СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ ПЕРЕГРУЗКИ И НЕПРАВИЛЬНОГО ВЗВЕШИВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ

1. Способ обнаружения перегрузки и неправильного взвешивания, отличающийся тем, что включает в себя следующие этапы:
этап обучения алгоритма искусственного интеллекта различать правильное и неправильное взвешивание при помощи информации в виде образцов касательно данных о правильном взвешивании без регулировки осей транспортного средства и неправильном взвешивании посредством регулировки осей;
этап идентификации транспортного средства при въезде и сбора исходных данных об этом идентифицированном транспортном средстве, включая данные о весе пустого грузовика без грузов, максимальной полезной нагрузке и об осях;
этап проверки текущих данных о транспортном средстве, включая данные об общем весе въезжающего транспортного средства, нагрузке на каждую ось и скорости при въезде;
этап классификации при определении неправильного взвешивания транспортного средства, используя вышеуказанные собранные и проверенные данные в качестве входного значения в алгоритм искусственного интеллекта.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что использует вышеуказанные собранные исходные и обнаруженные текущие данные о транспортном средстве, чтобы вычислить информацию по каждому весу в случае регулировки всех осей транспортного средства и предоставить такие данные в качестве входного значения в алгоритм искусственного интеллекта.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что использует алгоритм искусственного интеллекта, состоящий из входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя, а также состоит из следующих этапов, которые надо пройти для завершения процесса обучения:
этап выбора большого количества обучающих образцов, которые будут использоваться для входного вектора на входном слое;
этап вычисления ошибки между выходным значением выходного слоя и фактически ожидаемым значением путем последовательного ввода выбранных пар обучающих образцов;
этап корректировки каждого весового коэффициента синаптической связи между входным, скрытым и выходным слоями при помощи функции активации на основании вышеуказанных вычисленных значений ошибки.
4. Способ по п.3, отличающийся сигмоидной функцией, использованной в качестве функции активации, выраженной в следующей математической формуле:
<mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>N</mi><mi>E</mi><mi>T</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mn>1</mn><mo>+</mo><mi>exp</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mo>−</mo><mi>λ</mi><mi>N</mi><mi>E</mi><mi>T</mi></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac></mrow>
.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что отображает любую информацию в виде букв, фигур, звуков и цветов в целях предоставления одного из следующих результатов состояния - «Нормальное», «Повторная проверка» и «Ненормальное», классифицированного на этапе классификации при определении неправильного взвешивания транспортного средства.
6. Способ по п.1, отличающийся тем, что использует алгоритм обратного распространения ошибки нейронных сетей в качестве алгоритма искусственного интеллекта.