胎压异常识别模型训练方法、胎压异常识别方法和车辆技术

本申请提供了一种胎压异常识别模型训练方法、胎压异常识别方法和车辆，该胎压异常识别模型训练方法包括：获取车辆的历史胎压影响参数，以及车辆中各轮胎的历史轮胎状态数据；历史胎压影响参数和历史轮胎状态数据在同一个历史时间窗口内采集得到；基于历史胎压影响参数和历史轮胎状态数据，生成各轮胎在历史时间窗口内多个历史时间节点下分别对应的历史胎压特征信息和胎压参考标签；基于各轮胎在多个历史时间节点下分别对应的历史胎压特征信息和胎压参考标签，构建多个训练样本数据，并采用训练样本数据训练初始胎压异常识别模型，得到目标胎压异常识别模型。如此，训练好的目标胎压异常识别模型可以准确识别车辆轮胎的胎压是否异常。胎压是否异常。胎压是否异常。

【技术实现步骤摘要】
胎压异常识别模型训练方法、胎压异常识别方法和车辆


[0001]本申请涉及汽车
，特别涉及一种胎压异常识别模型训练方法、胎压异常识别方法和车辆。

技术介绍

[0002]随着社会的发展和生活水平的不断提升，汽车已经成为了人们日常生活中必不可少的交通工具，与此同时，人们对汽车的安全问题也愈发重视。其中，胎压故障问题是汽车安全中的一大隐患。
[0003]相关技术中，在对车辆进行胎压过低检测时，通常是采集车辆中各轮胎的实时胎压信息，并将实时胎压信息与预设的标准胎压值进行对比，以判断轮胎的胎压是否过低。若轮胎的胎压信息低于标准胎压值，则认为该轮胎的胎压过低。
[0004]然而，上述方式在检测胎压过低情况时，存在检测结果准确度较低的问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种胎压异常识别模型训练方法、胎压异常识别方法和车辆，可以解决相关技术中胎压异常检测结果准确度较低的问题。技术方案如下：
[0006]第一方面，提供了一种胎压异常识别模型训练方法，该方法包括：
[0007]获取车辆的历史胎压影响参数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种胎压异常识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆的历史胎压影响参数，以及所述车辆中各轮胎的历史轮胎状态数据；所述历史胎压影响参数和所述历史轮胎状态数据在同一个历史时间窗口内采集得到；基于所述历史胎压影响参数和所述历史轮胎状态数据，生成各所述轮胎在所述历史时间窗口内多个历史时间节点下分别对应的历史胎压特征信息和胎压参考标签，其中，所述胎压参考标签表征轮胎胎压是否存在异常；基于各所述轮胎在所述多个历史时间节点下分别对应的历史胎压特征信息和胎压参考标签，构建多个训练样本数据；采用所述多个训练样本数据训练初始胎压异常识别模型，结束训练后得到目标胎压异常识别模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史胎压影响参数和所述历史轮胎状态数据，生成各所述轮胎在所述历史时间窗口内多个历史时间节点下分别对应的历史胎压特征信息和胎压参考标签，包括：针对历史时间节点t
i
，按照预设时间间隔将所述历史时间窗口内位于所述历史时间节点t
i
之前的第一时间窗口，划分为多个时间子窗口，i为正整数；基于各所述轮胎在所述多个时间子窗口中的所述历史胎压影响参数和所述历史轮胎状态数据，生成各所述轮胎在所述历史时间节点t
i
下分别对应的历史胎压特征信息；基于各所述轮胎在所述历史时间窗口内位于所述历史时间节点t
i
之后的第二时间窗口中的所述历史轮胎状态数据，生成各所述轮胎在所述历史时间节点t
i
下分别对应的胎压参考标签。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述轮胎在所述多个时间子窗口中的所述历史胎压影响参数和所述历史轮胎状态数据，生成各所述轮胎在所述历史时间节点t
i
下的历史胎压特征信息，包括：对各所述轮胎在所述多个时间子窗口中的所述历史胎压影响参数和所述历史轮胎状态数据进行融合处理，得到各所述轮胎在所述历史时间节点t
i
下的第一融合数据；对各所述轮胎在所述历史时间节点t
i
下的第一融合数据中异常数据进行预处理，得到各所述轮胎在所述历史时间节点t
i
下的第二融合数据；根据各所述轮胎在所述历史时间节点t
i
下的第二融合数据，生成各所述轮胎在所述历史时间节点t
i
下的历史胎压特征信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述轮胎在所述历史时间节点t
i
下的第二融合数据，生成各所述轮胎在所述历史时间节点t
i
下的历史胎压特征信息，包括：对各所述轮胎在所述历史时间节点t
i
下的第二融合数据进行聚合变换处理，得到各所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王斌，
申请(专利权)人：长城汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：