Verfahren und System zur Straßenzustandsüberwachung durch ein maschinelles Lernsystem sowie Verfahren zum Trainieren des maschinellen Lernsystems

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und System (10) zur Straßenzustandsüberwachung durch ein maschinelles Lernsystem (16) sowie ein Verfahren zum Trainieren des maschinellen Lernsystems (16).Das Verfahren zum Trainieren eines maschinellen Lernsystems (16) zur Straßenzustandsüberwachung umfasst die Schritte:- Bereitstellen bzw. Aufnehmen von Daten durch ein Sensorsystem (1) eines Fahrzeugs (2), wobei das Sensorsystem (1) eine Umgebung des Fahrzeugs (2) erfasst, als Trainings-Eingabedaten X,- Bereitstellen bzw. Aufnehmen von Daten, die den Straßenzustand charakterisieren, durch einen im oder am Fahrzeug (2) angebrachten Referenzsensor (5) als Trainings-Zielwerte Y, und- Trainieren des maschinellen Lernsystems (16),wobei Trainingsdaten, die Trainings-Eingabedaten X und zu diesen Trainings-Eingabedaten X korrespondierende Trainings-Zielwerte Y umfassen, bereitgestellt werden undmittels der Trainingsdaten Parameter des maschinellen Lernsystems derart angepasst werden, dass das maschinelle Lernsystem bei Eingabe der Trainings-Eingabedaten Ausgabedaten Y', die den Trainings-Zielwerten Y ähnlich sind, erzeugt. The invention relates to a method and system (10) for monitoring the road condition by means of a machine learning system (16) and to a method for training the machine learning system (16). The method for training a machine learning system (16) for monitoring the road condition comprises the steps of: - providing or acquiring data by means of a sensor system (1) of a vehicle (2), wherein the sensor system (1) captures an environment of the vehicle (2), as training input data X, - providing or acquiring data characterizing the road condition by means of a reference sensor (5) fitted in or on the vehicle (2) as training target values Y, and - training the machine learning system (16), wherein training data comprising training input data X and training target values Y corresponding to these training input data X are provided, and the training data are used to adapt parameters of the machine learning system in such a manner that the machine learning system generates output data Y' similar to the training target values Y when the training input data are input.