基于深度估计的雾天模拟方法

针对雾天图像数据集匮乏问题，提出一种基于深度估计的雾天模拟方法。自适应调整亮度与饱和度对清晰原图像进行预处理，采用自监督单目深度挖掘网络生成图像的深度图，利用引导滤波优化深度图，设定模拟图像能见度获得透射率图，通过暗通道图区分天空区域并估计大气光值，最终由大气散射模型得到设定能见度下的雾天模拟图像。实验数据显示，该方法有效改善了模拟图像目标不清晰、雾气边缘锐化问题，在模拟能见度为2000 m以下的雾天图像时效果稳定，其雾天模拟图像与真实雾天图像的特征评价指标平均误差率为6.28%，表明该方法具有可行性，可对自然环境下清晰图像进行雾天模拟以解决雾天图像数据集匮乏与能见度数据缺失的问题。     

基于图像识别的雾霾能见度测量系统设计

雾霾是发生在大气近地面层中的一种灾害天气,为了减少在雾霾天气下交通事故的发生,针对现有的雾霾能见度测量仪安装复杂、成本高等问题,设计并实现一种基于参照物图像识别的、成本低廉、安装维护简单方便的雾霾能见度测量系统,进行实时测量与发布雾霾能见度。测量节点通过图像采集模块获取雾霾天气下实时的参照物图像数据信息,利用参照物图像识别算法进行雾霾能见度测量,将测量值通过蓝牙通信模块发送给上位机。通过测试发现,文章设计并实现的系统能够实现雾霾能见度测量。     

基于视频图像的能见度计算方法研究

为了更加方便快捷地获取能见度并且实现对能见度的长期观测, 基于暗通道先验的理论基础对于视频图像的 能见度提取方法进行了分析和研究。通过对观测获得的全天不同时刻的目标图像进行亮度分析从而得到对应的大气 透过率和能见度, 并进一步将能见度提取结果与相同条件下实测激光雷达能见度数据进行了对比。研究结果表明, 提 取的能见度结果与实测数据吻合度较高, 相关系数达到 0.96616。     

基于LSTM和数值预报的机场短期能见度预报分析

阐述利用WRF预报资料中的气象要素场，通过LSTM模型建立案例数据的能见度预报模型。为了评估气象要素场对模型的影响，通过相关性分析确定了能见度预报模型的最佳气象要素，探讨不同气象要素对能见度预测的影响。结果表明，随着输入气象要素的增加，LSTM模型在短期能见度预报方面可以取得较好效果。     

基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测

在用户用电负荷量较为集中的情况下,为解决因电信号堆积而造成的异常用电行为问题,设计基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测模型。通过初始化果蝇算法的方式,获取用户的用电数据预处理结果,将其与LSTM超参数指标相结合,完成基于果蝇算法优化LSTM的用电量数值记忆。在此基础上,选取既定评价指标,根据缺失值计算表达式,确定决策参数的具体数值,实现基于果蝇算法优化LSTM的用户异常用电行为预测模型的搭建与应用。实例分析结果表明,随着果蝇算法优化LSTM理论的应用,电信号在用户用电集中负荷时所需消耗的训练时间更短,可有效解决电信号的堆积问题,实现对用户异常用电行为的有效预测。     

基于分水岭分割算法夜间能见度仪的图像处理方法研究

基于数字摄像技术的夜间能见度仪是利用人眼观测原理研制的一种适用于夜间的能见度观测的仪器.通过CCD采集的光源图像的亮度信息来反演能见度,关键技术在于能够准确分割出目标光源和黑体的图像.介绍了一种基于控制标记符的分水岭分割的光源图像处理方法.实验验证了该方法具有很好的提取目标光源亮度信息的效果,能达到夜间能见度观测的要求.与Vaisala FD12前向散射能见度仪的结果进行相关性对比,具有较好的一致性.     

CCD曝光变化在能见度反演过程中的作用研究

气象能见度一直与我们的生活密切相关。目前在气象领域，能见度主要还是以人工观测为主，由于影响能见度的因子较多，人工观测不可避免存在主观性误差，所以随着天气现象自动观测技术的发展，能见度自动观测技术（能见度器测技术）的重要性越来越大。本文的研究平台是一种新型透射式能见度仪，又称为双反射透射式能见度仪，该能见度仪使用CCD（charge coupled device）作为图像采集部件，采集光源在空气中传播后的光斑图像，从而算出空气消光系数，最终反演出气象能见度。本文研究CCD曝光变化在能见度反演过程中的作用，主要研究工业相机快门与图像灰度间的关系。通过实验验证快门与灰度之间的线性关系，从而确定在双反射透射式能见度仪在使用过程中的快门调节并不影响能见度的反演结果。通过室内CCD曝光实验以及室外的新型能见度仪与前散能见度仪的对比实验，验证了该新型能见度仪能见度反演算法的有效性．     

针对时间序列多步预测的聚类隐马尔科夫模型

时间序列的预测在现今社会各个领域中有着广泛的应用.本文针对时间序列趋势预测中的多步预测问题,提出了基于聚类的隐马尔科夫模型,利用隐马尔科夫模型中的隐状态来表示产生时间序列数据时的系统内部状态,实现对多步时间序列的预测.针对时间序列聚类中的距离计算问题,提出结合时间序列时间性和相似性的聚类算法,并给出了迭代精化基于聚类的隐马尔科夫模型的方法.实验表明,本文提出的方法在时间序列多步预测中精度较高.     

一种基于辅助车道线的城市交通道路能见度观测算法研究

针对智慧城市中道路交通能见度的观测问题,通过分析国际照明委员会定义的大气能见度公式,提出了一种道路能见度的观测算法。通过图像暗通道先验与辅助车道线检测相结合,设计出选定图像中某一车道线的起点和终点,分别计算出两点透射率,结合车道线长度即可求出大气消光系数,进而实现基于图像的能见度观测估计。实际测试表明该算法的有效性。     

同源双光路能见度仪的光斑提取算法研究

同源双光路能见度仪是一种基于数字摄像法的能见度仪,光斑提取算法是其能见度反演算法中的关键环节之一。从光斑成像的物理原理出发,提出了两种光斑提取算法。实验证明,即使没有图像预处理和数据后处理,其结果也和Vaisala LT31的结果具有很好的一致性。在确定上述两种方法中涉及的参数时,引入加权均方误差参量作为确定参数时的代价函数,该参量相对于其他参量有更好的效果,同时本参量还可以作为评价能见度结果的辅助指标。