KI-basierte, automatisierte akustische Diagnose in Fahrzeugen

01.07.2021
Titelthema

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Verfasst von: Tim Fingscheidt; Jan Baumann; Michael Papendieck; Alexander Roy
Erschienen in: ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift | Ausgabe 7-8/2021

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Der Fachtext beleuchtet die Herausforderungen und Fortschritte bei der automatisierten akustischen Diagnose in Fahrzeugen. Klassische Methoden der Signalverarbeitung stoßen oft an ihre Grenzen, während KI-basierte Ansätze wie Convolutional Recurrent Neural Networks (CRNN) vielversprechende Ergebnisse liefern. Die KI-basierte Diagnose umfasst die Signalvorverarbeitung, Merkmalsextraktion und die akustische Eventerkennung, die in Echtzeit Informationen über den Fahrzeugzustand liefern. Die Integration in moderne Fahrzeuge und die Nutzung von Cloud-Computing-Diensten eröffnen neue Möglichkeiten zur kontinuierlichen Verbesserung der Diagnosesysteme. Der Beitrag zeigt, wie diese Technologien die Wartung und Qualitätssicherung von Fahrzeugen revolutionieren können.

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Metadaten

Titel: KI-basierte, automatisierte akustische Diagnose in Fahrzeugen
Verfasst von: Tim Fingscheidt
Jan Baumann
Michael Papendieck
Alexander Roy
Publikationsdatum: 01.07.2021
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in: ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift / Ausgabe 7-8/2021
Print ISSN: 0001-2785
Elektronische ISSN: 2192-8800
DOI: https://doi.org/10.1007/s35148-021-0710-6

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