Искусственные нейронные сети для классификации транспортных средств при мониторинге дорожных конструкций

Существенным фактором при выборе необходимого типа покрытия дорог и несущих конструкций сопутствующих инженерных сооружений, таких как мосты, является их прогнозируемая транспортная загруженность в течение предполагаемого срока службы. При этом особое значение имеет интенсивность грузового транспортного движения, поскольку с увеличением нагрузки на ось чрезвычайно быстро увеличиваются и износ дорожного покрытия и нагрузка на несущие конструкции. Сбор данных о реальных транспортных потоках особенно эффективен, если для этого удаётся применить уже используемые датчики системы мониторинга, такие как типичные недорогие датчики колебаний, тем самым собранные данные будут обрабатываться полностью автоматически с помощью компьютеризированной системы оценки. Для этой цели целесообразно использовать современные методы искусственного интеллекта в сочетании с вычислительными возможностями современных процессоров. На примере актуального проекта на одном из мостовых переходов в Берлине (Германия) авторы исследовали, в какой степени такие методы позволяют классифицировать проезжающие грузовые машины и оценивать их осевые нагрузки.