Abstract-Present vision baserade förarassistanssystem är utformade för att utföra under goda väderförhållanden. Den begränsade sikt som orsakas av kraftigt regn eller dimma påverkar dock synsystemen. För att förbättra maskinseendet vid dåligt väder krävs ett tillförlitligt detektionssystem som markbas. Vi presenterar en strategi som kan skilja mellan flera vädersituationer baserat på klassificeringen av enskilda monokulära färgbilder, utan några ytterligare antaganden eller förkunskaper. Den föreslagna bilddeskriptorn överträffar tydligt befintliga deskriptorer för denna uppgift. Experimentella resultat på verkliga trafikbilder kännetecknas av hög noggrannhet, effektivitet och mångsidighet när det gäller förarassistanssystem.
Roser et.al(2008) REF föreslog en metod för att förbättra maskinseendet vid dåligt väder för förarassistans.
Classification of weather situations on single color images
{'venue': '2008 IEEE Intelligent Vehicles Symposium', 'journal': '2008 IEEE Intelligent Vehicles Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}