摘要
本发明涉及一种基于监控音频的路面湿滑状态检测方法,包括特征提取和模型训练两部分。特征提取部分:本发明从音频的时域和频域两个角度出发,分别探索同一类别音频数据内在能量分布规律、频谱熵计算结果与时序依赖关系并加以时频域的分析融合,发明出一种适用于不同环境下车辆音频分类的行车音频表征特征。模型训练部分:选取深度学习预训练模型,分别从模型架构与模型训练两个不同的角度对其进行优化,实现端到端的方式进行路面湿滑状况的检测与识别。本发明能检测不同湿滑状态下的公路表面,检测的准确率较高。
技术关键词
状态检测方法
时序依赖关系
短时傅里叶变换
频域特征
频率
高精度路面
时域特征
信号处理算法
特征金字塔
监控相机
预训练模型
神经网络模型
音频特征
噪声
常用工具
数据
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