[发明专利]一种基于深度学习和胎噪声谱图的汽车辅助系统及方法有效
| 申请号： | 201910754015.X | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110569739B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 徐洋;张旭 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V10/143;G06F17/14;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G08G1/0967;G10L25/30;G10L25/51;H04L67/10 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 丁云 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习和胎噪声谱图的汽车辅助系统及方法，系统与汽车上的行车电脑连接，该系统包括数据采集模块、计算机模块、反馈模块、本地网络模块和云端服务器，计算机模块分别与数据采集模块、反馈模块、行车电脑和本地网络模块连接，本地网络模块分别与反馈模块和云端服务器连接。与现有技术相比，本发明具有利用基于卷积神经网络的深度学习技术对路面图像和胎噪声进行自动识别和特征提取，识别精度和识别效率高，能很好的适应多变天气和路况，利用近红外摄像和彩色摄像头结合，能较好地提高不良光照和气象条件下的成像质量，利用声谱图对胎噪声信息进行分析，鲁棒性和通用性强，行车安全性和区域路况预报能力高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 噪声 汽车 辅助 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习和胎噪声谱图的汽车辅助系统，所述的系统与汽车上的行车电脑连接，其特征在于，所述的系统包括数据采集模块(1)、计算机模块(2)、反馈模块(3)、本地网络模块(4)和云端服务器(5)，所述的计算机模块(2)分别与数据采集模块(1)、反馈模块(3)、行车电脑和本地网络模块(4)连接，所述的本地网络模块(4)分别与反馈模块(3)和云端服务器(5)连接，/n所述的数据采集模块(1)用于采集路面图像和胎噪声，所述的计算机模块(2)基于深度学习算法对采集到的路面图像和胎噪声进行处理，并将处理得到的预测结果传输给本地网络模块(4)、行车电脑和反馈模块(3)，所述的预测结果包括路面结冰情况和路面摩擦状态，所述的本地网络模块(4)用于将预测结果传输给云端服务器(5)、从云端服务器(5)获取天气情况并将天气情况传输给反馈模块(3)和计算机模块(2)，所述的云端服务器(5)用于存储预测结果并向本地网络模块(4)发送天气情况，所述的反馈模块(3)用于将预测结果和天气情况反馈给驾驶员。/n
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