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申请/专利权人：浙江理工大学;瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司

摘要：一种基于改进EfficientNet模型的路面状态分类方法，包括以下步骤：步骤1、构建原始图像数据集并标注分类；步骤2、建立基于改进EfficientNet的路面不平度分类模型；步骤3、定义损失函数并进行模型训练；步骤4、根据训练模型对实际路面不平度进行分类分析。本发明提出了一种基于改进EfficientNet模型的路面状态分类方法，在现有EfficientNet模型的结构中引入多光谱注意力FCA模块来代替挤压‑激励SE模块的设计思路，以加强对路面不平度信息的提取；并使用多模双线性池化MBP操作将改进后的EfficentNet网络与DenseNet网络进行融合，增强模型的特征提取能力，从而提高传统EfficientNet模型对于路面不平度分类的准确率。

主权项：1.一种基于改进EfficientNet模型的路面不平度分类方法，其特征在于：所述路面不平度分类方法包括以下步骤：步骤1、构建原始图像数据集并标注分类；步骤2、建立基于改进EfficientNet的路面不平度分类模型：在原有EfficientNet网络基础上将挤压-激励SE模块替换成多光谱注意力FCA模块，并增加了DenseNet网络作为模型的一条分支，输入图像经两个分支网络提取特征后经多模双线性池化MBP得到融合特征图，最后经分类层得到分类输出；步骤2.1输入路面图像，提取路面不平度特征：输入三通道RGB路面图像，经过EfficientNet和DenseNet两个网络分支提取路面不平度特征；步骤2.2融合特征图得到分类输出：步骤2.1所得的两个特征图经多模双线性池化MBP操作进行特征融合，并经过一个分类层得到最后的分类输出；步骤3、定义损失函数并进行模型训练；步骤4、根据训练模型对实际路面不平度进行分类分析：首先，在汽车的合适位置安装摄像头，并调整其位置和角度，确保可以准确捕捉到路面不平度图像；然后，将这些图像数据输入到基于改进EfficientNet的路面不平度分类模型中，以进行分析和识别，进而准确分类实际路面不平度。

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