申请/专利权人：昭通亮风台信息科技有限公司

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117784145A

主分类号：G01S15/88

分类号：G01S15/88;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G01S15/89;G06N3/044;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：["20231226 CN 2023118057395"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明提供了一种基于超声波和深度学习网络模型的路面结冰识别方法，包括如下步骤：通过超声波发射器将声波束发射至路面；通过超声波接收器接收所述超声波发射器发射的所述声波束，并将所述超声波接收器接收的所述声波束转化为声波图像；将所述声波图像输入至训练后的深度学习网络模型，根据所述声波图像的杂乱程度判断路面识别结果。本发明基于超声波数据来进行路面结冰识别，不依赖其他例如现有技术的图像识别、气象检测等设备的数据，因此硬件成本极低；相比与对气象的检测和图像识别方法，本发明基于高速路面进行超声波反射数据得到的深度学习网络模型，具备较强的适用性。

主权项：1.一种基于超声波和深度学习网络模型的路面结冰识别方法，其特征在于，包括如下步骤：通过超声波发射器将声波束发射至路面；通过超声波接收器接收所述超声波发射器发射的所述声波束，并将所述超声波接收器接收的所述声波束转化为声波图像；将所述声波图像输入至训练后的深度学习网络模型，根据所述声波图像的杂乱程度判断路面识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 昭通亮风台信息科技有限公司 基于超声波和深度学习网络模型的路面结冰识别方法及系统

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