31、道路维护区域定位与未来温度分析探索

道路维护区域定位与未来温度分析探索

道路维护区域定位技术

在卫星信号缺失的情况下，为解决道路维护区域的定位问题，研究人员通过识别高速公路视频中的1公里桩和100米桩，构建了道路信息数据库，以实现道路管理部门对维护区域的定位，提高了道路维护和管理的准确性和效率。

在具体的技术实现过程中：
1. 图像增强与区域定位 ：CLAHE图像增强技术在里程桩板提取中发挥了重要作用，YCbCr颜色空间则突出了感兴趣区域（ROI），减少了数据存储，提高了处理效率。MSER（最大稳定极值区域）能够在复杂背景下快速定位桩板区域。
2. 桩板分类 ：基于HOG（方向梯度直方图）特征提取的SVM（支持向量机）图像分类器实现了1公里桩板和100米桩板的分类，其分类精度和召回率表现良好，100米桩板分类准确率为86.73%，1公里桩板分类准确率为89.77%。

未来温度分析

全球变暖导致的持续超高温给人类社会发展敲响了警钟。为改善这一问题并提出建设性建议，研究人员运用时间序列和GA - BP神经网络预测模型，对影响全球温度的主要因素进行了研究，以探究全球平均温度的变化趋势。

数据预处理

研究收集了1850 - 2022年伯克利地球气候数据库中的全球年平均温度数据作为补充数据。由于数据中存在大量空值，可能导致未来全球变暖预测出现偏差，且直接删除空值会影响模型预测的准确性，因此采用均值插补法，以每个城市平均温度的众数作为替代值。同时，还从伯克利地球气候数据库和“我们的世界数据”平台收集了二氧化碳排放、太阳辐射强度、化石燃料燃烧和海洋温度四组数据，作为预