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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种基于监控图像的高速公路夜间能见度检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119559421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411453616.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于监控图像的高速公路夜间能见度检测方法是由王美珍;张俊达;王自然;刘学军设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于监控图像的高速公路夜间能见度检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于监控图像的高速公路夜间能见度检测方法。本发明设计采用监控图像信号刻画夜间道路能见度特征，设计面向夜间能见度状况的多特征分级模型，实现夜间高速公路能见度检测方法。本发明能够为气象部门、交通管理部门采取相应的道路管制措施提供决策支持，为驾驶员和乘客提供准确的路面能见度信息便于其出行规划，从而降低交通事故的发生风险。本发明利用已架设的监控相机图片作为数据源，相较于专业能见度仪具有设备成本低、监控密度大的优点，尤为重要地是，本发明主要针对夜间非自然光条件下能见度的检测，解决了已有成果中仅能解决白天自然光条件下的能见度分级问题，具有广阔的市场应用前景和显著的经济价值。

本发明授权一种基于监控图像的高速公路夜间能见度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于监控图像的高速公路夜间能见度检测方法，其特征在于，用于检测夜间场景下高速公路的道路能见度，依次包括：构建夜间道路图像数据集、提取夜间道路图像特征、训练并构建夜间道路能见度检测模型、检测待分析路段实现能见度状况；具体步骤如下： S1：在高速公路的夜间道路选取不同的相机点位、不同的能见度状况下的监控相机视频流，对视频流每隔1s间隔提取一幅图像，构成随时间形成序列的图像集，根据高速公路雾天道路能见度等级分类标准分为不同等级的夜间道路图像数据集； S2：对夜间道路图像数据集中的图像进行下采样，得到含有空间特征的下采样特征图，然后分别提取下采样特征图的离散余弦变换DCT系数和香农熵特征，处理得到夜间道路图像的频率域特征图与空间域特征图； S3：将下采样特征图与频域特征图、空间域特征图进行叠加，得到夜间道路图像的SRGB特征向量； S4：根据夜间道路图像特征，改进深度残差网络模型，构成待训练网络； S5：将SRGB特征向量输入网络进行特征提取与分类，以能见度等级标签为目标函数，进行模型训练、验证并反馈给模型以更新网络权重、优化模型参数，构建夜间道路能见度检测模型； S6：将待测图像输入构建的夜间道路能见度检测模型，进行特征提取与分类，输出检测得到的能见度等级； 所述步骤S4中，以深度残差网络ResNet50为骨干模型，具体的改进内容包括：除了摄影头图像数据外，结合计算的频率域特征、空间域特征去辅助网络分级，将输入通道数调整为融合后的特征的通道数，在深度学习预训练模型的每个卷积层后添加批归一化层以增强模型的稳定性，删除最后一层全连接层，然后添加一个新的全连接层，其输出节点数等于能见度的级别数。

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