在恶劣天气条件下，监控系统常因雨水影响，导致图像模糊、对比度降低、目标信息丢失，严重影响城市公共安全与智能交通管理。近日，由淮阴工学院清晰视科技团队自主研发的“风雨不改”雨天高清成像技术取得重大突破，成功克服了传统去雨方法的局限，为智慧城市建设提供了坚实的技术支撑。

当前，主流的去雨方法主要分为基于先验知识、深度学习和两者融合的方式。然而，现有技术在处理复杂降雨环境时仍存在图像过度平滑、细节损失等问题。“风雨不改”技术创新性地提出“基于各向异性梯度域驱动网络”的图像去雨方法，使去雨后的图像能更精准地恢复原始细节，保证监控系统在极端天气下的稳定运行。

此外，该技术进一步突破了传统方法的计算瓶颈，利用深度学习优化模型参数，大幅提升图像复原质量的同时减少了网络计算量，相较于传统神经网络运算效率提升3倍。

图 1“清晰视”高清图像去雨系统成果图

在智能交通领域，该技术可用于提高交通监控摄像头在雨天的识别能力，使车牌识别、事故监测等任务更准确高效。此外，高清去雨技术还可广泛应用于自动驾驶、无人机监测、灾害评估等领域，为恶劣天气条件下的视觉感知提供强有力的技术保障。

图 2雨天监控实拍图的去雨处理，实拍图（上），修复图（下）

未来，该团队将继续优化算法，提高去雨模型的适应性，进一步研究自适应梯度算子和无监督学习方法，以适应更复杂的实际应用场景。随着我国智慧城市建设的深入推进，这一技术有望在城市安全、公共交通、智能安防等多个领域发挥更大作用。