UMĚLÁ INTELIGENCE V AUTOMOTIVE / David et al.

Obr. 8.8 Znázornění celkového uspořádání neuronových síti a jejich propojení s řídící jednotkou ACC První neuronová síť ANN1 predikuje intervalovou hodnotu součinitele adheze na základě tří kategorických proměnných, které charakterizují typ povrchu vozovky (be ton, asfalt, štěrk, struska, kámen, led a sníh), stav povrchu vozovky (v kategoriích pro jednotlivé typy povrchu – nový drsný, ježděný, zježděný, s přebytkem dehtu, zhutněný, volně ložený, zhutněný, lámaný, ledovka, utlačený a neutlačený) a stav vozovky z hledis ka počasí (suchá, mokrá). Na obrázku 8.9 jsou příklady různých stavů a povrchů vozovky. Využitím kamer a metodami strojového vidění lze zajistit identifikaci typu a stavu vozovky.

121