Research on Road Adhesion Condition Identification Based on an Improved ALexNet Model
Notice bibliographique
Résumé
Automotive intelligence has become a revolutionary trend in automotive technology. Complex road driving conditions directly affect driving safety and comfort. Therefore, by improving the recognition accuracy of road type or road adhesion coefficient, the ability of vehicles to perceive the surrounding environment will be enhanced. This will further contribute to vehicle intelligence. In this paper, considering that the process of manually extracting image features is complicated and that the extraction method is random for everyone, road surface condition identification method based on an improved ALexNet model, namely, the road surface recognition model (RSRM), is proposed. First, the ALexNet network model is pretrained on the ImageNet dataset offline. Second, the weights of the shallow network structure after training, including the convolutional layer, are saved and migrated to the proposed model. In addition, the fully connected layer fixed to the shallow network is replaced by 2 to 3, which improves the training accuracy and shortens the training time. Finally, the traditional machine learning and improved ALexNet model are compared, focusing on adaptability, prediction output, and error performance, among others. The results show that the accuracy of the proposed model is better than that of the traditional machine learning method by 10% and the ALexNet model by 3%, and it is 0.3 h faster than ALexNet in training speed. It is verified that RSRM effectively improves the network training speed and accuracy of road image recognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».