一种基于机器学习的路面湿滑状态检测方法、系统及平台与流程

1.一种基于机器学习的路面湿滑状态检测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于机器学习的路面湿滑状态检测方法，其特征在于，所述采集获取与待检测湿滑状态路面相对应的第一路面数据，并根据所述第一路面数据处理生成相对应的第二路面数据，还包括：

3.根据权利要求1或2所述一种基于机器学习的路面湿滑状态检测方法，其特征在于，所述采集获取与待检测湿滑状态路面相对应的第一路面数据，并根据所述第一路面数据处理生成相对应的第二路面数据，还包括：

4.根据权利要求3所述一种基于机器学习的路面湿滑状态检测方法，其特征在于，所述结合主成分分析方法降维处理与所述第一路面数据相对应的高维特征数据，还包括：

5.根据权利要求1所述一种基于机器学习的路面湿滑状态检测方法，其特征在于，所述基于支持向量机分类学习算法，实时构建与路面状态信息相对应的预测模型，并结合测试参考数据评估训练处理所述预测模型，还包括：

6.根据权利要求5所述一种基于机器学习的路面湿滑状态检测方法，其特征在于，所述结合网格搜索法优化处理与所述支持向量机模型相对应参数数据，并基于交叉验证法生成相对应的参数组合数据，还包括：

7.一种基于机器学习的路面湿滑状态检测系统，其特征在于，所述系统应用于如权利要求1-6任一项所述基于机器学习的路面湿滑状态检测方法，所述系统包括：

8.根据权利要求7所述的一种基于机器学习的路面湿滑状态检测系统，其特征在于，所述数据获取处理单元，还包括：

9.一种基于机器学习的路面湿滑状态检测平台，其特征在于，包括处理器、存储器以及基于机器学习的路面湿滑状态检测平台控制程序；其中，在所述的处理器执行所述的基于机器学习的路面湿滑状态检测平台控制程序，所述的基于机器学习的路面湿滑状态检测平台控制程序被存储在所述存储器中，所述的基于机器学习的路面湿滑状态检测平台控制程序，实现如权利要求1至6中任一项所述的基于机器学习的路面湿滑状态检测方法。

10.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质存储有基于机器学习的路面湿滑状态检测平台控制程序，所述的基于机器学习的路面湿滑状态检测平台控制程序，实现如权利要求1至6中任一项所述的基于机器学习的路面湿滑状态检测方法。