基于5G网络的车辆远程诊断方法、存储器、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于5G网络的车辆远程诊断方法、存储器、装置及系统，属于车辆故障诊断技术领域，系统通过智能通用学习平台模块，实现高精度视觉检测、识别及分析，并提供辅助决策，通过对图像特征分析、关键兴趣点块，实现对目标的跟踪、定位功能。视觉识别利用图像特征结合学习技术完成对物体的识别，通过工业相机、固定摄像机、头戴式摄像机和内窥式摄像机实现车辆内部待维修区域的图像采集；通过专用图像分析服务器及智能通用学习平台实现图像识别分析、目标检测和辅助决策；本项目通过搭建车辆远程诊断平台，实现故障车辆的远程诊断及辅助决策，提高了车辆诊断效率。提高了车辆诊断效率。提高了车辆诊断效率。

【技术实现步骤摘要】
基于5G网络的车辆远程诊断方法、存储器、装置及系统


[0001]本专利技术涉及车辆故障诊断
，尤其涉及基于5G网络的车辆远程诊断方法、存储器、装置及系统。

技术介绍

[0002]作为维护国家内部稳定的生力军，武警部队运输装备的优劣直接关系到任务能否顺利完成。武警部队任务多发性，突然性的特点及未来作战的新要求，决定了车辆的保障必须符合新时期的新要求。
[0003]随着高新技术在装备中的加速应用，维修保障的难度不断的提高，部队维修保障人员较短的时间内很难掌握装备的修理技能。
[0004]传统故障诊断方式变得更加困难且效率低，对诊断人员的技术要求也更高

技术实现思路

[0005]本专利技术为解决上述技术问题而提出的基于5G网络的车辆远程诊断方法、存储器、装置及系统。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0007]基于5G网络的车辆远程诊断方法，包括如下步骤：
[0008]S1、支队车场维修车间的驾驶员通过智能手持终端上的车辆远程诊断终端系统向总队远程诊断中心的维修专家发起诊断邀请；
[0009]S2、总队远程诊断中心的维修专家接受邀请，双方建立音视频实时通话；
[0010]S3、工业相机及固定摄像机采集支队现场的动态图像，并通过5G无线传输网络，将图像发送至总队远程诊断中心；
[0011]S4、专用图像分析服务器获取实时动态图像，同步对动态图像进行分析计算，并将分析数据传输至客户端，当分析结果出现异常时，系统自动标识并记忆异常位置和分析结果，提供辅助决策给总队远程诊断中心的维修专家；
[0012]S5、专家通过与驾驶员的现场沟通及实时的画面观察，并结合辅助决策，给予驾驶员维修建议和指导。
[0013]优选地，所述S4中动态图像进行分析计算时，基于深度学习网络算法设计和优化，采用Caffe/Tensorflow框架图像识别模型训练、模型打包和预测推理核心模块，建立图像数据标定、模型评估和测试验证方案体系；针对场景数据少的特点，结合一些在小样本场景下表现较好效果的传统分类器，如：SVM和AdaBoost，进行结果多次确认，提升任务识别效果。
[0014]优选地，所述S4中动态图像进行分析计算时，采用经典图像特征提取算法，如：稀疏表示、HOG、SIFT、SURG和HAAR，对图像进行特征提取。
[0015]优选地，所述S4中动态图像进行分析计算时，采用迁移学习，针对检测领域识别任务拥有的训练数据较少，且场景环境多变，通常学习模型在环境变化后效果会发生下降，迁
移学习技术可从样本、特征、模型以及关系等层次帮助实现新环境中的学习任务。
[0016]优选地，所述S4中动态图像进行分析计算时，采用多物体快速识别和场景理解技术，建立场景物体数据库并进行模型训练技术，结合图像分割和快速检测技术，实现物体定位，并对单独物体进行识别，理解和判断研究场景对象间的特征和关系，实现对场景和趋势判别。
[0017]基于5G网络的车辆远程诊断装置，应用于权利要求1中的基于5G网络的车辆远程诊断方法，包括：智能手持终端、头戴式摄像机、内窥式摄像机、工业相机、筒型摄像机、5G路由器、视频服务器和图像分析服务器，所述智能手持终端用于进行实时音视频通话，所述头戴式摄像机和内窥式摄像机用于配合智能手持终端进行人工图像采集，所述筒型摄像机和工业相机作为辅助检测部件进行自动图像采集，所述5G路由器用于实时传输数据，所述视频服务器和图像分析服务器用于对图像进行实时处理分析。
[0018]基于5G网络的车辆远程诊断系统，应用于权利要求1中的基于5G网络的车辆远程诊断方法，包括：图像采集模块，音视频通信模块和图像分析模块；
[0019]所述图像采集模块主要分为自动采集和人工采集两个部分，其中自动采集部分包括两项：一是在支队车场的维修车间工位区域高点，安装多点位的固定筒型摄像机，从四周拍摄车辆的维修画面；二是针对重点维修设备区域，使用工业相机配合电动变焦镜头和LED照明系统，工业相机将采集的图像信号通过5G路由器，传输至总队诊断中心的图像分析服务器进行分析；
[0020]人工采集部分主要通过搭载车辆远程诊断终端系统的手持终端设备，接入头戴式摄像机和内窥式摄像机，针对维修区域细节，由驾驶员拍摄具体故障情况；
[0021]所述音视频通信模块中传输侧网根据5G网络的特性，配套新增部署SPN传输网络，现场终端通过CPE设备接入5G网络后，网络根据用户APN属性，通过5G网络，将数据流转发至部署在本地的网关，最终传输至总队远程诊断中心；
[0022]所述图像分析模块采用基于深度学习和实时图像分析技术的智能通用学习平台，图像分析模块通过SDK或API使用图像分析服务，平台可以实现任意缺陷的在线学习和检测。在用户采集完相应的数据集后，通过学习平台的标注模块进行人工标注，标注完成后使用学习平台的训练模块配置学习任务，学习平台的训练模块支持的图片数据集可达百万级规模，支持的图像尺寸为从320p到2160p，学习平台会在训练完毕后将模型打包生成独立的部署应用，第三方应用可通过接口调用识别检测服务，可以进行油污缺陷训练及检测，及零部件松动的问题检测。
[0023]基于5G网络的车辆远程诊断存储器，应用于权利要求1中的基于5G网络的车辆远程诊断方法，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至5中任一所述基于5G网络的车辆远程诊断方法，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一所述基于5G网络的车辆远程诊断方法。
[0024]与现有技术相比，本专利技术提供了基于5G网络的车辆远程诊断方法、存储器、装置及系统，具备以下有益效果：
[0025]1.本专利技术的有益效果是：系统通过智能通用学习平台模块，实现高精度视觉检测、
识别及分析，并提供辅助决策。通过对图像特征分析、关键兴趣点块，实现对目标的跟踪、定位功能。视觉识别利用图像特征结合学习技术完成对物体的识别。
[0026]系统主要创新点包括：一是深度学习技术在工业视觉识别中的应用和实现，以及结合传统分类器进行辅助，提升目标物识别效果，二是图像特征表示对技术对识别效果影响。探索一种检测场景下受环境影响较小且稳定的特征表示方法，减少深度学习对数据量依赖，为物体识别效果提供保障，三是机器学习迁移学习技术，解决模型泛化难的问题，使得能够更好处理全新场景下识别问题，四是多物体快速识别以及视觉场景理解技术；通过车辆远程诊断终端、平台端系统及5G网络，实现支队车场维修车间的驾驶员与总队远程诊断中心的维修专家间的实时音视频沟通；
[0027]通过工业相机、固定摄像机、头戴式摄像机和内窥式摄像机实现车辆内部待维修区域的图像采集；
[0028]通过专用图像分析服务器及智能通用学习平台实现图像识别分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于5G网络的车辆远程诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、支队车场维修车间的驾驶员通过智能手持终端上的车辆远程诊断终端系统向总队远程诊断中心的维修专家发起诊断邀请；S2、总队远程诊断中心的维修专家接受邀请，双方建立音视频实时通话；S3、工业相机及固定摄像机采集支队现场的动态图像，并通过5G无线传输网络，将图像发送至总队远程诊断中心；S4、专用图像分析服务器获取实时动态图像，同步对动态图像进行分析计算，并将分析数据传输至客户端，当分析结果出现异常时，系统自动标识并记忆异常位置和分析结果，提供辅助决策给总队远程诊断中心的维修专家；S5、专家通过与驾驶员的现场沟通及实时的画面观察，并结合辅助决策，给予驾驶员维修建议和指导。2.根据权利要求1所述的基于5G网络的车辆远程诊断方法，其特征在于：所述S4中动态图像进行分析计算时，基于深度学习网络算法设计和优化，采用Caffe/Tensorflow框架图像识别模型训练、模型打包和预测推理核心模块，建立图像数据标定、模型评估和测试验证方案体系；针对场景数据少的特点，结合一些在小样本场景下表现较好效果的传统分类器，如：SVM和AdaBoost，进行结果多次确认，提升任务识别效果。3.根据权利要求1所述的基于5G网络的车辆远程诊断方法，其特征在于：所述S4中动态图像进行分析计算时，采用经典图像特征提取算法，如：稀疏表示、HOG、SIFT、SURG和HAAR，对图像进行特征提取。4.根据权利要求1所述的基于5G网络的车辆远程诊断方法，其特征在于：所述S4中动态图像进行分析计算时，采用迁移学习，针对检测领域识别任务拥有的训练数据较少，且场景环境多变，通常学习模型在环境变化后效果会发生下降，迁移学习技术可从样本、特征、模型以及关系等层次帮助实现新环境中的学习任务。5.根据权利要求1所述的基于5G网络的车辆远程诊断方法，其特征在于：所述S4中动态图像进行分析计算时，采用多物体快速识别和场景理解技术，建立场景物体数据库并进行模型训练技术，结合图像分割和快速检测技术，实现物体定位，并对单独物体进行识别，理解和判断研究场景对象间的特征和关系，实现对场景和趋势判别。6.基于5G网络的车辆远程诊断装置，其特征在于，应用于权利要求1中的基于5G网络的车辆远程诊断方法，包括：智能手持终端、头戴式摄像机、内窥式摄像机、工业相机、筒型摄像机、5G路由器、视频服务器和图像分析服务器，所述智...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏丹，徐国，张新选，宛佳飞，李阳阳，虞小湖，李蕴蕴，熊忠元，朱瑶，刘焕晓，
申请(专利权)人：安徽领云物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：