频图像测量雾天能见度的方法。该方法将图像进行分窗格处理,通过相关性分析筛选出最优兴趣窗格的亮度均方差特征矩阵,建立BP神经网络修正线性残差组合模型。结果表明:残差修正模型监测效果优于单一线性回归模型,残差修正模型的决定系数R2为0.977;在光线充足的情况下,残差修正模型的相对误差在10%以下,模型精度相对稳定;最后应用此方法监测高速公路雾天能见度,模型的正确率在80.48%以上。验证了用该方法测量雾天能见度具有可行性和有效性。
简介:为了减小传统本生灯火焰法测定层流预混火焰传播速度的误差,基于MATLAB图像处理技术提出了一种改进火焰图像处理及提取火焰边界线数据的方法。该方法对图像进行优化处理后运用LOG算子检测边缘信息,并为其添加平滑曲线;然后将散点拟合为函数表达式,选用Polynomial逼近方式修正拟合曲线误差;换算为实际坐标后对拟合函数进行面积积分计算,即得更接近真实的火焰外表面积。利用该方法对不同当量比下甲烷燃烧的本生灯火焰图像进行处理,求取其层流火焰传播速度,并与前人结果进行对比。结果表明,传统全面积法所得结果普遍偏高;相比于Vagelopulous利用平面火焰法所得结果,该方法获取的层流火焰传播速度在贫燃侧与之相近,在富燃侧则较之略低。