路面气象状态识别技术旨在帮助公路及交通部门及时发现并定位结冰、积雪等不良路况,是路面维护及管理工作中的重要决策依据。复杂路面状态识别技术的进步使融冰、除雪、路段封闭等工作逐渐迈入精细化、智能化的新阶段。为了满足下一代智能公路网络的信息化需求,本文在接触式路面状态识别框架内,分别进行了基于谐振原理、光谱吸收原理及驰豫极化原理的路面状态识别技术研究及相应的传感器实验工作,然后以此为基础,开展了面向多源数据融合的复杂路面状态识别方法研究。首先,本文开展了基于谐振谱统计特征的路面状态识别技术的研究,探索了如何挖掘、分析谐振谱统计特征与凝结物厚度之间关系的科学问题。在研究过程中,发现了传统谐振式传感器因一阶谐振峰衰减导致的读数稳定性较差的缺陷,并通过对小挠度弯曲问题、等效弯曲刚度模型及有限元仿真结果的研究,提出了利用多阶频率响应进行路面状态识别的方法。在此基础上,本文以相关系数筛选特征向量,并引入回归模型进行凝结物厚度计算,实现了对冰、水、空气的识别与测量,将传感器厚度量程上限由不足2mm大幅提升至10mm。通过实验室实验及路面实验评估了传感器的性能,结果表明,传感器的测量精度与稳定性得到了显著提升。然后,本文研究了基于多光谱反射分布的路面状态识别技术,探索了如何构建接触式多光谱反射分布特性模型进行路面状态识别的科学问题。传统的非接触式光学传感器受制于测量距离远且红外吸收现象严重,而必须具有精密的光学结构及较大的发射功率,因此成本高昂。本文研究了接触式光学传感器的可行性,通过建立面向光功率的光传播模型,分析典型的泄漏式及反射式传感器架构在磨损情况下的状态,确定了接触式光学传感器的隔离式结构。结合基于吸收的多波段主动光源测量原理,实现了识别7种路面状态的光学传感器,并通过数字平均滤波技术及光电信号比值等特征量使传感器具备了抗磨损能力强、功耗低、成本低的特点。进一步,本文进行了基于复阻抗频谱特性的路面状态识别技术的研究,探索了如何以复阻抗频谱特性为核心识别路面状态的科学问题。针对传统测量方法在凝结物较薄时可能存在虚警、漏警现象的缺陷,本文以参数化仿真为设计基础,在给定的结构尺寸约束下,有效提高了复阻抗传感器的测量响应,提升了传感器对于少量凝结物的识别能力。同时,依据驰豫极化原理,通过计算等效电容及电导曲线,并以相关数据的离散系数等特征构建特征向量,在温度、厚度、盐度均大幅波动的测量环境中实现了97.5%的三大类路面状态识别正确率。最后,在上述研究成果的基础上,本文针对基于多源特征融合的复杂路面状态识别方法进行了研究,结合三种路面状态识别技术,依据路面凝结物的物理特性,探索了如何通过建立多源特征融合机制实现复杂路面状态识别的科学问题。现有的复杂路面状态传感器依赖于知识规则进行决策层数据融合,一定程度上削弱了特征间的关联特性,而单纯的特征层融合方法表现出稳定性不足的缺陷。本文通过多层次的数据融合方法,使模型同时具备决策层融合模型的稳定性与特征层融合的正确率,以路面状态传感器为搭载平台,成功实现了对8种路面状态的高效可靠识别。本文的研究成果在实验室数据集上实现了97.9%的正确率,并在路面实验中展现出超越非接触式探测器的状态识别与厚度测量能力,为构造下一代复杂路面状态监测系统提供了关键的技术支撑。