《表4 模型训练结果：基于视频的雾天能见度实时监测方法研究》

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《基于视频的雾天能见度实时监测方法研究》

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注:X为最优兴趣窗格亮度均方差

交通运输部门比较关注低能见度天气情况，因此选取能见度小于5 000 m大雾天气过程的1 565张气象站点拍摄的图像，该图像数据集包含了由雾天到晴天、日出到日落的天气过程。将采集的图像随机分为训练集和测试集，图像对应能见度情况分布见表3。将0~5 000 m分为3个能见度段进行研究，选用最优兴趣窗格亮度均方差作为自变量，以两种方式建模:一元线性回归模型和BP神经网络修正线性残差组合模型。将不同能见度段的模型进行对比分析，结果见表4。