一种基于深度学习和胎噪声谱图的汽车辅助系统及方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习和胎噪声谱图的汽车辅助系统及方法，系统与汽车上的行车电脑连接，该系统包括数据采集模块、计算机模块、反馈模块、本地网络模块和云端服务器，计算机模块分别与数据采集模块、反馈模块、行车电脑和本地网络模块连接，本地网络模块分别与反馈模块和云端服务器连接。与现有技术相比，本发明具有利用基于卷积神经网络的深度学习技术对路面图像和胎噪声进行自动识别和特征提取，识别精度和识别效率高，能很好的适应多变天气和路况，利用近红外摄像和彩色摄像头结合，能较好地提高不良光照和气象条件下的成像质量，利用声谱图对胎噪声信息进行分析，鲁棒性和通用性强，行车安全性和区域路况预报能力高等优点。