Е.В. Бурнаев

Индустриальные приложения методов классификации временных рядов: обнаружение повреждений дорожного полотна

Для безопасного вождения важно поддерживать дорожное покрытие в хорошем состоянии. Мониторинг состоянии дорожного покрытия является трудоемким и требует специальных знаний. Ситуация ухудшается тем, что процедура мониторинга должна повторяться с относительно высокой частотой. Соответственно, требуется автоматизация данного процесса. Существуют методы детекции и классификации повреждений дорожного полотна, которые основаны на использовании методов компьютерного зрения. Однако, обучение соответствующих предиктивных моделей требует наличия размеченной выборки фотографий значительного размера. Более того, требуется установка на машину специализированного оборудования для проведения съемки. В данной работе мы оцениваем возможность решения поставленной задачи на основе обработки данных с акселерометра автомобиля. В качестве инструмента для построения предиктивной модели используются методы классификации временных рядов на основе машинного обучения.

KEYWORDS: система мониторинга, обнаружение аномалий, машинное обучение, предсказательное техническое обслуживание, обработка сигналов