Ausgehend von Reifenprofil-Aufnahmen werden bei der Vorverarbeitung der Daten Meta-Merkmale aus den Bilddaten extrahiert, wie z. B. die Breite der Reifenlauffläche.
Darüber hinaus wird nur ein kleiner Bereich aus dem Bild genutzt, um das Modell effektiv auf der Grafikkarte trainierbar zu machen.
Die orangenen Knoten zwischen den Schichten verringern bzw. erhöhen die Auflösung der vorherigen Schicht, um eine gewisse Unabhängigkeit von der Position der Merkmale zu erhalten.
Erhöhung und Verringerung der Auflösung
Merkmalsschicht
Merkmalextraktionsschicht
Klassifikationsschicht
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In den ersten drei Schichten des neuronalen Netzes findet eine Merkmalsextraktion statt, bei der das Bild auf wenige Merkmale reduziert wird.
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In diesen Schichten wird das ursprüngliche Bild aus den extrahierten Merkmalen rekonstruiert.
Hierdurch wird sichergestellt, dass die in den vorhergehenden Schichten extrahierten Merkmale eine hohe Beschreibungskraft besitzen.
In diesem Teil des neuronalen Netzes findet die eigentliche Klassifikation der Reifenprofil-Typen basierend auf den extrahierten Merkmalen statt.
Die Ausgabe ist an dieser Stelle der Reifenprofil-Typ und ein Konfidenzwert.