[发明专利]一种路面状态识别方法

权利要求书

1.一种路面状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取路面图像视频；

S2、根据预设的采样率，从路面图像视频中提取路面图像帧，得到多个路面图像；

S3、对路面图像进行预处理，得到处理后的路面图像；

S4、对处理后的路面图像进行标签化，得到路面图像样本集；

S5、基于卷积神经网络，利用线性与非线性结合的激活函数，构建路面状态识别模型；

S6、利用路面图像样本集对路面状态识别模型进行训练，得到训练好的路面状态识别模型；

S7、采集实际路面图像，并将实际路面图像输入训练好的路面状态识别模型，得到对应的路面状态识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种路面状态识别方法，其特征在于，所述步骤S3中对路面图像进行预处理具体包括以下步骤：

S31、对路面图像进行路面局部图像提取；

S32、去除模糊的路面图像；

S33、对路面图像进行光照强度统一化处理。

3.根据权利要求2所述的一种路面状态识别方法，其特征在于，所述步骤S31具体是对路面图像进行感兴趣区域提取，以得到路面局部图像。

4.根据权利要求3所述的一种路面状态识别方法，其特征在于，所述感兴趣区域具体为路面图像中127x127矩形像素点。

5.根据权利要求2所述的一种路面状态识别方法，其特征在于，所述步骤S33具体是利用同态滤波对路面图像进行光照强度同一化处理，以改善路面图像的明暗不均匀。

6.根据权利要求1所述的一种路面状态识别方法，其特征在于，所述步骤S4中标签化具体是将处理后的路面图像对应标定为干燥路面、潮湿路面、积雪路面、泥泞路面和其他路面。

7.根据权利要求1所述的一种路面状态识别方法，其特征在于，所述步骤S5中激活函数具体为：

其中，a为可变的超参数，x为特征值。

8.根据权利要求1所述的一种路面状态识别方法，其特征在于，所述步骤S6具体是采用MSGD算法进行路面状态识别模型的训练，其中，最大训练周期为2000次，每5个周期进行一次数据验证，当验证精度连续10次不下降时提前结束训练。