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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明涉及基于视频数据的混合冰雪路面附着系数实时估计方法，步骤为：采集包含混合冰雪路面的历史监控视频数据及其对应的环境参数，以及不同的路面阴影图像，构建混合冰雪路面道路历史视频数据及其对应的环境参数数据集、路面阴影图像数据集；离线训练，分别得到背景提取模型、路面区域分割模型、路面阴影检测与消除模型、路面状态识别模型，构建路面状态识别系统。本发明基于机器视觉不仅实现了对典型冰雪路面附着系数的估计，同时对多种状态混合的冰雪路面进行准确分割，估计其附着系数，保证了估计的准确性和实时性，对提高预警的安全性具有重大意义。

主权项：1.一种基于视频数据的混合冰雪路面附着系数实时估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建混合冰雪路面道路历史监控视频数据及其对应的环境参数数据集、实时车载视频数据及其对应的环境参数数据集和路面阴影图像数据集；S2：离线训练，分别得到背景提取模型、路面区域分割模型、路面阴影检测与消除模型、路面状态识别模型，构建路面状态检测系统；S3：在线识别，将各个站点监控设备录制的实时监控视频传输至路面状态检测系统1中，输出路面状态检测结果1并保存；S4：车载摄像头实时拍摄前方道路视频，传输至路面状态检测系统2中，输出路面状态检测结果2，利用路面状态检测结果1修正路面状态检测结果2，得到最终的路面状态检测结果3，从而达到实时检测冰雪路面附着系数的目的；S5：根据路面类型与路面附着系数映射关系，得到车辆前方的冰雪路面附着系数的实时估计值；步骤2中所述的路面状态检测系统，训练步骤如下：S2-1、利用混合高斯背景建模算法得到背景提取模型，使用背景提取模型从监控视频中获取静态背景，为路面区域分割做准备；S2-2、对混合冰雪路面道路历史监控视频数据集进行标注，标注出路面区域和非路面区域，建立道路路面区域分割数据集，用于训练基于注意力机制的3DCNN卷积神经网络，得到路面区域分割模型；S2-3、利用路面阴影数据集，训练基于全局信息分析的阴影DSC特征的阴影检测算法以检测路面的阴影部分，再训练基于循环生成对抗网络消除路面阴影，由此得到路面阴影检测与消除模型；S2-4、对混合冰雪路面道路历史监控视频数据及其对应的环境参数数据集进行像素级的标注，构建路面状态数据集，同时利用数据增强技术对数据集进行扩增，训练多模块卷积神经网络，从而得到路面状态识别模型。

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权利要求：

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