基于AMOS观测和监控视频资料预测能见度

雾的演化复杂多变,对交通运输和环境监测造成重大困扰,引起广泛关注.由于雾的演化规律受众多非线性因素的影响,难以准确预测其变化趋势.据此,构建了一种能够准确估计当前能见度、预测能见度变化趋势的模型.首先,建立了基于气象数据准确估计当前能见度的广义函数相加模型;其次,基于监控视频数据建立了具备高精度的VGG深度学习能见度估计模型;进而,建立了景深亮度差异的暗通道算法对能见度进行准确估计;最后,采用ARIMA模型对能见度进行预测,揭示了大雾的演化规律.