智能驾驶中路面识别需要较快的实时性和较高的准确性，传统的图像分类识别技术不能很好满足该需求。针对这种情况，提出一种基于深度残差网络的路面状态识别方法，并结合残差模块构造一种新的网络模型结构。实验结果表明，改进的深度残差网络模型对建立的路面状态数据库分类识别准确率达到94.35%，证明基于改进后构造的卷积神经网络具有较好的分类准确度。
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