基于机器学习的路面状况检测系统及方法

专利主权项内容

1.基于机器学习的道路路面状况检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、采集道路路面图像，对采集到的路面图像进行预处理；S200、将上次检测获取的道路路面图像作为第一路面图像，此次检测获取的道路路面图像作为第二路面图像，根据第一路面图像与第二路面图像的道路路面状况，基于卷积神经网络回归模型预测下次检测的检测周期，所述卷积神经网络模型输入为第一路面图像和第二路面图像，输出为预测下次检测的检测周期；S300、获取道路数据，所述道路数据包括但不限于当前检测道路的道路类型与道路承载数据，并获取从当前时间到下次检测的检测周期时间内的气象因素数据；S400、根据S300中获取到的数据调整S200中预测得到的检测周期；S500、将此次检测获取的道路路面图像替换上次检测获取的道路路面进行存储。