基于联合投票网络的交通场景天气分类方法

崔洪涛 ，曹 科 ，张 虎 ，崔 潇

（1.河南省高速公路联网监控收费通信服务有限公司，河南 郑州 450016；2.西南交通大学信息科学与技术学院，四川 成都 611756）

目前，智能交通系统中重要的研究课题之一是如何高效和正确地利用广泛的视频监控图像来识别各类交通环境中的气象状况.无论是城市交通还是道路交通无时无刻不与天气状况有着紧密的联系，天气的好坏对交通运输有着直接的影响.特别是恶劣的天气不仅会大大削弱交通运输效率，还会直接导致交通事故，危及人们的生命财产安全.据《中华人民共和国道路交通事故统计年报（2010年度）》[1]统计数据，全国发生21.95万起交通事故，其中高达29.79%的事故由恶劣天气导致.所以，城市交通运营、高速公路管理、航班时刻制定等，都需要以准确掌握交通环境中的天气状况为前提.例如：暴雨将影响驾驶可见度，这种情况下高车流量容易引发交通事故，而如果能及时捕捉到局部暴雨情况，便可以通过疏导和限制车流达到降低交通事故发生概率的目的；航空运输对低空天气状况更加敏感，造成事故的往往为低空事故，因此及时监测低空天气环境更为重要，并以此为依据对即将起飞或降落的飞机进行管理.

虽然可以从气象台获取天气信息，但这往往是大范围的天气信息.利用气象传感器监测局部天气状况，则存在价格昂贵，难以应用于巨大的交通网络的困境.于是，基于视觉的天气检测方法逐渐受……