摘要
本申请涉及一种车辆前方道路塌陷风险识别方法、装置、计算机设备、车辆和存储介质。所述方法包括获取车辆的投影光点特征数据和雷达传回特征数据;其中,投影光点特征数据为对车辆矩阵大灯在车辆前方道路上的投影光点进行识别处理后所得到的特征数据;雷达传回特征数据为对雷达原始数据进行识别处理后的特征数据;响应于风险识别模式为风险综合识别模式,对投影光点特征数据和雷达传回特征数据进行特征融合处理,得到融合后的特征数据;将融合后的特征数据输入至预先训练好的道路塌陷风险识别神经网络模型,得到车辆的前方道路塌陷风险识别结果;其中,前方道路塌陷风险识别结果包括存在塌陷或未存在塌陷。采用本方法能够提高实时性和准确性。
技术关键词
车辆前方道路
识别神经网络
矩阵大灯
雷达
风险识别方法
计算机设备
陀螺仪数据
控制刹车系统
处理器
风险识别装置
生成训练样本
模式
存储器
数据获取模块
识别模块
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
风险评价方法
风险评估模型
深度学习网络
地貌特征
数字高程模型
路径规划系统
避障路径
路径规划单元
双目视觉传感器
地形特征
自动识别系统
多模态数据采集
Mesh自组网
无人机集群
可变情报板
异形货物
货车
激光雷达点云数据
数据挖掘方法
边缘检测
室内机器人
定位传感器
因子
非线性最小二乘算法
异构传感器