本期我们将展示一种对路面类型和质量进行分类的方法及其步骤。为了测试这种方法，我们使用了我们制作的RTK数据集。

路面分类

该数据集[1]包含用低成本相机拍摄的图像，以及新兴国家常见的场景，其中包含未铺砌的道路和坑洼。路面类型是有关人或自动驾驶车辆应如何驾驶的重要信息。除了乘客舒适度和车辆维护以外，它还涉及每个人的安全。我们可以通过[2]中的简单卷积神经网络（CNN）结构来实现。

在这种方法中，我们对表面类型分类任务使用特定的模型，我们将其定义为以下类别：沥青，已铺设（用于所有其他类型的路面）和未铺设。对于表面质量，我们使用其他三种不同的模型，每种类型的表面都使用一种。这四个模型都具有相同的结构。我们从第一个模型中得出结果，并称为特定质量模型。

在CNN结构之前，将感兴趣区域（ROI）定义为每个输入帧的预处理步骤。毕竟，我们不需要整个图像来对道路进行分类。ROI旨在仅保留图像中实际包含道路像素的部分。图像的上半部分以及图像底部的一小部分都将被丢弃，因为在某些帧中，它可能包含负责捕获图像的部分车辆。ROI采用硬编码，因为如果我们使用自适应ROI，它可能会导致失败并损害模型训练。

在此预处理之后执行数据扩充步骤。数据增强包括增加和减少每帧的亮度。这样，我们可以改进训练输入集，并帮助我们的系统学习识别具有不同照明条件的相同类型和质量的道路。

最后，将输入图像传递到包含三个卷积层和两个完全连接层的CNN结构。

01.RTK数据集

数据集包含具有不同类型的表面和质量的图像。

可从以下位置下载RTK数据集：

http://

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