基于垂直加速度及路面图像的路面类型识别方法及装置

摘要

本发明实施例涉及一种基于垂直加速度及路面图像的路面类型识别方法及装置，通过对车辆行驶过程中的水平速度及垂直方向的加速度的数据进行分析，并结合图像识别技术，通过分类器应用，从而进行路面识别。本发明实施例的方法和装置通过引入了新的包含空间频率的位移加速度特征数据，弥补了传统单纯使用路面图像数据进行路面识别的不足。由于包含空间频率的位移加速度特征数据，来源于车辆与地面直接接触时车辆运动产生的上下振动的运动数据，这更直接的体现了路面表面的状况。同时，结合路面的图像数据，将两种类型数据融合后，作为分类器的输入数据，增加了特征数据的数量，最终大幅度的提高了路面识别的准确率和适用范围。

主权项

一种基于垂直加速度及路面图像的路面类型识别方法，其特征在于，包括：采集车辆垂直方向的垂直加速度数据；采集车辆的行驶速度数据；采集车辆行驶过程中的路面图像数据；对所述行驶速度数据进行处理，生成横轴为时间、纵轴为车辆水平位移的路面水平位移数据；对所述垂直加速度数据和所述路面水平位移数据进行合成处理，生成横轴为路面水平位移、纵轴为垂直加速度的位移加速度数据；将所述位移加速度数据进行处理，生成横轴为空间频率、纵轴为空间频率分量的位移加速度空间频率数据；对所述位移加速度空间频率数据进行特征提取，生成位移加速度特征数据；对所述路面图像数据进行特征提取，生成路面图像特征数据；将所述位移加速度特征数据和所述路面图像特征数据进行合并处理，生成分类器输入数据；将所述分类器输入数据输入至经过训练的分类器，从而得出路面分类结果,所述将所述位移加速度数据进行处理，生成横轴为空间频率、纵轴为空间频率分量的位移加速度空间频率数据的步骤具体为：以水平位移间隔S为单位，将所述位移加速度数据进行分段，生成n个位移加速度数据样本；使用Lomb算法分别对所述n个位移加速度数据样本进行处理，生成包含n个横轴为空间频率、纵轴为空间频率分量的子位移加速度空间频率数据的位移加速度空间频率数据。