基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法及系统技术方案

一种基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法及系统，方法包括以下步骤：建立寿命预估模型；从服务器中提取运营中的待评估车辆的车辆信息；寿命预估模型根据提取到的车辆信息对当前待评估车辆的各个零部件的使用寿命进行预估，得出各个零部件的预估寿命，其后将预估寿命与预设的零部件寿命阈值进行比较，判断当前待评估车辆是否包含有预估寿命达到寿命阈值的零部件；若是，则输出第一结果信息至服务器。本发明专利技术可在线对服务器中登记的车辆的零部件进行寿命预估，从而可在车辆零部件正式发生故障之前进行预报，通知相关的运维人员进行处理，从而可减轻运维人员的工作量，提高运维人员的工作效率，并避免故障车辆混入使用而影响用户的体验感。

The method and system of life prediction of vehicle parts based on the data of user reporting faults

【技术实现步骤摘要】
基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法及系统
本专利技术涉及物联网领域，特别涉及一种基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法及系统。
技术介绍
随着共享单车、共享助力车、共享电动车的兴起，人们的出行变得更为便利。然而随着共享车辆的使用量的提升和时间的推移，车辆的零部件会逐渐老化损坏，影响用户体验甚至报废。对于出现故障的车辆，目前只能通过用户在使用时主动上报后，然后通知运维人员现场确认或通过运维人员扫街的方法来处理。这种处理方式效率低下，无法及时的处理已出现故障的车辆，也无法及时的发现即将出现故障的车辆。而故障车辆若不及时回收或处理，其与正常车辆共同投入使用时，将会大大影响用户的体验感。此外，在用户申报车辆故障时，经常存在虚假报障，这种虚假报障，会大大增加运维人员的工作量，并降低运维人员的实际工作效率。因此，对于共享车辆，若能及时发现车辆故障，并预估车辆的寿命，必能方便运维人员及时的处理即将故障的车辆，减少故障车辆混入使用的问题，从而避免一系列由故障车辆所带来的问题。
技术实现思路
本专利技术旨在解决上述问题，而提供一种基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法及系统。为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其包括以下步骤：建立寿命预估模型；将所述寿命预估模型部署在服务器中；从所述服务器中提取运营中的待评估车辆的车辆信息；所述寿命预估模型根据提取到的所述车辆信息对当前所述待评估车辆的各个零部件的使用寿命进行预估，得出各个零部件的预估寿命；所述寿命预估模型将所述预估寿命与预设的零部件寿命阈值进行比较，判断当前所述待评估车辆是否包含有预估寿命达到寿命阈值的零部件；若是，所述寿命预估模型输出第一结果信息。进一步地，所述寿命预估模型将所述预估寿命与预设的零部件寿命阈值进行比较，判断当前所述待评估车辆是否包含有预估寿命达到寿命阈值的零部件时，若否，则从所述服务器中提取运营中的其他待评估车辆的车辆信息，所述寿命预估模型根据提取到的所述车辆信息重新对当前所述待评估车辆的各个零部件的使用寿命进行预估。进一步地，建立寿命预估模型时，包括以下步骤：从所述服务器中提取用户报障时所提交的报告车辆故障的报障图片；利用车辆故障检测模型自动检测所述报障图片中车辆故障部位发生的故障位置；从所述服务器中提取所述故障部位所属车辆的车辆寿命相关信息；根据所述故障部位、故障位置及所述车辆寿命相关信息建立寿命预估训练集合；使用所述寿命预估训练集合对机器学习模型进行模型训练，建立所述寿命预估模型。进一步地，所述车辆信息包括车辆故障部位、故障部位的故障位置及所述车辆寿命相关信息中的一种或多种；所述车辆寿命相关信息包括车辆投入运营日期信息、上报故障日期信息、上报故障城市信息。进一步地，利用车辆故障检测模型自动检测所述报障图片中车辆故障部位发生的故障位置时，包括以下步骤：将所述报障图片输入至所述车辆故障检测模型中；所述车辆故障检测模型自动检测所述报障图片中车辆是否包含有故障部位；若是，所述车辆故障检测模型检测所述故障部位发生的故障位置。若否，重新从所述服务器中提取用户报障时所提交的报告车辆故障的报障图片。进一步地，所述车辆故障检测模型通过以下步骤训练而成：从所述服务器中提取用户报障时所提交的涉及车辆各个部位故障的报障图片；人工对所述报障图片中的车辆故障部位进行标注；根据所述人工标注的报障图片建立故障检测训练集合；使用所述故障检测训练集合对基于深度学习的目标检测模型进行模型训练，建立所述车辆故障检测模型。进一步地，所述车辆故障检测模型部署于所述服务器中；所述报障图片包括真实故障的保障图片和虚假报障时的报障图片。进一步地，所述寿命预估模型输出第一结果信息后，将所述第一结果信息通知至车辆运维检修部门；所述第一结果信息为报告所述待评估车辆的零部件的预估寿命达到寿命阈值的结果信息。进一步地，所述第一结果信息包括所述待评估车辆的车辆信息、所述待评估车辆零部件的预估寿命、评估结果信息。此外，本专利技术还提供一种基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测系统，其包括服务器、车辆信息获取模块和寿命预估模型，所述服务器设有运营中和未投入运营的所有车辆的车辆信息，并可用于接收及存储用户报障时所提交的报告车辆故障的报障图片；所述车辆信息获取模块用于从所述服务器中提取待评估车辆的车辆信息；所述寿命预估模型部署于所述服务器中，所述寿命预估模型用于根据所述车辆信息对所述待评估车辆的各个零部件的使用寿命进行预估，得出各个零部件的预估寿命；以及用于将所述预估寿命与预设的零部件寿命阈值进行比较，判断所述待评估车辆是否包含有预估寿命达到寿命阈值的零部件。进一步地，所述寿命预估模型还用于在其判断出所述待评估车辆包含有预估寿命达到寿命阈值的零部件时向所述服务器输出第一结果信息；所述服务器还用于接收及存储所述第一结果信息。进一步地，其还包括报障图片获取模块和车辆故障检测模型，所述报障图片获取模块用于从所述服务器中提取用户报障时所提交的报告车辆故障的报障图片；所述车辆故障检测模型部署于所述服务器中，所述车辆故障检测模型用于自动检测所述报障图片中车辆故障部位发生的故障位置。本专利技术的基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法及系统，通过在服务器中部署寿命预估模型，利用寿命预估模型对待评估车辆的各个零部件的使用寿命进行预估，从而可在线且自动的对服务器中登记的车辆的零部件进行寿命预估，从而可自动判断出车辆的零部件是否达到寿命极限，进而可在车辆零部件正式发生故障之前进行预报，通知相关的运维人员进行处理，从而可减轻运维人员的工作量，提高运维人员的工作效率，并避免故障车辆混入使用而影响用户的体验感。【附图说明】图1是基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法的方法流程示意图。图2是建立寿命预估模型的流程示意图。图3是建立寿命预估模型的另一流程示意图。图4是利用车辆故障检测模型自动检测报障图片中车辆故障部位发生的故障位置的流程示意图。图5是建立车辆故障检测模型的流程示意图。图6是报障图片的分类示意图。图7是车辆信息的示意图。图8是基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测系统的部分结构原理示意图。图9是寿命预估模型的建立原理示意图。【具体实施方式】下列实施例是对本专利技术的进一步解释和补充，对本专利技术不构成任何限制。实施例1如图1所示，本实施例提供一种基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其包括以下步骤：S10、建立寿命预估模型：建立寿命预估模型的目的是对车辆的各个零部件的使用寿命进行预估，从而判断出车辆是否包含有预估寿命达到寿命阈值的零部件，从而方便通知运维人员及时进行处理，提高运维人员工作效率，并避免故障本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：/n建立寿命预估模型；/n将所述寿命预估模型部署在服务器中；/n从所述服务器中提取运营中的待评估车辆的车辆信息；/n所述寿命预估模型根据提取到的所述车辆信息对当前所述待评估车辆的各个零部件的使用寿命进行预估，得出各个零部件的预估寿命；/n所述寿命预估模型将所述预估寿命与预设的零部件寿命阈值进行比较，判断当前所述待评估车辆是否包含有预估寿命达到寿命阈值的零部件；/n若是，所述寿命预估模型输出第一结果信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：
建立寿命预估模型；
将所述寿命预估模型部署在服务器中；
从所述服务器中提取运营中的待评估车辆的车辆信息；
所述寿命预估模型根据提取到的所述车辆信息对当前所述待评估车辆的各个零部件的使用寿命进行预估，得出各个零部件的预估寿命；
所述寿命预估模型将所述预估寿命与预设的零部件寿命阈值进行比较，判断当前所述待评估车辆是否包含有预估寿命达到寿命阈值的零部件；
若是，所述寿命预估模型输出第一结果信息。


2.如权利要求1所述的基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，所述寿命预估模型将所述预估寿命与所述预设的零部件寿命阈值进行比较，判断当前所述待评估车辆是否包含有所述预估寿命达到寿命阈值的零部件时，若否，则从所述服务器中提取运营中的其他待评估车辆的车辆信息，所述寿命预估模型根据提取到的所述车辆信息重新对当前所述待评估车辆的各个零部件的使用寿命进行预估。


3.如权利要求1所述的基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，建立寿命预估模型时，包括以下步骤：
从所述服务器中提取用户报障时所提交的报告车辆故障的报障图片；
利用车辆故障检测模型自动检测所述报障图片中车辆故障部位发生的故障位置；
从所述服务器中提取所述故障部位所属车辆的车辆寿命相关信息；
根据所述故障部位、故障位置及所述车辆寿命相关信息建立寿命预估训练集合；
使用所述寿命预估训练集合对机器学习模型进行模型训练，建立所述寿命预估模型。


4.如权利要求3所述的基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，所述车辆信息包括所述车辆故障部位、故障部位的故障位置及所述车辆寿命相关信息中的一种或多种；所述车辆寿命相关信息包括车辆投入运营日期信息、上报故障日期信息、上报故障城市信息。


5.如权利要求3所述的基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，利用所述车辆故障检测模型自动检测所述报障图片中所述车辆故障部位发生的故障位置时，包括以下步骤：
将所述报障图片输入至所述车辆故障检测模型中；
所述车辆故障检测模型自动检测所述报障图片中车辆是否包含有故障部位；
若是，所述车辆故障检测模型检测所述故障部位发生的故障位置；
若否，重新从所述服务器中提取用户报障时所提交的报告车辆故障的报障图片。


6.如权利要求5...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨磊，李皓白，
申请(专利权)人：上海钧正网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31