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申请/专利权人：山东高速集团有限公司创新研究院;山东高速工程检测有限公司

摘要：本发明提出一种基于车辆阴影识别的桥址处天气状况识别方法，涉及桥梁结构健康监测领域，包括如下步骤：步骤1：采集太阳日出至日落时段桥址处的交通视频数据；步骤2：识别交通视频数据中的车辆目标并通过目标框框选；步骤3：扩张车辆目标框以容纳不同时刻的车辆阴影；步骤4：对扩张后的目标框内的车辆阴影状态进行识别；步骤5：基于车辆阴影状态识别结果判别桥址处天气状况。本发明针对日照辐射观测成本高、难以在常规桥梁健康监测中普及，导致桥址处天气状况无法识别的问题，基于双重深度学习进行车辆阴影识别，通过太阳入射角计算实现了对阴影位置的追踪，通过分析时段内车辆阴影识别结果并定义与不同天气的映射关系，实现了对不同天气状况的识别。

主权项：1.一种基于车辆阴影识别的桥址处天气状况识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集太阳日出至日落时段桥址处的交通视频数据；步骤2：识别交通视频数据中的车辆目标并通过目标框框选；步骤3：扩张车辆目标框以容纳不同时刻的车辆阴影；步骤4：识别扩张后的目标框内的车辆阴影状态；步骤5：基于车辆阴影状态判别桥址处天气状况；其中，步骤3包括如下步骤：步骤3.1：确定不同时刻太阳高度角H和方位角A；步骤3.2：在原车辆目标框像素坐标的基础上分别按下式计算目标框扩张后的像素坐标，使扩张后的车辆目标框足以容纳不同时刻的车辆阴影：Δh＝Yu-Yd；Δw＝Xr-Xl 其中，H表示太阳高度角，A表示太阳方位角，Δh表示原车辆识别框的像素高度，Δw表示原车辆识别框的像素宽度，ΔX是车辆识别框宽度方向扩张的像素数量，ΔY是车辆识别框高度方向扩张的像素数量，R表示摄像头光轴在地面平面上的投影与正北方向的顺时针夹角，Xl,Yu,Xr,Yd分别代表原车辆识别框左上角像素横坐标，左上角像素纵坐标，右下角像素横坐标，右下角像素纵坐标；Xls,Yus,Xrs,Yds分别代表扩张后的车辆识别框左上角像素横坐标，左上角像素纵坐标，右下角像素横坐标，右下角像素纵坐标；步骤5包括如下步骤：步骤5.1：分析预设时间窗内车辆阴影状态识别结果，具体包括：统计该时间窗内所有车辆目标框图片阴影状态的分类结果，并计算车辆阴影图片在所有图片中的占比；步骤5.2：建立车辆阴影状态聚合结果与天气状况映射关系；步骤5.3：识别预设时间窗内桥址处天气状况。

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