使用递归自适应学习和验证的道路表面状况检测

摘要

本发明涉及使用递归自适应学习和验证的道路表面状况检测。一种用于为在道路上行驶的车辆确定道路表面状况的方法。基于采集场景的图像，由第一概率模块确定与多个道路表面状况相关联的概率。基于车辆操作数据，由第二概率模块确定与多个道路表面状况相关联的概率。由第一和第二概率模块确定的概率被输入到数据融合单元，以融合所述概率并且确定道路表面状况。从数据融合单元输出的优化概率，是融合的第一和第二概率的函数。来自数据融合单元的优化概率被提供给自适应学习单元。自适应学习单元产生输出命令，所述输出命令至少第一概率模块和第二概率模块的可调参数，用于确定相应概率。