研究提出了一种名为SIWNet的深度学习回归模型，能够从摄像头图像中准确估计道路表面摩擦特性。SIWNet的预测区间估计功能良好，与之前的最先进模型在点估计准确度上相当，且SIWNet的架构轻量化了几倍，更适合实际部署和高效使用。

该研究提出了一种名为SIWNet的深度学习回归模型，能够从摄像头图像中准确估计道路表面摩擦特性。该模型引入了一个额外的头部来估计预测区间，并通过最大似然损失函数进行训练。研究结果表明，SIWNet的预测区间估计功能良好，与之前的最先进模型在点估计准确度上相当，且SIWNet的架构比之前的模型轻量化了几倍，更适合实际部署和高效使用。