Vi introducerar en återkommande neural nätverk arkitektur för automatiserad väg yta våthet upptäckt från ljud av däck-ytan interaktion. robustheten i vårt tillvägagångssätt utvärderas på 785.826 ljudbehållare som spänner över ett brett spektrum av fordonshastigheter, buller från miljön, vägbeläggningar och trottoarförhållanden inklusive internationella råhet index (IRI) värden från 25 in/mi till 1400 in/mi. Utbildningen och utvärderingen av modellen utförs på olika vägar för att minimera miljöpåverkan och andra externa faktorers inverkan på klassificeringens noggrannhet. Vi uppnår en oviktad genomsnittlig recall (UAR) på 93,2 % för alla fordonshastigheter inklusive 0 mph. Klassifieraren fungerar fortfarande på 0 mph eftersom den diskriminerande signalen finns i ljudet av andra fordon som kör förbi.
I REF föreslogs en återkommande neural nätverk arkitektur för att upptäcka väg ytförhållanden baserat på ljudet av däck-ytan interaktion.
Detecting road surface wetness from audio: A deep learning approach
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}