CN115035000B - 一种道路扬尘图像识别方法及系统 - Google Patents

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CN115035000B CN202210953130.1A CN202210953130A CN115035000B CN 115035000 B CN115035000 B CN 115035000B CN 202210953130 A CN202210953130 A CN 202210953130A CN 115035000 B CN115035000 B CN 115035000B
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Abstract

本发明涉及一种道路扬尘图像识别方法及系统，属于数据处理技术领域，该方法步骤包括：实时采集道路上的多帧图像和风速风向数据，将采集的当前帧和前一帧图像作差分得到当前帧图像中的多个运动模糊区域，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度、运动方向和运动模糊方向，同时计算出当前帧图像中每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向，之后对当前帧图像进行自适应去模糊操作得到当前帧去运动模糊后的图像；采用暗通道先验算法计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量；本发明根据运动模糊区域图像的特征进行自适应去运动模糊操作，提高了去运动模糊的效果，实现准确的识别出扬尘含量。

Description

一种道路扬尘图像识别方法及系统
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种道路扬尘图像识别方法及系统。
背景技术
目前随着我国机动车排放标准越来越严格，对机动车尾气排放的检测极为重要，专家可以根据城市道路扬尘含量制定道路扬尘的污染防治措施，为改善人们生活环境提供良策。
现有技术中在利用图像评估道路上扬尘含量时，一般利用暗通道先验去雾算法，通过估计图像中透射率的值来估计扬尘含量，然而在确定透射率的值时，由于相对运动产生的运动模糊会对扬尘含量的估计效果产生较大的影响，所以在估计图像中透射率的值之前需要先对图像去运动模糊，而目前在对图像去运动模糊时一般是以固定的运动模糊方向进行去运动模糊，但是由于道路上的运动目标较多，而不同的运动目标的运动方向是不相同的，若对道路上采集的图像也以固定的运动模糊方向进行去运动模糊，会降低去运动模糊的效果，从而造成不能准确的估计出扬尘含量的问题出现。
发明内容
本发明提供一种道路扬尘图像识别方法及系统，通过连续帧图像差分确定图像中运动模糊区域，并根据运动模糊区域图像的特征，对行驶车辆的运动模糊方向以及扬尘的运动模糊方向进行分析计算，进而进行自适应的去运动模糊操作，提高了去运动模糊效果，能准确的估计图像中的扬尘含量。
本发明的一种道路扬尘图像识别方法及系统采用如下技术方案：该方法包括：
实时采集道路上的多帧图像和风速风向数据；
将采集的当前帧和前一帧图像作差分得到当前帧图像中的多个运动模糊区域；
对采集的当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域进行角点检测并匹配得到多对角点，确定出当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点；
利用当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域中属于同一运动目标的多个角点坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度、运动方向和运动模糊方向；
检测出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域，将当前帧图像中每个运动模糊区域中包含的全部运动目标所在的区域范围以外的区域作为扬尘区域；
利用当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度，和每个运动模糊区域中每个运动目标质心与对应的扬尘区域质心之间的距离，确定出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值；
利用当前帧图像所在时刻对应的风速风向数据、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向；
在获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向和每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向后，对当前帧图像进行去模糊操作得到当前帧去运动模糊后的图像；
采用暗通道先验算法计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量。
进一步地，所述确定出当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点的步骤包括：
获取匹配后多对角点的坐标；
利用匹配后每对角点的坐标计算出匹配后每对角点的位移量；
利用匹配后每对角点的位移量和采集相邻帧图像的预设间隔时间，计算出当前帧图像中每个角点的移动速度；
计算出当前帧图像中任意两个角点的移动速度差值，将移动速度差值小于移动速度阈值的两个角点作为同一运动目标的两个角点，同理得到当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点。
进一步地，所述计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度、运动方向和运动模糊方向的步骤包括：
获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的角点数量和每个运动目标对应的多个角点的移动速度；
计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的多个角点的移动速度和值，将该和值与对应的运动目标中包含的角点数量的比值作为当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度；
利用当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的多个角点的坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的质心坐标；
利用前一帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的多个角点的坐标，计算出前一帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的质心坐标；
利用当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的质心坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向；
将当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向的反方向，作为当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向。
进一步地，所述检测出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域的步骤包括：
以当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点作为参考进行凸包检测，将凸包构成的区域作为该运动目标的区域范围，同理得到当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域。
进一步地，所述当前帧图像中每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 823329DEST_PATH_IMAGE002
表示第
Figure 419658DEST_PATH_IMAGE003
帧图像对应的风速数据；
Figure 899181DEST_PATH_IMAGE004
表示归一化后的风速数据；
Figure 335978DEST_PATH_IMAGE005
表示与风向
Figure 166531DEST_PATH_IMAGE006
平行的单位向量；
Figure 596244DEST_PATH_IMAGE007
表示第
Figure 930273DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 537972DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中的第
Figure 544237DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标对扬尘的影响权重值；
Figure 262794DEST_PATH_IMAGE010
表示归一化后的第
Figure 716909DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 761088DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中的第
Figure 549922DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标对扬尘的影响权重值；
Figure 275432DEST_PATH_IMAGE011
表示与第
Figure 584054DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 284288DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中的第
Figure 45570DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标前进方向平行的单位向量。
进一步地，所述对当前帧图像进行去模糊操作得到当前帧去运动模糊后的图像的步骤包括：
在获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向和每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向后，通过非盲去卷积方法以现有的模糊核进行去模糊操作，得到当前帧去运动模糊后的图像。
进一步地，所述采用暗通道先验算法计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量的步骤包括：
根据暗通道先验算法中的现有的大气散射模型，计算出当前帧去运动模糊后的图像中的透射率；
利用当前帧去运动模糊后的图像中的透射率，计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量。
一种道路扬尘图像识别系统，包括：
采集模块，用于实时采集道路上的多帧图像和风速风向数据；
运动模糊区域确定模块，用于将采集的当前帧和前一帧图像作差分得到当前帧图像中的多个运动模糊区域；
第一计算模块，用于对采集的当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域进行角点检测并匹配得到多对角点，确定出当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点；用于利用当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域中属于同一运动目标的多个角点坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度、运动方向和运动模糊方向；
扬尘区域确定模块，用于检测出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域，将当前帧图像中每个运动模糊区域中包含的全部运动目标所在的区域范围以外的区域作为扬尘区域；
第二计算模块，用于利用当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度，和每个运动模糊区域中每个运动目标质心与对应的扬尘区域质心之间的距离，确定出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值；
第三计算模块，用于利用当前帧图像所在时刻对应的风速风向数据、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向；
扬尘含量计算模块，用于在获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向和每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向后，对当前帧图像进行去模糊操作得到当前帧去运动模糊后的图像；用于采用暗通道先验算法计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量。
本发明的有益效果是：
本发明提供一种道路扬尘图像识别方法及系统，通过相邻帧图像差分确定图像中运动模糊区域，并根据运动模糊区域图像的特征，对运动目标的运动模糊方向以及扬尘的运动模糊方向进行分析计算，进而进行自适应的去运动模糊操作。本发明在获取道路图像上多个运动目标的运动模糊方向和扬尘的运动模糊方向后，按照采集的图像上每个运动目标的运动模糊方向和扬尘的运动模糊方向进行去运动模糊操作，相较于现有技术中以固定的运动模糊方向进行去运动模糊，提高了去运动模糊效果，能准确的估计图像中的扬尘含量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种道路扬尘图像识别方法的实施例总体步骤的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的一种道路扬尘图像识别方法的实施例，如图1所示，该方法包括：
S1、实时采集道路上的多帧图像和风速风向数据。
本发明需要根据采集的道路上的图像进行扬尘含量评估，因此需要在道路两侧上布置监控摄像头采集图像，同时在道路两侧上布置风速风向传感器采集风速风向数据。其中监控摄像头采用CCD工业相机，并且定期对工业相机上吸附的尘土进行清洗，保证监控摄像头能准确的采集到道路上的图像。其中风速风向传感器采用方向角度型传感器即可。特别说明的是现有的风速风向传感器往往是分钟级的数据，与相机采集的图像帧数不同，因此后续进行将分钟内的每帧图像进行与分钟级数据进行匹配，即将每分钟采集的风向风速数据作为该分钟内每一帧图像的风向和风速数据。
S2、将采集的当前帧和前一帧图像作差分得到当前帧图像中的多个运动模糊区域。
本发明中通过对采集的图像进行去运动模糊后，再根据暗通道先验去雾算法估计图像的扬尘含量。而在图像去模糊过程中，为了减小计算量，首先需要确定去模糊区域，即本发明中去模糊区域为道路上运动目标所在区域，而道路上的主要运动目标为行驶车辆以及飘动的扬尘，则采集的图像中模糊的区域为行驶车辆的运动模糊以及飘动扬尘的运动模糊，其他图像区域为相对静止的区域。图像中运动模糊区域能通过相邻帧之间图像的差异进行确定，因此利用相邻帧图像进行差分来获取图像中运动模糊区域。以第
Figure 371510DEST_PATH_IMAGE003
帧图像为例，与第
Figure 800217DEST_PATH_IMAGE012
帧图像作差分运算，得到的差分区域即为运动目标的移动区域，由于图像中运动目标车辆可能不是唯一的，因此，运动模糊区域可能为多个，其中第帧图像中的第
Figure 169887DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域记为
Figure 684045DEST_PATH_IMAGE013
，本发明接下来的去运动模糊的过程在上述得到的去运动模糊区域中。
S3、对采集的当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域进行角点检测并匹配得到多对角点，确定出当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点。
确定出当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点的步骤包括：获取匹配后多对角点的坐标；利用匹配后每对角点的坐标计算出匹配后每对角点的位移量；利用匹配后每对角点的位移量和采集相邻帧图像的预设间隔时间，计算出当前帧图像中每个角点的移动速度；计算出当前帧图像中任意两个角点的移动速度差值，将移动速度差值小于移动速度阈值的两个角点作为同一运动目标的两个角点，同理得到当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点。
S4、利用当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域中属于同一运动目标的多个角点坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度、运动方向和运动模糊方向。
计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度、运动方向和运动模糊方向的步骤包括：获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的角点数量和每个运动目标对应的多个角点的移动速度；计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的多个角点的移动速度和值，将该和值与对应的运动目标中包含的角点数量的比值作为当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度；利用当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的多个角点的坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的质心坐标；利用前一帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的多个角点的坐标，计算出前一帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的质心坐标；利用当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的质心坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向；将当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向的反方向，作为当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向。
在去运动模糊过程中，图像的去模糊效果与模糊方向有关，因此，为了通过暗通道先验去雾算法准确估计图像中扬尘的含量，需要使图像去模糊的效果达到最优，由于本发明中主要的运动模糊为行驶车辆的模糊以及飘动扬尘的模糊，因此本发明根据步骤S2获取的运动模糊区域，来获得去模糊过程中的去模糊方向。
确定运动目标的运动模糊方向，由于车辆行驶过程中与图像采集相机产生相对位移，因此会产生运动模糊，车辆的运动模糊主要表现为车辆边缘的运动模糊。根据先验知识可知车辆的运动模糊方向与车辆的运动方向相反，因此本发明可通过获取车辆的运动方向来获取车辆的运动模糊方向。
具体过程为：
对获取的连续两帧图像的运动模糊区域进行Harris角点检测，获得运动模糊区域中运动目标的角点并进行角点匹配，由于同一运动目标的角点移动速度相同，因此，根据每一对匹配后的角点的位移量
Figure 548096DEST_PATH_IMAGE014
（表示为第
Figure 519725DEST_PATH_IMAGE015
对角点对之间的欧式距离）以及相机采集相邻帧图像的预设间隔时间
Figure 76609DEST_PATH_IMAGE016
计算出每一对角点的移动速度
Figure 812483DEST_PATH_IMAGE017
作为当前帧图像的该角点的移动速度。
若其中两个角点的移动速度差距小于移动速度误差阈值
Figure 480225DEST_PATH_IMAGE018
（其中，移动速度阈值用于分析是否为同一运动目标，即在允许的误差范围内，移动速度相似或相同的两个角点为同一运动目标的两个角点），则该两个角点属于同一个运动目标（例如当前帧图像中第一个角点的移动速度为
Figure 867213DEST_PATH_IMAGE019
，第二个角点对的移动速度为
Figure 594998DEST_PATH_IMAGE020
，移动速度的差异为
Figure 818168DEST_PATH_IMAGE021
，则第一个角点与第二角点均属于同一个目标车辆）至此，可以得到全部属于同一个运动目标的角点。
且第
Figure 24022DEST_PATH_IMAGE003
帧图像中第
Figure 970243DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域
Figure 868929DEST_PATH_IMAGE013
中第
Figure 313817DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的运动速度计算公式为：
Figure 572629DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示第
Figure 419362DEST_PATH_IMAGE003
帧图像中第
Figure 223370DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域
Figure 171866DEST_PATH_IMAGE013
中第
Figure 922784DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的角点的数量，
Figure 889603DEST_PATH_IMAGE024
表示第
Figure 113780DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的第
Figure 64418DEST_PATH_IMAGE025
个角点的移动速度。
对于属于同一个运动目标的角点，在第
Figure 415765DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 191086DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域
Figure 868055DEST_PATH_IMAGE013
中以第
Figure 978093DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的全部角点计算出第
Figure 382398DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的质心
Figure 323810DEST_PATH_IMAGE026
。同样，计算出第
Figure 640521DEST_PATH_IMAGE012
帧图像的第
Figure 976870DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中第
Figure 935598DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标（即与第
Figure 731516DEST_PATH_IMAGE003
帧图像为同一目标）的质心
Figure 484708DEST_PATH_IMAGE027
，则由两个质心确定的向量方向即为第
Figure 615344DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的运动方向，其中第
Figure 49868DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 936178DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域图像的第
Figure 860271DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的运动方向
Figure 228936DEST_PATH_IMAGE028
的计算表达式为：
Figure 263888DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 18086DEST_PATH_IMAGE030
表示第
Figure 316343DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 172304DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中第
Figure 496100DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的质心
Figure 121117DEST_PATH_IMAGE026
的坐标；
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示第
Figure 121434DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 448379DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中第
Figure 90713DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标车辆的质心
Figure 570235DEST_PATH_IMAGE032
的坐标；
Figure 7033DEST_PATH_IMAGE033
表示反正切函数；
Figure 526001DEST_PATH_IMAGE034
表示与
Figure 440868DEST_PATH_IMAGE035
轴平行的单位向量；
Figure 40476DEST_PATH_IMAGE028
表示第
Figure 163022DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 215292DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域图像的第
Figure 137111DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的运动方向。通过对相邻两帧图像的角点进行匹配确定属于同一运动目标的多个角点，并根据同一个运动目标的多个角点确定质心，进而根据质心的坐标确定运动目标的移动方向，同理，得到当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向。将第
Figure 341959DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 386138DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域图像的第
Figure 128966DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的运动方向的相反方向，作为第
Figure 900482DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 474683DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域图像的第
Figure 253545DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标车辆的运动去模糊方向
Figure 529675DEST_PATH_IMAGE036
（即
Figure 855614DEST_PATH_IMAGE037
）。至此，得到了第
Figure 18742DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 93139DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域图像的第
Figure 607297DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标车辆的运动模糊方向
Figure 736927DEST_PATH_IMAGE036
。
S5、检测出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域，将当前帧图像中每个运动模糊区域中包含的全部运动目标所在的区域范围以外的区域作为扬尘区域。
检测出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域的步骤包括：以当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点作为参考进行凸包检测，将凸包构成的区域作为该运动目标的区域范围，同理得到当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域。
以第
Figure 207092DEST_PATH_IMAGE003
帧图像为例，根据步骤S2获得的第
Figure 701658DEST_PATH_IMAGE003
帧图像中的第
Figure 465563DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域记为
Figure 867726DEST_PATH_IMAGE013
，该运动模糊区域由于为连续帧图像差分获得的，则该运动模糊区域中仅包含运动目标车辆区域以及扬尘区域。以当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点作为参考进行凸包检测，将凸包构成的区域作为运动目标的区域范围（特别说明的是，若运动模糊区域中包含多个运动目标，则同样将属于同一个运动目标角点构造成凸包）。在第
Figure 5446DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 733231DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域
Figure 143352DEST_PATH_IMAGE013
中除凸包所在的图像范围外的区域作为扬尘区域范围。
S6、利用当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度，和每个运动模糊区域中每个运动目标质心与对应的扬尘区域质心之间的距离，确定出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值。
确定扬尘运动模糊方向：由于扬尘本身的特性：颗粒较小漂浮于空中容易受到流动空气的流动，因此，扬尘的运动模糊方向的影响因素主要受到风向风速的影响以及运动目标的移动方向的影响。因此为了确定扬尘的运动模糊方向，对风的影响和运动目标车辆的影响设置各自相应的影响权重值，进行扬尘运动模糊方向运算。通过步骤一获取的风向和风速传感器数据为分钟级别的数据。由于图像采集相邻帧的间隔时间与传感器采集的时间不同，因此，通过将每分钟采集的风向风速数据作为该分钟内每一帧图像的风向和风速数据，记为第分钟采集的风向和风速数据分别为
Figure 614785DEST_PATH_IMAGE038
和
Figure 607012DEST_PATH_IMAGE039
，则对应对于属于该分钟内的帧数（以第
Figure 256430DEST_PATH_IMAGE003
帧表示）的风向数据和风速数据分别为：
Figure 966897DEST_PATH_IMAGE040
和
Figure 179704DEST_PATH_IMAGE041
。
由先验知识可知，扬尘的运动模糊方向与风和运动目标影响有关，因此本发明根据风速与运动目标的行驶速度计算各自相应的速度影响权重值。其中风速越大，则风的影响权重值越大，扬尘的移动方向（运动模糊方向与之相反）越接近于风向；运动目标速度越大，则运动目标的影响权重值越大，扬尘的移动方向（运动模糊方向与之相反）越接近于运动目标的行驶方向。
由于运动模糊区域中存在多个运动目标，且扬尘的分布主要受到扬尘附近运动目标的影响，因此在计算运动目标对扬尘的影响权重值时，首先需要确定运动模糊区域中每个运动目标与对应的扬尘区域之间的距离。
以扬尘区域的质心
Figure 478967DEST_PATH_IMAGE042
作为扬尘区域的中心，利用运动模糊区域图像中运动目标数量为
Figure 548554DEST_PATH_IMAGE043
，结合S4步骤中得到的各个运动目标的运动速度计算出各个运动目标对扬尘的影响权重值，其中第
Figure 231470DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 247968DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中的第
Figure 214787DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标对扬尘的影响权重值
Figure 438964DEST_PATH_IMAGE007
的计算公式为：
Figure 124023DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 740949DEST_PATH_IMAGE026
表示第
Figure 562275DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 458818DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域的第
Figure 365594DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的质心；
Figure 723894DEST_PATH_IMAGE045
表示第
Figure 648993DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 231284DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域的扬尘区域范围的质心；
Figure 890936DEST_PATH_IMAGE046
表示第
Figure 584085DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 130736DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域的第
Figure 87190DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的质心
Figure 968559DEST_PATH_IMAGE026
，与第
Figure 714667DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 568353DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域的扬尘区域范围的质心
Figure 758026DEST_PATH_IMAGE045
的欧式距离；
Figure DEST_PATH_IMAGE047
表示第
Figure 346264DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 584479DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域的第
Figure 338677DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标的运动速度。其中运动模糊区域中的各个运动目标对扬尘的影响权重值，与各个运动目标与扬尘之间的距离有关，距离越大，运动目标对扬尘的影响越小，则对应的对扬尘的速度影响值就越小。通过表征各个运动目标对扬尘的影响，在计算扬尘模糊方向时，作为各个运动目标车辆的影响权重。至此，得到了第
Figure 433672DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 289633DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中第
Figure 128276DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标对扬尘的影响权重值
Figure 707287DEST_PATH_IMAGE048
。
S7、利用当前帧图像所在时刻对应的风速风向数据、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向。
根据上述分析，扬尘的移动方向（运动模糊方向与之相反）与风和运动目标车辆有关，并且风速越大，则风的影响权重值越大，扬尘的移动方向（运动模糊方向与之相反）越接近于风向；运动目标车辆速度越大，则运动目标车辆的影响权重值越大，扬尘的移动方向（运动模糊方向与之相反）越接近于运动目标车辆的行驶方向。因此，根据上述步骤得到的第
Figure 973183DEST_PATH_IMAGE003
帧图像对应的风向数据
Figure 316440DEST_PATH_IMAGE006
、风速数据
Figure 942462DEST_PATH_IMAGE002
，以及第
Figure 625247DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 62045DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中的第
Figure 643330DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标车辆的行驶方向
Figure 823776DEST_PATH_IMAGE049
、速度影响权重值
Figure 423384DEST_PATH_IMAGE007
，计算第
Figure 31083DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 270303DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中扬尘运动模糊方向
Figure 254440DEST_PATH_IMAGE050
，当前帧图像即为第
Figure 708555DEST_PATH_IMAGE003
帧图像，具体的计算公式为：
Figure 226169DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 500155DEST_PATH_IMAGE002
表示第
Figure 22403DEST_PATH_IMAGE003
帧图像对应的风速数据；
Figure 331025DEST_PATH_IMAGE004
表示归一化后的风速数据；
Figure 529794DEST_PATH_IMAGE005
表示与风向
Figure 822235DEST_PATH_IMAGE006
平行的单位向量；
Figure 882595DEST_PATH_IMAGE007
表示第
Figure 311302DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 385700DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中的第
Figure 86809DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标对扬尘的影响权重值；
Figure 950859DEST_PATH_IMAGE010
表示归一化后的第
Figure 234073DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 479372DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中的第
Figure 480826DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标对扬尘的影响权重值；
Figure 148568DEST_PATH_IMAGE011
表示与第
Figure 286288DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 201023DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中的第
Figure 424194DEST_PATH_IMAGE009
个运动目标车辆行驶方向平行的单位向量；
Figure 161206DEST_PATH_IMAGE051
表示第
Figure 904165DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的第
Figure 537272DEST_PATH_IMAGE008
个运动模糊区域中存在的
Figure 451001DEST_PATH_IMAGE043
个运动目标车辆的速度影响的累加；表示向量计算中方向的计算；“
Figure 709813DEST_PATH_IMAGE052
”表示扬尘的运动模糊方向与扬尘的移动方向相反。其中，由于方向不能直接与权重值进行计算，因此通过向量表示进行计算。扬尘的模糊方向受到了风的影响以及运动目标的影响，而在这些影响中，通过风速和运动目标的运动速度进行判定影响的大小，若风速越大则表明风速的影响较大，对应的扬尘的移动方向更接近于风向，若运动目标的运动速度越大则表明行驶方向的影响较高，对应的扬尘的移动方法更接近于运动目标的运动方向。
S8、在获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向和每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向后，对当前帧图像进行去模糊操作得到当前帧去运动模糊后的图像。
对当前帧图像进行去模糊操作得到当前帧去运动模糊后的图像的步骤包括：在获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向和每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向后，通过非盲去卷积方法以现有的模糊核进行去模糊操作，得到当前帧去运动模糊后的图像。
本发明中在得到第
Figure 556546DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的运动模糊区域、第
Figure 626134DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的运动模糊区域中运动目标的运动模糊方向和扬尘的运动模糊方向后，通过现有的非盲去卷积方法，以现有的模糊核进行去模糊操作，得到去除运动模糊后的图像。在本发明中不对模糊核进行限定，仅对模糊区域以及去模糊方向进行去运动模糊计算。至此，得到当前帧去运动模糊后的图像。
S9、采用暗通道先验算法计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量。
采用暗通道先验算法计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量的步骤包括：根据暗通道先验算法中的现有的大气散射模型，计算出当前帧去运动模糊后的图像中的透射率；利用当前帧去运动模糊后的图像中的透射率，计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量。
本发明在得到当前帧去运动模糊后的图像后，采用暗通道先验算法，根据暗通道先验算法中的现有的大气散射模型进行扬尘含量评估，其中扬尘含量通过暗通道先验算法中的透射率进行表征，现有技术中透射率
Figure 558317DEST_PATH_IMAGE053
的具体计算公式为：
Figure 387864DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure 89104DEST_PATH_IMAGE055
表示步骤二获得的自适应去运动模糊后的图像；
Figure 329593DEST_PATH_IMAGE056
表示窗口大小，本发明中设置为
Figure 749073DEST_PATH_IMAGE057
；
Figure 349687DEST_PATH_IMAGE058
表示在
Figure DEST_PATH_IMAGE059
三个通道中像素点
Figure 843116DEST_PATH_IMAGE060
的最小值；
Figure 5239DEST_PATH_IMAGE061
表示暗通道图像，即在图像中以像素点
Figure 177594DEST_PATH_IMAGE060
为中心的
Figure 332632DEST_PATH_IMAGE056
窗口下，选取窗口内灰度值最小值代替像素点
Figure 8464DEST_PATH_IMAGE060
的灰度值之后，所有替换后灰度值之后的像素点构成的图像；
Figure 840022DEST_PATH_IMAGE062
表示全局信息变量，为暗通道图像中像素值前
Figure 437357DEST_PATH_IMAGE063
的像素点在原始图像
Figure 130507DEST_PATH_IMAGE055
中的最大灰度值。
至此，计算出当前帧图像的透射率
Figure 942736DEST_PATH_IMAGE064
，根据先验知识可知图像的透射率越低，图像的扬尘含量就越高。设置扬尘程度阈值
Figure 430349DEST_PATH_IMAGE065
,
Figure 311717DEST_PATH_IMAGE066
,
Figure 261088DEST_PATH_IMAGE067
，其中
Figure 911512DEST_PATH_IMAGE068
，可根据实施者具体实施情况而定。通过比较第
Figure 835606DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的透射率与扬尘程度阈值的差异，进行扬尘程度评估，具体的为：
若
Figure 204270DEST_PATH_IMAGE069
，表明透射率很低，对应的第
Figure 989954DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的扬尘含量很高，定义当前扬尘程度为重度扬尘；
若
Figure 963727DEST_PATH_IMAGE070
，表明透射率较低，对应的第
Figure 58722DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的扬尘含量较高，定义当前扬尘程度为中度扬尘；
若
Figure 898371DEST_PATH_IMAGE071
，表明透射率较高，对应的第
Figure 2593DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的扬尘含量较低，定义当前扬尘程度为轻度扬尘；
若
Figure 627609DEST_PATH_IMAGE072
，表明透射率很高，对应的第
Figure 893505DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的扬尘含量很低，定义当前扬尘程度为正常。
本发明在确定出第
Figure 546134DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的扬尘程度后，可根据当前帧图像的透射率
Figure 578681DEST_PATH_IMAGE064
计算出当前帧图像的扬尘含量
Figure 58204DEST_PATH_IMAGE073
。
根据先验知识得到图像的透射率越低，图像的扬尘含量就越高。因此，本发明通过第
Figure 495001DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的透射率计算出当前帧图像的扬尘含量。其中第
Figure 13970DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的扬尘含量
Figure 194415DEST_PATH_IMAGE073
的具体的表达式为：
Figure 528445DEST_PATH_IMAGE074
其中，
Figure 401723DEST_PATH_IMAGE064
表示第
Figure 1463DEST_PATH_IMAGE003
帧图像的透射率；
Figure 251178DEST_PATH_IMAGE075
表示扬尘含量计算超参数，可根据当前道路所在地段先验历史数据中最大的扬尘含量确定。
一种道路扬尘图像识别系统，包括：
采集模块，用于实时采集道路上的多帧图像和风速风向数据；
运动模糊区域确定模块，用于将采集的当前帧和前一帧图像作差分得到当前帧图像中的多个运动模糊区域；
第一计算模块，用于对采集的当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域进行角点检测并匹配得到多对角点，确定出当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点；用于利用当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域中属于同一运动目标的多个角点坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度、运动方向和运动模糊方向；
扬尘区域确定模块，用于检测出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域，将当前帧图像中每个运动模糊区域中包含的全部运动目标所在的区域范围以外的区域作为扬尘区域；
第二计算模块，用于利用当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度，和每个运动模糊区域中每个运动目标质心与对应的扬尘区域质心之间的距离，确定出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值；
第三计算模块，用于利用当前帧图像所在时刻对应的风速风向数据、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向；
扬尘含量计算模块，用于在获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向和每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向后，对当前帧图像进行去模糊操作得到当前帧去运动模糊后的图像；用于采用暗通道先验算法计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量。
综上所述，本发明提供一种道路扬尘图像识别方法及系统，通过相邻帧图像差分确定图像中运动模糊区域，并根据运动模糊区域图像的特征，对运动目标的运动模糊方向以及扬尘的运动模糊方向进行分析计算，从而得到运动模糊区域图像运动模糊方向，进行自适应去运动模糊计算，提高了去运动模糊的效果，实现准确的识别出扬尘含量。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种道路扬尘图像识别方法，其特征在于，该方法包括：
实时采集道路上的多帧图像和风速风向数据；
将采集的当前帧和前一帧图像作差分得到当前帧图像中的多个运动模糊区域；
对采集的当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域进行角点检测并匹配得到多对角点，确定出当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点；
利用当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域中属于同一运动目标的多个角点坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度、运动方向和运动模糊方向；
检测出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域，将当前帧图像中每个运动模糊区域中包含的全部运动目标所在的区域范围以外的区域作为扬尘区域；
利用当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度，和每个运动模糊区域中每个运动目标质心与对应的扬尘区域质心之间的距离，确定出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值；
将每分钟采集的风速风向数据作为该分钟内每一帧图像的风向和风速数据，第
Figure 778029DEST_PATH_IMAGE001
分钟采集的风向和风速数据分别记为
Figure 175644DEST_PATH_IMAGE002
和
Figure 218686DEST_PATH_IMAGE003
，则对应属于第
Figure 292821DEST_PATH_IMAGE001
分钟内第
Figure 663891DEST_PATH_IMAGE004
帧的风向数据和风速数据分别为：
Figure 989830DEST_PATH_IMAGE005
和
Figure 277592DEST_PATH_IMAGE006
；
确定运动模糊区域中每个运动目标质心与对应的扬尘区域质心之间的距离，以扬尘区域质心
Figure 132415DEST_PATH_IMAGE007
作为扬尘区域的中心，利用运动模糊区域图像中运动目标数量为
Figure 521940DEST_PATH_IMAGE008
，结合得到的每个运动目标的运动速度计算出每个运动目标对扬尘的影响权重值，其中，当前帧图像即为第
Figure 245045DEST_PATH_IMAGE004
帧图像，第
Figure 332519DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 889402DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 484332DEST_PATH_IMAGE010
个运动目标对扬尘的影响权重值
Figure 761860DEST_PATH_IMAGE011
的计算公式为：
Figure 634001DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 486420DEST_PATH_IMAGE011
表示第
Figure 53798DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 525231DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 642092DEST_PATH_IMAGE010
个运动目标对扬尘的影响权重值；
Figure 9619DEST_PATH_IMAGE013
表示第
Figure 595452DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 604997DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域的第
Figure 855325DEST_PATH_IMAGE010
个运动目标的质心；
Figure 783967DEST_PATH_IMAGE014
表示第
Figure 591517DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 139173DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域的扬尘区域范围的质心；
Figure 699467DEST_PATH_IMAGE015
表示第
Figure 549743DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 234802DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域的第
Figure 445203DEST_PATH_IMAGE010
个运动目标的质心
Figure 876316DEST_PATH_IMAGE013
，与第
Figure 22126DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 787957DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域的扬尘区域范围的质心
Figure 555712DEST_PATH_IMAGE014
的欧式距离；
Figure 231543DEST_PATH_IMAGE016
表示第
Figure 204048DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 332541DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域的第
Figure 901056DEST_PATH_IMAGE010
个运动目标的运动速度；
利用当前帧图像所在时刻对应的风速风向数据、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向；
利用得到的第
Figure 696974DEST_PATH_IMAGE004
帧图像对应的风向数据
Figure 309221DEST_PATH_IMAGE017
、风速数据
Figure 800376DEST_PATH_IMAGE018
，以及第
Figure 297217DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 72275DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 730789DEST_PATH_IMAGE010
个运动目标车辆的行驶方向
Figure 974820DEST_PATH_IMAGE019
、速度影响权重值
Figure 9772DEST_PATH_IMAGE011
，计算第
Figure 639336DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 734331DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中扬尘运动模糊方向
Figure 931570DEST_PATH_IMAGE020
的计算公式为：
Figure 894847DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 519863DEST_PATH_IMAGE020
表示第
Figure 661126DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 738803DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中扬尘运动模糊方向；
Figure 974612DEST_PATH_IMAGE018
表示第
Figure 454135DEST_PATH_IMAGE004
帧图像对应的风速数据；
Figure 766299DEST_PATH_IMAGE022
表示归一化后的风速数据；
Figure 331272DEST_PATH_IMAGE023
表示与风向
Figure 636352DEST_PATH_IMAGE017
平行的单位向量；
Figure 235960DEST_PATH_IMAGE011
表示第
Figure 453446DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 364770DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 348907DEST_PATH_IMAGE010
个运动目标对扬尘的影响权重值；
Figure 427458DEST_PATH_IMAGE024
表示归一化后的第
Figure 206058DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 604678DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 736713DEST_PATH_IMAGE010
个运动目标对扬尘的影响权重值；
Figure 779756DEST_PATH_IMAGE025
表示与第
Figure 853891DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 490540DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 285320DEST_PATH_IMAGE010
个运动目标车辆行驶方向平行的单位向量；
Figure 838661DEST_PATH_IMAGE026
表示第
Figure 568851DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 817430DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中存在的
Figure 540535DEST_PATH_IMAGE008
个运动目标车辆的速度影响的累加；
Figure 165027DEST_PATH_IMAGE027
表示向量计算中方向的计算；“
Figure 456331DEST_PATH_IMAGE028
”表示扬尘的运动模糊方向与扬尘的移动方向相反；
在获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向和每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向后，对当前帧图像进行去模糊操作得到当前帧去运动模糊后的图像；
采用暗通道先验算法计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量。
2.根据权利要求1所述的一种道路扬尘图像识别方法，其特征在于，所述确定出当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点的步骤包括：
获取匹配后多对角点的坐标；
利用匹配后每对角点的坐标计算出匹配后每对角点的位移量；
利用匹配后每对角点的位移量和采集相邻帧图像的预设间隔时间，计算出当前帧图像中每个角点的移动速度；
计算出当前帧图像中任意两个角点的移动速度差值，将移动速度差值小于移动速度阈值的两个角点作为同一运动目标的两个角点，同理得到当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点。
3.根据权利要求2所述的一种道路扬尘图像识别方法，其特征在于，所述计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度、运动方向和运动模糊方向的步骤包括：
获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的角点数量和每个运动目标对应的多个角点的移动速度；
计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的多个角点的移动速度和值，将该和值与对应的运动目标中包含的角点数量的比值作为当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度；
利用当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的多个角点的坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的质心坐标；
利用前一帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对应的多个角点的坐标，计算出前一帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的质心坐标；
利用当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的质心坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向；
将当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向的反方向，作为当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向。
4.根据权利要求1所述的一种道路扬尘图像识别方法，其特征在于，所述检测出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域的步骤包括：
以当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点作为参考进行凸包检测，将凸包构成的区域作为该运动目标的区域范围，同理得到当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域。
5.根据权利要求1所述的一种道路扬尘图像识别方法，其特征在于，所述对当前帧图像进行去模糊操作得到当前帧去运动模糊后的图像的步骤包括：
在获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向和每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向后，通过非盲去卷积方法以现有的模糊核进行去模糊操作，得到当前帧去运动模糊后的图像。
6.根据权利要求1所述的一种道路扬尘图像识别方法，其特征在于，所述采用暗通道先验算法计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量的步骤包括：
根据暗通道先验算法中的现有的大气散射模型，计算出当前帧去运动模糊后的图像中的透射率；
利用当前帧去运动模糊后的图像中的透射率，计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量。
7.一种道路扬尘图像识别系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于实时采集道路上的多帧图像和风速风向数据；
运动模糊区域确定模块，用于将采集的当前帧和前一帧图像作差分得到当前帧图像中的多个运动模糊区域；
第一计算模块，用于对采集的当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域进行角点检测并匹配得到多对角点，确定出当前帧图像中属于同一运动目标的多个角点；用于利用当前帧和前一帧图像中每个运动模糊区域中属于同一运动目标的多个角点坐标，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度、运动方向和运动模糊方向；
扬尘区域确定模块，用于检测出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标所在的区域，将当前帧图像中每个运动模糊区域中包含的全部运动目标所在的区域范围以外的区域作为扬尘区域；
第二计算模块，用于利用当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动速度，和每个运动模糊区域中每个运动目标质心与对应的扬尘区域质心之间的距离，确定出当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值；
将每分钟采集的风速风向数据作为该分钟内每一帧图像的风向和风速数据，第
Figure 316840DEST_PATH_IMAGE001
分钟采集的风向和风速数据分别记为
Figure 328789DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 466510DEST_PATH_IMAGE030
，则对应属于第
Figure 131977DEST_PATH_IMAGE001
分钟内第
Figure 355148DEST_PATH_IMAGE004
帧的风向数据和风速数据分别为：
Figure 951215DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure 943441DEST_PATH_IMAGE032
；
确定运动模糊区域中每个运动目标质心与对应的扬尘区域质心之间的距离，以扬尘区域质心
Figure 186335DEST_PATH_IMAGE007
作为扬尘区域的中心，利用运动模糊区域图像中运动目标数量为
Figure 755857DEST_PATH_IMAGE008
，结合得到的每个运动目标的运动速度计算出每个运动目标对扬尘的影响权重值，其中，当前帧图像即为第
Figure 499822DEST_PATH_IMAGE004
帧图像，第
Figure 224851DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 294438DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 85676DEST_PATH_IMAGE033
个运动目标对扬尘的影响权重值
Figure 508699DEST_PATH_IMAGE034
的计算公式为：
Figure 209938DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 309482DEST_PATH_IMAGE034
表示第
Figure 338749DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 690095DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 370475DEST_PATH_IMAGE033
个运动目标对扬尘的影响权重值；
Figure 391652DEST_PATH_IMAGE036
表示第
Figure 298428DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 312521DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域的第
Figure 595210DEST_PATH_IMAGE033
个运动目标的质心；
Figure 177501DEST_PATH_IMAGE037
表示第
Figure 430628DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 733564DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域的扬尘区域范围的质心；
Figure 529482DEST_PATH_IMAGE038
表示第
Figure 141729DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 632884DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域的第
Figure 129725DEST_PATH_IMAGE033
个运动目标的质心
Figure 904783DEST_PATH_IMAGE036
，与第
Figure 563297DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 541749DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域的扬尘区域范围的质心
Figure 435755DEST_PATH_IMAGE037
的欧式距离；
Figure 206265DEST_PATH_IMAGE039
表示第
Figure 167837DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 492639DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域的第
Figure 455916DEST_PATH_IMAGE033
个运动目标的运动速度；
第三计算模块，用于利用当前帧图像所在时刻对应的风速风向数据、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动方向、当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标对扬尘的影响权重值，计算出当前帧图像中每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向；
利用得到的第
Figure 80933DEST_PATH_IMAGE004
帧图像对应的风向数据
Figure 956616DEST_PATH_IMAGE040
、风速数据
Figure 158927DEST_PATH_IMAGE018
，以及第
Figure 270103DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 359412DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 920844DEST_PATH_IMAGE033
个运动目标车辆的行驶方向
Figure 485817DEST_PATH_IMAGE041
、速度影响权重值
Figure 541629DEST_PATH_IMAGE034
，计算第
Figure 610079DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 342412DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中扬尘运动模糊方向
Figure 394682DEST_PATH_IMAGE042
的计算公式为：
Figure 985675DEST_PATH_IMAGE043
其中，
Figure 298845DEST_PATH_IMAGE042
表示第
Figure 811866DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 226798DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中扬尘运动模糊方向；
Figure 608101DEST_PATH_IMAGE018
表示第
Figure 916722DEST_PATH_IMAGE004
帧图像对应的风速数据；
Figure 741590DEST_PATH_IMAGE044
表示归一化后的风速数据；
Figure 768452DEST_PATH_IMAGE045
表示与风向
Figure 687866DEST_PATH_IMAGE040
平行的单位向量；
Figure 460781DEST_PATH_IMAGE034
表示第
Figure 581184DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 688817DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 431164DEST_PATH_IMAGE033
个运动目标对扬尘的影响权重值；
Figure 307853DEST_PATH_IMAGE046
表示归一化后的第
Figure 599157DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 944819DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 206036DEST_PATH_IMAGE033
个运动目标对扬尘的影响权重值；
Figure 545355DEST_PATH_IMAGE047
表示与第
Figure 866615DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 968082DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中的第
Figure 908356DEST_PATH_IMAGE033
个运动目标车辆行驶方向平行的单位向量；
Figure 759638DEST_PATH_IMAGE048
表示第
Figure 533690DEST_PATH_IMAGE004
帧图像的第
Figure 978578DEST_PATH_IMAGE009
个运动模糊区域中存在的
Figure 847177DEST_PATH_IMAGE008
个运动目标车辆的速度影响的累加；
Figure 569276DEST_PATH_IMAGE049
表示向量计算中方向的计算；“
Figure 373284DEST_PATH_IMAGE028
”表示扬尘的运动模糊方向与扬尘的移动方向相反；
扬尘含量计算模块，用于在获取当前帧图像中每个运动模糊区域中每个运动目标的运动模糊方向和每个运动模糊区域的扬尘运动模糊方向后，对当前帧图像进行去模糊操作得到当前帧去运动模糊后的图像；用于采用暗通道先验算法计算出当前帧去运动模糊后的图像中的扬尘含量。
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