在研究现有常态天气下交通状态判别的基础上,充分考虑冰雪灾害对道路通行能力的影响,提出了适用于冰雪天气条件下的路段和交叉口的交通状态判别方法同时考虑道路的等级、路段的通行能力以及路段长度等因素,确定了路段和交叉口的交通状态权重,实现了区域交通状态实时判别。最后利用TransModeler微观仿真软件对本文方法进行了验证。结果表明:该方法判别准确度较高、判别时间较短,为冰雪条件下交通状态研究提供了新的思路。

针对雨雪天气条件下的运动目标检测受到天气的影响较大,提出一种融合全变分(TV)正则化和Rank-1约束鲁棒主成分分析(RPCA)模型的视频序列运动目标检测算法。利用RPCA这一工具,在低秩稀疏分解框架下,采用Rank-1约束描述背景层的强低秩性,利用TV正则化结合L1范数对前景目标的稀疏性和空间连续性进行约束,从而弥补现有RPCA模型的不足。针对所提模型,采用交替迭代乘子法的思想结合增广拉格朗日乘子法对目标函数进行优化求解。实验结果表明,所提算法不仅能够准确检测出运动目标,而且具有较短的运行时间,这为视频的实时检测提供参考。与其他同类算法相比,所提算法不仅检测效果更佳,而且在F测度值、召回率和准确率的定量评价中均有优越性。

untiy中模拟下雨、雪的天气效果，可模拟小雨、大雨、暴雨、小雪、暴雪等。易修改参数，方便改变雨量大小。绝对实用，，