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道路是城市的重要基础设施．路面状况的鉴定与评价直接关系到公路的养护决策，是一项至关重要的工作．本研究将蚁群聚类算法应用于路面识别领域，提出一种基于蚁群聚类优化的路面识别分析方法，将此方法运用于路面识别系统．该系统由数据采集、数据预处理和蚁群聚类优化3个模块组成，其中蚁群聚类主要提取了纵轴方向的3个特征属性，通过不断更新聚类中心产生的信息素矩阵，并通过分类器进行路面分类．实验结果表明：蚁群聚类优化具有全局收敛以及启发式学习等优点，运算效率高，路面识别准确率达到95.3％，验证了此方法的有效性．