АРХІТЕКТУРА МОДЕЛІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ СТАНУ ДОРОЖНЬОГО ПОКРИТТЯ НА ОСНОВІ СЕНСОРНИХ ДАНИХ
Стаття наочно описує архітектуру моделі машинного навчання для оцінювання стану дорожнього покриття на основі сенсорних даних. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю автоматизованого аналізу дорожнього покриття за умов обмеженої або відсутньої розмітки даних, високої зашумленості сенсорних сигналів та вимог до обробки інформації в режимі реального часу. Розглянуто задачу онлайн-оцінювання інтенсивності дорожніх дефектів на основі часових рядів даних, отриманих із сенсорів руху.