本中心团队在国家重点研发计划重点专项的支持下，与国内东南大学，合肥工业大学，中国矿业大学，交通运输部公路科学研究所、无锡物联网创新中心有限公司等单位开展合作，对路面覆盖物的关键性技术进行了研究与开发，提出了多频检测系统，涵盖硬件、软件、分类及预警算法四个部分（图1）。使用温度、频率点、Cs和Rs作为输入训练CNN模型，部署于单片机实现覆盖物分类，经实测验证干燥的识别准确率在97%，积水的识别准确率在99%，积雪的识别准确率为86%，结冰的识别准确率为95%，系统能够有效区分路面覆盖物。同时使用温度、覆盖物、降雨量、水膜厚度、轮胎花纹深度和实时车速作为输入特征训练LSTM模型实现路面预警，并根据临界滑水车速设定预警等级。训练测试结果显示对于行车滑水预警预测准确率为81.4%，模型具备较好的预警能力，能够有效降低事故发生概率，为人们提供更高效、更安全的交通环境。

图1 路面覆盖物多频检测系统