“智慧渔政”系统能见度判识技术及应用

“智慧渔政”系统能见度判识技术及应用

易慧1，佘湘君1，王辉1，黄茜2，喻宇1，吴潇雨1*，汪湘阳1，刘杨乐1

（1.湘阴县气象局,414600,2.临武县气象局,424300)

摘要：本文介绍了智慧渔政系统中的能见度判识技术及其应用。湖南省岳阳市湘阴县水系发达，建立水上气象监测预警系统至关重要。智慧渔政系统通过布设监控站点和应用计算机视觉技术，实现了对实时能见度的监测，为水上运输安全提供了重要的气象保障服务。文章还详细介绍了能见度反演设备的构建、技术路线以及气象数据融合应用，以提高能见度判识精度和系统的综合性能。最后文章列举了智慧渔政系统的能见度识别效果，展示了该技术在水上交通安全领域的应用前景。

关键词：能见度，智慧渔政，水上交通

引言

湖南省岳阳市湘阴县水系发达，水上交通繁忙，近年来，随着砂石产业的发展、湘江新区湘阴新片区湖南省先进装备制造（新能源）特色产业园、虞公港5000吨级集装箱码头等规划的落地，水上运输呈现井喷式发展，航行在县域内的的运输船数量也将逐年增加，由此带来的水上交通安全压力也与日俱增。因此，尽快建立和完善现代化的水上交通安全气象监测、预报、预警、气象服务综合保障系统，为水上运输的畅通和安全提供及时、准确的气象保障服务极为重要。气象专业地面观测的特点是空间密度小、观测精度高、数据延续性好，因此专业地面气象观测更主要是保证其准确性和稳定性。现代气象预报、服务业务向地面观测提出了更高的需求，专业地面观测在时空密度上逐渐不能满足需要。在这种情况下，社会化观测的概念和相关技术、产品逐渐发展，其特点是小型化、便携化、移动化、通用化，重视观测的时空密度，如目前的移动气象站、智慧路灯，以及智能手机内置的温度、气压传感器等，均可作为社会化观测的数据来源。此外，利用城市中大量联网的交通、安防摄像头，结合图像识别技术，可以实现大范围实时的天气现象监测。社会化观测数据通过统一的汇集、分析，可以向社会直接提供信息服务，并有助于预报准确性的提高。

1 研究现状

“智慧渔政”系统由县政府投资1700多万元建设，交由县禁捕执法指挥调度中心使用，共建设水域监控站点73个，其中湘江19个，资江18个，南洞庭湖10个，内湖26个，以及监控（执法）调度中心3处，实现了全天候、全区域、全时段实时监测和警力资源一体调度。“智慧渔政”主要从渔政监管需求出发，在湘江、资江、内湖、内湖等水域布设监控站点，监控站点主要监控手段为有可见光+红外摄像头，无气象监测手段。本项目主要满足渡口安全气象保障需求，在全县重要渡口及水上安全关键位置布设气象监测站点，监测大风、能见度等气象要素，并将实时监测数据传回水上交通安全气象预报预警系统。本项目引用能见度智能观测算法，对“智慧渔政”系统视频观测图像利用计算机视觉技术处理、计算可得到监测站点的实时能见度，不需要昂贵的能见度监测设备去布设多个水上气象站点，从而实现整合资源、节省支出。

2 系统环境搭建

2.1 产品结构

能见度反演设备有硬件和软件两部分组成。硬件包含采集模块（图像视频采集传感器、气象要素采集传感器）、智能控制模块、智能计算模块、智能供电模块、防雷模块、辅助模块和周边组件构成。软件包含专业数据库、后台应用服务软件、展示软件、采集软件。

图1

2.2 能见度数据库

建立能见度数据库（1）对采集的图像数据进行清洗，去除拍摄质量不达标和传输损毁的图像。同时对图像进行聚类分析，尽量减少特征一致数据样本的数量。总体保留图像数量不少于30000张；

（2）对数据标注员进行统一培训，对待标注图像中的固定目标物进行统一认识，减少因个人认识层面形成的误差；

（3）对培训合格的标注员分成两组，对待标注图像进行背靠背标注，并记录标注结果；

（4）对标注完的图像进行组间对比，对标注误差在阈值范围内的图像进行采用，对两组标注分歧大的图像进行舍弃，最后保留具有可靠标签的图像；

（5）对已标注的图像进行预处理，并建立统一标识。对图像进行随机分配，形成图像训练集、验证集和测试集，并分别存入能见度图像标准数据库。

基于图像采集设备数据，利用科学的数据清洗和标注方法，建立地面能见度图像数据库。融合气象要素数据，通过特征提取网络获得雾浓度特征图，并计算图像局部的雾浓度系数。最后经过能见度距离反演模型，将雾浓度系数反演出图像的能见度识别结果。

2.3总体技术路线

图2

2.4 图像预处理

输入包括四部分，原图，三种方法预处理后的图像，三种预处理方法如下：

a）白平衡操作

白平衡操作的目的是恢复出由大气光散射造成的颜色差异得到Iwb。白平衡算法可以通过强制图像具有R、G和B通道的统一平均灰度值来利用这种灰色世界假设，从而消除大气光带来的颜色偏移。此操作同时会造成低对比度，故而引入对比增强输入。

b）图像对比度增强

图像对比度增强的目的是恢复出图像的可视化效果得到：，表示整个图像的平均亮度，上式中 。当对比度增强后，图像区域会区域黑色，故引入Gamma变换。

c）Gamma变换

    Gamma变换的目的是解决对比度增强可能导致的图像过暗，所以对图像做Gamma变换做增强得到Igc ：。最终的输出可以表达为如下形式，其中o代表逐元素相乘：

C代表confidence maps for gating，是通过神经网络所获得的，即经过神经网络计算得到的权重矩阵。

2.5技术路线特点与优势

由点及面的局部雾浓度估计算法：本技术方案在充分利用神经网络特征提取能力的同时，考虑了对不同区域局部雾浓度的估计，对雾气的检测由点及面。可以较为容易的检测团雾、部分雾、散雾等天气现象。

雾气浓度估计模型与能见度物理距离反演模型的分拆：将特征提取、雾气浓度估计模型与能见度物理距离反演模型进行分拆，能更好的降低两个系统的耦合度。使得雾气浓度估计模型专注于雾气浓度估计。

   能见度物理距离反演模型可针对摄像头安装的不同高度、角度等外部参数、以及摄像头的焦距、光圈、快门等内部参数进行快速适应与调整。这样大大降低了来源不一、拍摄参数大相径庭的图像标注时引入的视觉误差，提高了反演的物理距离的精度。同时可以快速适应和部署到更多的日常场景中去。

2.6网络结构特点

雾气问题的大气散射模型为

其中I(x)和J(x)为有雾图像和恢复的去雾图像，A是全局大气光，t(x)是描述未散射且到达相机传感器的部分光的场景透射矩阵。, 其中β为大气消光系数，d(x)为相机到物体的距离。

可转换公式如下：

整合A和t(x)两个参数为K(x)，故此可得：

其中b是一个常量偏置，由于K(x)依赖于I(x)，因此我们的目标是建立一个输入自适应深度模型，该模型的参数会随着输入模糊图像的变化而变化，使输出J(x)与groundtruth clean image之间的重构误差最小化。

2.7网络结构特点

2.7.1 雾特征提取旁支

本技术方案基于去雾算法模型加入雾特征提取旁支，用于输出各层不同尺度的雾浓度特征，并将不同尺度特征图叠加融合为雾浓度特征图。

2.7.2 大气散射模型的应用      

K-estimating模块负责估算雾深度(the depth haze level)。模型中使用五个卷积层，并通过融合不同大小的滤波器形成多尺度特征。

图3

2.7.3网络融合

通过重新构造去雾模型卷积结构，使得雾浓度特征图维度与K(x)一致。并将雾浓度特征图矩阵取代K(x)。然后将重建的去雾图像与去雾模型得到的去雾图像计算Loss，并最小化Loss。以此达到利用大气散射模型的物理意义指导雾浓度估计模型的目的，为能见度反演模型赋予严谨的科学意义。

图4

2.8气象数据融合应用

2.8.1构建加入气象要素的标准数据集

在标准图像数据集的基础上，加入气温、露点、湿度、气压、风速、降水等气象要素数据。将图像和对应的以上多项气象要素结构化存储到数据库，并按照时间轴建立索引。

2.8.2构建融合气象要素的能见度反演模型

模型训练时，在图像处理的主干网络中增加气象数据处理分支进行数据融合处理。并在反演结果后将气象数据作为质量控制和异常值修正的重要参考，减少单纯依靠图像反演时可能出现的偏差，进一步提高能见度反演效果。

2.8.3能见度判识模型优化

挑选部分国家气象站，利用站内现有的图像监控设备和自动能见度仪，分时段获取器测能见度数据以及对应的图像，对能见度反演模型参数进行优化。

3 结论

湘阴县水域除湘江水体外，内湖内河及港汊众多、空气湿度大、局地小气候明显。现代航运所追求的快速、高效和安全，在很大程度上受到气象因素的影响和制约，大风、浓雾、强对流等灾害性天气不仅会严重影响船舶运输效率，同时会严重影响船舶的航行安全。研究人员根据能见度监测资料结合新一代多普勒天气雷达和气象卫星及已建的区域自动气象站资料综合分析，提升能见度判识精度和准确性，做出预报预警结论，为保障所辖水域内船舶安全航行和水上应急处理提供准确、科学的气象资讯和决策依据，并将气象资讯通过系统网络传送到水运中心等相关部门及有关专业用户手上。

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作者简介：易慧（1996-），女，汉族，湖南岳阳人，本科学历，工程师，从事研究方向或职业：气象预报、大气科学。

通讯作者：吴潇雨（1998-），女，汉，湖南岳阳人，本科，技术员，从事研究方向或职业：综合观测