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Binary Road Surface Classification Using Machine Learning on Production Vehicle Signals During Cruising
यह शोध पत्र एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो क्रूजिंग परिदृश्यों के दौरान सड़क की सतह की स्थितियों को शुष्क/नम या बर्फ/बर्फ़ीले (स्नो/आइस) श्रेणियों में सटीक रूप से वर्गीकृत करने के लिए व्हील स्पीड और स्टीयरिंग एंगल जैसे प्रोडक्शन वाहन संकेतों का विश्लेषण करने हेतु स्लाइडिंग-विंडो दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जहाँ पारंपरिक डायनेमिक्स-आधारित घर्षण अनुमान विधियाँ विफल हो जाती हैं।