作业状态确定的方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种作业状态确定的方法、装置及电子设备，属于工程机械技术领域。该方法包括：获取挖掘机的样本数据，其中，样本数据包括标签样本数据和无标签样本数据；对样本数据进行特征提取得到目标特征数据；利用图标签传播算法处理目标特征数据，基于计算结果输出目标特征数据的标签，基于标签确定样本数据的作业状态。该过程通过获取挖掘机的样本数据，对样本数据进行特征提取得到目标特征数据，将目标特征数据输入至图标签传播算法，从而输出样本数据的标签，确定样本数据的作业状态，以较少的标签样本数据得到更多的样本数据的标签，从而提高作业确认的效率。从而提高作业确认的效率。从而提高作业确认的效率。

【技术实现步骤摘要】
作业状态确定的方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及工程机械
，具体地涉及一种作业状态确定的方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]现有技术中，挖掘机的作业状态确定方法通常使用特征提取+SVM(Support Vector Machines，支持向量机)进行分类。该类监督训练方法最大的局限性在于识别确认的效果受标签数据的数量和质量影响大，需要大量标注准确的压力信号样本，然而，目前挖掘机的工况数据的作业循环状态标注，需要对照挖掘机在作业时拍摄的视频，同时分析波形特点，工况数据的作业循环状态标注耗时耗力，导致作业识别确认的效率较低。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术第一方面提供一种作业状态确定的方法，以少量标签样本数据确定无标签样本数据的标签，提高了样本数据的作业状态确认的准确性，该方法应用于挖掘机，包括：
[0004]获取挖掘机的样本数据，其中，样本数据包括标签样本数据和无标签样本数据；
[0005]对样本数据进行特征提取得到目标特征数据；
[0006]利用图标签传播算法处理目标特征数据，基于计算结果输出目标特征数据的标签，基于标签确定样本数据的作业状态。
[0007]在本专利技术实施例中，对样本数据进行特征提取得到目标特征数据，包括：
[0008]对样本数据进行特征提取，得到多个特征数据，其中，特征数据包括时域特征数据和频域特征数据；
[0009]利用Fisher特征筛选算法对多个特征数据进行计算，基于计算结果对多个特征数据进行排序，根据排序结果选取第一预设数值个特征数据作为目标特征数据。
[0010]在本专利技术实施例中，目标特征数据包括标签目标特征数据和无标签目标特征数据；
[0011]利用图标签传播算法处理目标特征数据，基于计算结果输出目标特征数据的标签，基于标签确定样本数据的作业状态，包括：
[0012]以每个样本数据的目标特征数据作为点，每个目标特征数据之间的权重值作为边，构建无向加权图；
[0013]利用无向加权图确定无标签目标特征数据的标签；
[0014]输出标签目标特征数据的标签和无标签目标特征数据的标签；
[0015]基于目标特征数据的标签确定样本数据的作业状态。
[0016]在本专利技术实施例中于，以每个样本数据的目标特征数据作为点，每个目标特征数据之间的权重值作为边，构建无向加权图，包括：
[0017]将每个目标特征数据抽象成散点图；
[0018]计算散点图中每个目标特征数据之间的相似度，将相似度作为每个目标特征数据之间的权重值，将权重值作为每个目标特征数据之间的边；
[0019]基于每个目标特征数据和每个目标特征数据之间的边构建无向加权图。
[0020]在本专利技术实施例中，标签包括识别挖掘标签、提升回转标签、卸载标签、空斗返回标签以及挖掘准备标签；
[0021]利用无向加权图确定无标签目标特征数据的标签，包括：
[0022]基于无向加权图建立标签矩阵；
[0023]将标签矩阵作为更新前的标签矩阵，重复执行循环步骤，直至达到预设终止条件，确定无标签目标特征数据的标签，其中，循环步骤包括：
[0024]计算转移矩阵和更新前的标签矩阵的乘积得到更新后的标签矩阵，其中，转移矩阵由计算标签目标特征数据的标签传播至无标签目标特征数据的概率得到；
[0025]将更新后的标签矩阵中的标签目标特征数据的标签修正为标签目标特征数据数据的真实标签，并将修正后的标签矩阵作为新的更新前的标签矩阵，其中，真实标签为标签样本数据的标签。
[0026]在本专利技术实施例中，获取挖掘机的样本数据包括：
[0027]获取挖掘机多个作业状态的工况数据，其中，作业状态包括识别挖掘状态、提升回转状态、卸载状态、空斗返回状态以及挖掘准备状态；工况数据包括挖掘机的第一主泵的第一信号和挖掘机的第二主泵的第二信号；
[0028]对工况数据进行预处理得到样本数据。
[0029]在本专利技术实施例中，对工况数据进行预处理得到样本数据，包括：
[0030]计算多个作业状态下的第一信号和第二信号的信号差值；
[0031]对多个作业状态下的第一信号和第二信号进行滤波，得到第一滤波信号和第二滤波信号；
[0032]对第一滤波信号、第二滤波信号以及信号差值进行分割，得到样本数据；
[0033]确定第二预设数值个样本数据的标签，并将确定标签的样本数据作为标签样本数据，将除第二预设数值个样本数据以外的剩余样本数据作为无标签样本数据。
[0034]本专利技术第二方面提供一种作业状态确定的装置，该装置应用于挖掘机，包括：
[0035]数据获取模块，用于获取挖掘机的样本数据；其中，样本数据包括标签样本数据和无标签样本数据；
[0036]目标特征数据提取模块，用于对样本数据进行特征提取得到目标特征数据；
[0037]标签确定模块，用于利用图标签传播算法处理目标特征数据，基于计算结果输出目标特征数据的标签，基于标签确定样本数据的作业状态。
[0038]本专利技术第三方面提供一种电子设备，电子设备包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现上述任一项的作业状态确定的方法。
[0039]本专利技术第四方面提供一种机器可读存储介质，机器可读存储介质上存储有指令，指令在被处理器执行时实现如上述任意一项的作业状态确定的的方法。
[0040]通过上述技术方案，获取挖掘机的样本数据，其中，样本数据包括标签样本数据和无标签样本数据；对样本数据进行特征提取得到目标特征数据；利用图标签传播算法处理
目标特征数据，基于计算结果输出目标特征数据的标签，基于标签确定样本数据的作业状态。该过程通过获取挖掘机的样本数据，对样本数据进行特征提取得到目标特征数据，将目标特征数据输入至图标签传播算法，从而输出样本数据的标签，确定样本数据的作业状态，以较少的标签样本数据得到更多的样本数据的标签，从而提高作业确认的效率。
[0041]本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0042]附图是用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术实施例，但并不构成对本专利技术实施例的限制。在附图中：
[0043]图1是本专利技术实施例提供的一种作业状态确定的方法的流程示意图；
[0044]图2是本专利技术实施例提供的一种作业状态确定的装置的结构示意图；
[0045]图3是本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0046]以下结合附图对本专利技术实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术实施例，并不用于限制本专利技术实施例。
[0047]目前，液压挖掘机是最为常用的工程装备，使本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种作业状态确定的方法，其特征在于，所述方法应用于挖掘机，包括：获取所述挖掘机的样本数据，其中，所述样本数据包括标签样本数据和无标签样本数据；对所述样本数据进行特征提取得到目标特征数据；利用图标签传播算法处理所述目标特征数据，基于计算结果输出所述目标特征数据的标签，基于所述标签确定所述样本数据的作业状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述样本数据进行特征提取得到目标特征数据，包括：对所述样本数据进行特征提取，得到多个特征数据，其中，所述特征数据包括时域特征数据和频域特征数据；利用Fisher特征筛选算法对所述多个特征数据进行计算，基于计算结果对所述多个特征数据进行排序，根据排序结果选取第一预设数值个所述特征数据作为目标特征数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标特征数据包括标签目标特征数据和无标签目标特征数据；利用图标签传播算法处理所述目标特征数据，基于计算结果输出所述目标特征数据的标签，基于所述标签确定所述样本数据的作业状态，包括：以每个所述样本数据的目标特征数据作为点，每个所述目标特征数据之间的权重值作为边，构建无向加权图；利用所述无向加权图确定所述无标签目标特征数据的标签；输出所述标签目标特征数据的标签和所述无标签目标特征数据的标签；基于所述目标特征数据的标签确定所述样本数据的作业状态。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述以每个所述样本数据的目标特征数据作为点，每个所述目标特征数据之间的权重值作为边，构建无向加权图，包括：将每个所述目标特征数据抽象成散点图；计算所述散点图中每个所述目标特征数据之间的相似度，将所述相似度作为每个所述目标特征数据之间的权重值，将所述权重值作为每个所述目标特征数据之间的边；基于每个所述目标特征数据和每个所述目标特征数据之间的边构建所述无向加权图。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述标签包括识别挖掘标签、提升回转标签、卸载标签、空斗返回标签以及挖掘准备标签；所述利用所述无向加权图确定所述无标签目标特征数据的标签，包括：基于所述无向加权图建立标签矩阵，并将所述标签矩阵作为更新前的标签矩阵；重复执行循环步骤，直至达到预设终止条件，确定所述无标签目标特征数据的标签，其中，所述循环步骤包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：田曼伶，叶舟，童兴，周志忠，廖登，
申请(专利权)人：中科云谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：