基于深度学习对于路面的识别从图像中，我们提取的信息是多元化的，如何从采

基于深度学习对于路面的识别从图像中，我们提取的信息是多元化的，如何从采集的图像中获取对于行驶过程中最有意义的信息是一个严峻的挑战，因为仅仅是路面的材质，路面受天气的影响，以及路面的状况都是影响到行车安全的重要因素。对于日本九州工业大学中川优教授（2）和千叶大学小林大介研究室对于该领域的研究，给我们提供了指引和启发。

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深層学習に基づく舗装の認識<br>画像から抽出される情報は多様化しています収集された画像から運転プロセスのための最も意味のある情報をどのように取得するかは、舗装の素材である舗装だけなので、深刻な課題です天候や路面の状態の影響は、運転の安全性に影響を与える重要な要素です。日本の九州工科大学の中川祐希教授（2）と千葉大学の小林大輔研究室に指導とインスピレーションを提供します。

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ディープラーニングによる路面の認識<br>画像から抽出した情報は多様であり、収集された画像から取得された画像から最も意味のある情報を取得することは、道路の材料、天候の影響、および道路の状態が運転の安全性に影響を与える重要な要因であるため、困難な課題です。九州工業大学中川優教授(2)と千葉大学小林大介研究室が、この分野の研究に導き、啓発を行いました。

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深さ学習による路面の識別<br>画像から抽出した情報は多様で、どのようにして収集した画像から入手するかは走行中の最も有意義な情報であり、路面の材質だけでなく、路面は天気の影響を受け、路面の状況も車の安全に影響を与える重要な要素である。日本九州工業大学の中川優教授（2）と千葉大学の小林大介研究室について、同分野の研究についてガイドと啓発を提供してくれた。<br>

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