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申请/专利权人:浙江理工大学;瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司
摘要:一种基于改进EfficientNet模型的路面状态分类方法,包括以下步骤:步骤1、构建原始图像数据集并标注分类;步骤2、建立基于改进EfficientNet的路面不平度分类模型;步骤3、定义损失函数并进行模型训练;步骤4、根据训练模型对实际路面不平度进行分类分析。本发明提出了一种基于改进EfficientNet模型的路面状态分类方法,在现有EfficientNet模型的结构中引入多光谱注意力FCA模块来代替挤压‑激励SE模块的设计思路,以加强对路面不平度信息的提取;并使用多模双线性池化MBP操作将改进后的EfficentNet网络与DenseNet网络进行融合,增强模型的特征提取能力,从而提高传统EfficientNet模型对于路面不平度分类的准确率。
主权项:1.一种基于改进EfficientNet模型的路面不平度分类方法,其特征在于:所述路面不平度分类方法包括以下步骤:步骤1、构建原始图像数据集并标注分类;步骤2、建立基于改进EfficientNet的路面不平度分类模型:在原有EfficientNet网络基础上将挤压-激励SE模块替换成多光谱注意力FCA模块,并增加了DenseNet网络作为模型的一条分支,输入图像经两个分支网络提取特征后经多模双线性池化MBP得到融合特征图,最后经分类层得到分类输出;步骤2.1输入路面图像,提取路面不平度特征:输入三通道RGB路面图像,经过EfficientNet和DenseNet两个网络分支提取路面不平度特征;步骤2.2融合特征图得到分类输出:步骤2.1所得的两个特征图经多模双线性池化MBP操作进行特征融合,并经过一个分类层得到最后的分类输出;步骤3、定义损失函数并进行模型训练;步骤4、根据训练模型对实际路面不平度进行分类分析:首先,在汽车的合适位置安装摄像头,并调整其位置和角度,确保可以准确捕捉到路面不平度图像;然后,将这些图像数据输入到基于改进EfficientNet的路面不平度分类模型中,以进行分析和识别,进而准确分类实际路面不平度。
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百度查询: 浙江理工大学 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司 一种基于改进EfficientNet模型的路面不平度分类方法
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