Особенности распознавания движения автомобилей при сложных погодных условиях.
Такие условия, как дождь, снег, туман, слабое освещение или блики от мокрого дорожного покрытия, значительно ухудшают качество видеоматериала, затрудняя работу алгоритмов распознавания объектов и отслеживания их траектории. Поэтому существует ряд особенностей обработки видеоданных для анализа автомобильного движения при сложных погодных условиях. В частности, выделяют несколько ключевых этапов обработки видеоданных в условиях неблагоприятной погоды: предобработку, определение объектов, отслеживание движения, фильтрацию искажений, постобработку.
Каждый из этих этапов требует адаптации под погодные влияния и может включать в себя как классические алгоритмы обработки изображений, так и современные методы с применением глубокого обучения [Dilek, Dener, 2023].
Предобработка видеоданных является фундаментальным этапом в распознавании движения автомобилей, особенно в условиях неблагоприятной погоды, когда качество изображения значительно ухудшается. Цель этого этапа — улучшить визуальные характеристики видеопотока, минимизировать шумы и искажения, вызванные дождём, снегом, туманом, светом от фар и отражениями от мокрого асфальта.
Для повышения контрастности и улучшения локальной яркости изображения часто используется алгоритм CLAHE (англ. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization), который эффективно работает даже при неравномерном освещении сцены, не усиливая при этом шум [Pisano и др., 1998]. При наличии атмосферных помех, таких как капли дождя или снежные хлопья, применяются методы пространственно-временной фильтрации, включая гауссово и билатеральное размытие, а также более современные подходы на основе сверточных нейронных сетей, такие как DerainNet и DesnowNet, обученные на синтетических и реальных погодных сценах.
В условиях тумана или низкой освещённости большое значение приобретают алгоритмы восстановления сцены, построенные на физико-оптических моделях, например, метод Dark Channel Prior (DCP), а также нейросетевые модели AOD-Net и DehazeNet, позволяющие восстанавливать четкость и насыщенность изображения в туманных условиях. Для реализации этих алгоритмов широко используются такие программные инструменты, как OpenCV для традиционных фильтров и преобразований, а также TensorFlow и PyTorch для работы с обученными моделями нейронных сетей. Грамотная предобработка видеоданных является не просто подготовительным этапом, а критически важной частью всей системы видеоанализа, закладывающей основу для корректного распознавания и трекинга транспортных средств в условиях плохой видимости.
Следующим этапом является детектирование объектов, в рамках которого система идентифицирует автомобили и другие элементы дорожной сцены на каждом видеокадре. Дождь, снег, туман и другие факторы могут создавать ложные контуры, искажения форм или полную потерю визуального сигнала. Для решения задачи детекции в современных системах применяются как классические методы компьютерного зрения, такие как алгоритмы на основе градиентных признаков, так и более продвинутые модели, основанные на глубоком обучении.
Наиболее широко используются нейронные сети семейства YOLO (англ. You Only Look Once), последние версии которых (YOLOv5 и YOLOv8), отличаются высокой скоростью и точностью, а также модели SSD (англ. Single Shot MultiBox Detector) и Faster R-CNN, хорошо зарекомендовавшие себя в условиях ограниченной видимости [Ashraf и др., 2024]. В сложных погодных условиях эти модели могут дообучаться на специализированных наборах данных, включающих изображения с дождём, туманом или снегом, что значительно повышает устойчивость распознавания.
В дополнение к этому применяются методы семантической и инстанс-сегментации, такие как Mask R-CNN или DeepLabV3+, позволяющие более точно отделить силуэты автомобилей от сложного фона, особенно в условиях, когда объект частично закрыт атмосферными эффектами. В городских интеллектуальных системах часто применяются гибридные подходы, когда первичная детекция автомобилей производится локально, а результаты уточняются на серверной стороне с помощью более мощных моделей. Надёжность детектирования во многом определяется качеством обучающих данных и возможностью адаптации модели к конкретным погодным и световым условиям, поэтому важной частью становится не только выбор алгоритма, но и его настройка под конкретный сценарий эксплуатации.
После успешного детектирования транспортных средств на отдельных кадрах необходимо обеспечить их отслеживание во времени, то есть установить соответствие между объектами на последовательных кадрах видеопотока [Lu и др., 2023]. Этот процесс, называемый трекингом, позволяет анализировать траектории движения, определять скорость и направление автомобилей, а также выявлять потенциально опасные ситуации. В условиях плохой видимости задача усложняется за счёт частичных или полных потерь объекта из поля зрения, появления артефактов, наложения теней и отражений.
Наиболее распространёнными алгоритмами трекинга являются Kalman Filter в сочетании с алгоритмами ассоциации объектов (например, англ. Hungarian Algorithm), а также более устойчивые в сложных условиях нейросетевые трекеры, такие как Deep SORT и ByteTrack, способные учитывать как геометрию движения, так и визуальные признаки объекта. В реальных системах часто применяется комбинация трекинга с повторной детекцией, позволяющая восстановить потерянные объекты при ухудшении условий съёмки.
Для повышения устойчивости работы системы в условиях дождя, снега или тумана применяется дополнительная фильтрация видеопотока с целью компенсации погодных искажений. Используются нейронные сети, специально обученные на данных с погодными артефактами, такие как RainNet, DeRaindrop, All-in-One Deweather Net и MSBDN (англ. Multi-Scale Boosted Dehazing Network). Эти модели эффективно устраняют дождевые полосы, капли, туман и блики, сохраняя при этом важные детали изображения.
В ряде решений такие алгоритмы могут активироваться автоматически при распознавании ухудшения погодных условий — например, на основе данных с датчиков погодных условий или анализа кадра, — позволяя системе адаптироваться к текущей обстановке и сохранять точность анализа, без лишней нагрузки.