一种车辆故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，方法包括：确定待检测车辆；获取待检测车辆在最近预设时间段的行驶特征和基本特征，其中，行驶特征为待检测车辆在预设时间段被使用过程中的特征参数，基本特征为反应待检测车辆本身使用情况的特征参数；将行驶特征和基本特征输入到预先训练得到的故障检测模型中，得到故障检测模型的输出结果；基于输出结果确定待检测车辆是否出现故障。本发明专利技术的故障检测覆盖面更广，提高了故障的上报率，避免车辆故障漏报的情况；另一方面，不需要运维人员对每个车辆分别进行故障检测，只需要对判定为故障的车辆进行维修和维护即可，大大降低了人工成本，并且具有较好的时效性。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及机器学习
，尤其涉及一种车辆故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着共享交通工具如共享单车和助力车行业的不断发展，共享单车和助力车遍布全国各地。在解决短途出行问题上，出行者也越来越依赖共享交通出行方式，共享单车/助力车的供应量也越来越大。但在车辆到达一定数量，随着车辆使用次数和时间的增加，其故障率也开始上升，车辆故障直接影响了用户的骑行体验，甚至存在着安全隐患，同时也增加了车辆运维人员的工作量。专利技术人发现，现有的共享交通工具通常是在出现故障之后被动上报，或者运维人员实地检测车辆是否故障。然而，车辆主动上报故障通常只能上报一些系统性问题，例如，车辆无法开锁、车辆断开连接等，对于通信故障(例如失联)、车辆零件故障(车头弯曲、脚踏板损坏)等无法通过系统检测的故障则无法上报，导致故障上报率比较低；而运维人员实地检测车辆故障则需要覆盖式的检测大量的车辆，耗费大量的人力成本，并且故障检测的及时性难以保证。
技术实现思路
>有鉴于现有技术的上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆故障检测方法，其特征在于，包括：/n确定待检测车辆；/n获取所述待检测车辆在最近预设时间段的行驶特征和基本特征，其中，所述行驶特征为所述待检测车辆在所述预设时间段被使用过程中的特征参数，所述基本特征为反应所述待检测车辆本身使用情况的特征参数；/n将所述行驶特征和基本特征输入到预先训练得到的故障检测模型中，得到所述故障检测模型的输出结果；/n基于所述输出结果确定所述待检测车辆是否出现故障。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆故障检测方法，其特征在于，包括：
确定待检测车辆；
获取所述待检测车辆在最近预设时间段的行驶特征和基本特征，其中，所述行驶特征为所述待检测车辆在所述预设时间段被使用过程中的特征参数，所述基本特征为反应所述待检测车辆本身使用情况的特征参数；
将所述行驶特征和基本特征输入到预先训练得到的故障检测模型中，得到所述故障检测模型的输出结果；
基于所述输出结果确定所述待检测车辆是否出现故障。


2.如权利要求1所述的车辆故障检测方法，其特征在于，所述故障检测模型为二分类模型，所述输出结果包括第一类结果和第二类结果，其中，所述第一类结果表示所述待检测车辆出现故障；所述第二类结果表示所述待检测车辆未出现故障。


3.如权利要求1所述的车辆故障检测方法，其特征在于，所述输出结果包括所述待检测车辆的故障概率，所述基于所述输出结果确定所述待检测车辆是否出现故障，包括：
判断所述故障概率是否达到预设阈值；
当所述故障概率达到所述预设阈值时，则确定所述待检测车辆出现故障。


4.如权利要求3所述的车辆故障检测方法，其特征在于，
当所述故障概率未达到所述预设阈值时，获取故障概率与预测故障时间对照表；
从所述对照表中查询所述故障概率对应的预测故障时间，其中，所述预测故障时间为预测的所述待检测车辆即将发生故障的时间。


5.如权利要求1所述的车辆故障检测方法，其特征在于，还包括：
获取在所述预设时间段内使用所述待检测车辆的用户信息，其中，每个用户信息关联有其使用过并且产生故障的车辆统计信息；
获取每个用户信息对应的所述车辆统计信息，将所述车辆统计信息输入到所述故障检测模型中。


6.如权利要求5所述的车辆故障检测方法，其特征在于，还包括：
获取每个用户信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨磊，王凡，
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