【摘 要】
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在恶劣天气下路面湿滑状况将发生显著变化,导致驾驶条件恶化,极易引发恶劣的交通事故.为了帮助交通管理部门实时获取路面湿滑状况信息,了解路面附着性能,并以此制定合理的车
【机 构】
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武汉理工大学水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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在恶劣天气下路面湿滑状况将发生显著变化,导致驾驶条件恶化,极易引发恶劣的交通事故.为了帮助交通管理部门实时获取路面湿滑状况信息,了解路面附着性能,并以此制定合理的车速控制和交通诱导策略,通过采集道路湿滑图像,利用设计的具体SVM分类器结合3种训练算法对道路湿滑图像进行分类学习训练,并通过训练后的SVM分类器对大量道路湿滑图像进行分类实验,对道路湿滑状态进行分类研究.实验结果表明：（1）寻找合适的核函数,选择合适的参数是使用SVM进行高效分类的一个重要因素;（2）在训练过程中,均方误差（MSE）能反映出分类
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