Oönskade trafikförhållanden är huvudorsaken till trafikolyckor. Vägbeläggningsigenkänning baserad på videobild har blivit en central fråga. Men hybrida vägytor och vägytor under olika belysningsmiljöer är två avgörande problem. I detta papper kategoriseras vägytan i 5 typer, inklusive torr, våt, snö, is och vatten. Därefter, enligt den ursprungliga bildstorleken, är bilder segmenterade; 9-dimensionella färgegnactors och 4 texture eigenvectors extraheras för att konstruera väg ytegenskaper databas. Därefter föreslås en igenkänningsmetod för vägbeläggning baserat på SVM (Support Vector Machine). För att förbättra igenkänningsnoggrannheten och universaliteten används en nätsökningsalgoritm och PSO-algoritm (Partikel Swarm Optimering) för att optimera kärnans funktionsfaktor och strafffaktor för SVM. Slutligen testas ett stort antal verkliga vägytor i olika miljöer. Resultaten visar att metoden baserad på SVM och bildsegmentering är genomförbar. Noggrannheten hos PSO-algoritmen är mer än 90 %, vilket effektivt löser problemet med igenkänning av vägytan i tillstånd av hybrid eller olika videoscener.
Ett annat arbete i REF, undersökt hybrid vägförhållanden genom uppdelning av vägytan bilder till [9x5], [8x6] etc.
Road Surface State Recognition Based on SVM Optimization and Image Segmentation Processing
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Advanced Transportation', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}