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摘要
本发明公开了基于机器视觉和车辆动力学融合的路面附着系数识别方法,包括主动式方法和被动式方法,主动式方法包括以下步骤：预训练模型选择；迁移学习：特征提取、新模型构建、参数微调；图像数据获取；路面信息分类识别；被动式方法包括以下步骤：数据采集；数据处理；特征提取；建立模型；附着系数估计；基于主动式和被动式融合的识别方法包括以下步骤：结果融合；车辆动力学控制。本发明通过行车记录仪来获取车辆前方的路面情况,经济收益比较可观；利用改进的VGGNet-16模型结合迁移学习的方法,并将机器视觉分析结果和车辆动力学分析结果融合起来进行综合分析,对路面的分类识别的准确率达到96.87％,车辆的控制更加安全。
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