基于可见-近红外光谱的路面状况识别的研究

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光谱技术在公路状态识别(是否结冰、积水或积雪)方面有着积极的应用前景,但太阳光作为光源识别公路状态的研究较少。分别采用阳光和卤钨灯作为白天和夜间的实验光源,通过微型光谱仪数据分别得到冰、水、雪和公路本底的可见-近红外波段的光谱曲线。白天时,结冰和积水状态在不同光照情况下会出现“异物类谱”现象,根据阳光光照特性,本文提出将“环境变量”作为特征值的解决方法,并基于光谱曲线及归一化后的“环境变量”特征值,将光谱数据组合成新的数据波形,基于Dropout与Adam优化器的神经网络模型对数据进行训练和识别,最终识别
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