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Bislang werden Pkw von Experten eines jeden Landes in Kategorien wie Kleinst-, Klein-, Mittel-, obere Mittel-, Gross- und Luxusklasse eingeteilt. Diese altmodische Methode hat jedoch Einschränkungen in Bezug auf die Kompatibilität. Außerdem sind einige Crossover-Fahrzeuge schwer zu kategorisieren. Empa-Wissenschaftler fanden eine Methode, diese Sortierung fair und effizient durchzuführen, indem sie Datenbanken mit Methoden des maschinellen Lernens durchsuchen.
Um Fahrzeuge beispielweise für das Mobility-Pricing korrekt in Klassen einteilen zu können, muss man Mittelklasseautos von der Oberklasse und Kleinwagen von Kompaktfahrzeugen klar unterscheiden können. Doch das wird immer schwerer: Ein Audi A4 sieht auf Fotos fast gleich aus wie ein Audi A6, ein Mini One sieht ähnlich aus wie ein Mini Countryman.
Bis jetzt werden die Klassen in jedem Land von Experten eingeteilt – zu einem grossen Teil nach eigenem Ermessen. Die Empa-Forscherin Naghmeh Niroomand hat nun ein System entwickelt, das weltweit Autos an Hand der Abmessungen klassifizieren kann. Rein mathematisch und fair. Die bisherige Einteilung durch Experten könnte also bald ein Ende finden. Zugleich wären Auto-Klassen weltweit leichter und objektiver vergleichbar. Denn in Italien ist ein "Mittelklassewagen" etwas Anderes als in den USA.
Literatur
N Niroomand, C Bach, M Elser; Robust Vehicle Classification Based on Deep Features Learning; IEEE Access (2021), DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3094366
Dr. Naghmeh Niroomand
Automotive Powertrain Technologies
Tel. +41 58 765 46 80
naghmeh.niroomand@empa.ch
Christian Bach
Automotive Powertrain Technologies
Tel. +41 58 765 45 08
Christian.Bach@empa.ch
DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3094366
Um Fahrzeuge beispielweise für das Mobility-Pricing korrekt in Klassen einteilen zu können, muss man ...
Alexander Schimmeck
Unsplash
Criteria of this press release:
Journalists
Traffic / transport
transregional, national
Research results
German
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Alexander Schimmeck
Unsplash
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