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申请/专利权人：象谱信息产业有限公司

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的高速公路恶劣天气识别方法，包括如下步骤：S1、形成视频数据；S2、针对天气状态对视频数据进行分类，分别划分为晴天、阴天、雨天、雾天和雪天五种类别，分别存储；S3、形成提取图片，对应类别进行存储；S4、对形成分析模型；S5、形成关键点像素；S6、形成对比数据库；S7、通过摄像机对高速公路环境进行实时监控，设定比对周期，对视频状态和对比数据库进行对比分析；S8、符合一个类别的天气种类后，输出对比结果；S9、确定识别的恶劣天气种类，进行预警提示，通过识别结果结合温湿度变化进行最终判断，避免误判而干涉，利于高效识别和预警，保证高速公路管理和使用的安全性，方便推广使用。

主权项：1.一种基于人工智能的高速公路恶劣天气识别方法，其特征在于：该基于人工智能的高速公路恶劣天气识别方法包括如下步骤：S1、采用摄像机在不同天气对高速公路环境行拍摄，形成视频数据；S2、针对天气状态对视频数据进行分类，分别划分为晴天、阴天、雨天、雾天和雪天五种类别，分别存储；S3、对分类的视频数据进行内容提取，分离出清晰度高的图片，形成提取图片，对应类别进行存储；S4、对提取图片的内容进行建模，形成分析模型；S5、通过分析模型对图片关键点进行分离，形成关键点像素；S6、对关键点像素进行分类存储，关联到视频数据和提取图片目录下，形成对比数据库；S7、通过摄像机对高速公路环境进行实时监控，设定比对周期，对视频状态和对比数据库进行对比分析；S8、符合一个类别的天气种类后，输出对比结果；S9、对监控位置的温湿度进行检测，匹配输出结果进行判断，确定识别的恶劣天气种类，进行预警提示。所述S5中形成关键像素点的方法包括如下步骤：A1、对图片进行图层分离，形成背景层、高速公路层和关键点层；A2、对背景层进行对比，不符合识别路段直接全部丢弃，符合的则继续进行；A3、对高速公路层和关键点层进行分离，单独对比分析路面状态，提取明显变化特征，形成特征点；A4、对特征点进行保留，形成新的图层，即可得到关键像素点。所述S7中的对比分析方法包括如下步骤：B1、对关键像素点进行提取，并且关联数据库中的存储数据；B2、将关联的存储数据和关键像素点单独缓存到对比位置，形成对比文件；B3、分析对比文件，对高速公路层的状态进行对比，分析路面反光强度，若为正常反光，则判断为晴天和阴天，若为弱反光则为雾天，若为强反光则为雨天和雪天；B4、根据判断结果，和数据库进行关联对比，输出最终结果，判断恶劣天气种类。

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