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上传时间: 2020-12-16
详细说明：本期我们将展示一种对路面类型和质量进行分类的方法及其步骤。为了测试这种方法，我们使用了我们制作的RTK数据集。
路面分类
该数据集[1]包含用低成本相机拍摄的图像，以及新兴国家常见的场景，其中包含未铺砌的道路和坑洼。路面类型是有关人或自动驾驶车辆应如何驾驶的重要信息。除了乘客舒适度和车辆维护以外，它还涉及每个人的安全。我们可以通过[2]中的简单卷积神经网络（CNN）结构来实现。
在这种方法中，我们对表面类型分类任务使用特定的模型，我们将其定义为以下类别：沥青，已铺设（用于所有其他类型的路面）和未铺设。对于表面质量，我们使用其他三种不同的模型，每种类型的表面都使用一种。这四个模型都具有相同
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