一种基于机器学习的路面湿滑状态检测方法、系统及平台

本发明公开了一种基于机器学习的路面湿滑状态检测方法、系统、平台及存储介质，通过采集获取与待检测湿滑状态路面相对应的第一路面数据，并根据所述第一路面数据处理生成相对应的第二路面数据；其中第一路面数据包括视频图像数据、近红外光谱数据和激光雷达数据；第二路面数据为待检测湿滑状态路面相关的特征数据；基于支持向量机分类学习算法，实时构建与路面状态信息相对应的预测模型，并结合测试参考数据评估训练处理所述预测模型；根据所述第二路面数据，并结合经评估训练处理后的预测模型，实时生成与路面相对应的第三路面数据；第三路面数据为路面湿滑状态预测数据，以及相应的系统、平台及存储介质，可提高湿滑路面检测的精度和鲁棒性。