工作模式的确定方法和装置、模型的训练方法和装置制造方法及图纸

本公开提供了一种工作模式的确定方法和装置、模型的训练方法和装置，涉及信息处理技术领域，所述方法包括：获取压路机的作业路面的第一特征信息，第一特征信息包括作业路面上的碾压材料的初始厚度、碾压材料的种类以及作业路面的平整度中的一个或多个；根据输入信息和机器学习模型确定压路机的工作模式，输入信息包括第一特征信息。息包括第一特征信息。息包括第一特征信息。

【技术实现步骤摘要】
工作模式的确定方法和装置、模型的训练方法和装置


[0001]本公开涉及信息处理
，尤其是一种工作模式的确定方法和装置、模型的训练方法和装置。

技术介绍

[0002]压路机是用于压实作业的工程机械，广泛应用于公路、铁路、机场跑道、大坝、体育场等大型施工项目中。

技术实现思路

[0003]相关技术中，需要人工选择压路机压实作业过程中的工作模式。由于人工经验的局限性和差异性，无法准确地选择压路机的工作模式。
[0004]为了解决上述问题，本公开实施例提出了如下解决方案。
[0005]根据本公开实施例的一方面，提供一种工作模式的确定方法，包括：获取压路机的作业路面的第一特征信息，所述第一特征信息包括所述作业路面上的碾压材料的初始厚度、所述碾压材料的种类以及所述作业路面的平整度中的一个或多个；根据输入信息和机器学习模型确定所述压路机的工作模式，所述输入信息包括所述第一特征信息。
[0006]在一些实施例中，获取所述压路机的第二特征信息，其中，所述第二特征信息包括所述压路机的质量和所述压路机工作时的行驶阻力中的一个或多个；其中，所述输入信息还包括所述第二特征信息。
[0007]在一些实施例中，获取所述压路机工作时所处环境的第三特征信息，其中，所述第三特征信息包括环境温度和环境湿度中的一个或多个；其中，所述输入信息还包括所述第三特征信息。
[0008]在一些实施例中，所述平整度是所述作业路面的实时平整度。
[0009]在一些实施例中，所述工作模式为第一工作模式、第二工作模式、第三工作模式和第四工作模式中的一个，其中：在所述第一工作模式下，所述压路机以第一速度行驶，所述压路机的振动轮以第一频率和第一幅度工作，在所述第二工作模式下，所述压路机以第二速度行驶，所述压路机的振动轮以第二频率和第二幅度工作，在所述第三工作模式下，所述压路机以第三速度行驶，所述压路机的振动轮以第三频率和第三幅度工作，在所述第四工作模式下，所述压路机以第四速度行驶，所述压路机的振动轮以第四频率和第四幅度工作，其中，所述第一速度和所述第二速度大于所述第三速度和所述第四速度，所述第一频率和所述第三频率小于所述第二频率和所述第四频率，所述第一幅度和所述第三幅度大于所述第二幅度和所述第四幅度。
[0010]在一些实施例中，所述机器学习模型通过以下方式进行训练：获取样本压路机的样本作业路面的第一样本特征信息，所述第一样本特征信息包括所述样本作业路面上的样本碾压材料的初始样本厚度、所述样本碾压材料的样本种类以及所述样本作业路面的样本平整度中的一个或多个；将样本输入信息作为输入，将所述样本压路机的实际工作模式作
为输出对所述机器学习模型进行训练，所述样本输入信息包括所述第一样本特征信息。
[0011]根据本公开实施例的还一方面，提供一种模型的训练方法，包括：获取样本压路机的样本作业路面的第一样本特征信息，所述第一样本特征信息包括所述样本作业路面上的样本碾压材料的初始样本厚度、所述样本碾压材料的样本种类以及所述样本作业路面的样本平整度中的一个或多个；将样本输入信息作为输入，将所述样本压路机的实际工作模式作为输出对机器学习模型进行训练，所述样本输入信息包括所述第一样本特征信息。
[0012]在一些实施例中，获取所述样本压路机的第二样本特征信息，其中，所述第二样本特征信息包括所述样本压路机的质量和所述样本压路机工作时的行驶阻力中的一个或多个；其中，所述样本输入信息还包括所述第二样本特征信息。
[0013]在一些实施例中，获取所述样本压路机工作时所处环境的第三样本特征信息，其中，所述第三样本特征信息包括样本环境温度和样本环境湿度中的一个或多个；其中，所述样本输入信息还包括所述第三样本特征信息。
[0014]在一些实施例中，所述样本平整度是所述样本作业路面的实时平整度。
[0015]在一些实施例中，所述实际工作模式为第一工作模式、第二工作模式、第三工作模式和第四工作模式中的一个，其中：在所述第一工作模式下，所述样本压路机以第一速度行驶，所述样本压路机的振动轮以第一频率和第一幅度工作，在所述第二工作模式下，所述样本压路机以第二速度行驶，所述样本压路机的振动轮以第二频率和第二幅度工作，在所述第三工作模式下，所述样本压路机以第三速度行驶，所述样本压路机的振动轮以第三频率和第三幅度工作，在所述第四工作模式下，所述样本压路机以第四速度行驶，所述样本压路机的振动轮以第四频率和第四幅度工作，其中，所述第一速度和所述第二速度大于所述第三速度和所述第四速度，所述第一频率和所述第三频率小于所述第二频率和所述第四频率，所述第一幅度和所述第三幅度大于所述第二幅度和所述第四幅度。
[0016]在一些实施例中，所述第一速度等于所述第二速度，所述第三速度等于所述第四速度。
[0017]在一些实施例中，下列四组参数中的至少一组中的两个参数相等，所述四组参数包括：第一组参数，包括所述第一频率和所述第三频率；第二组参数，包括所述第二频率和所述第四频率；第三组参数，包括所述第一幅度和所述第三幅度；第四组参数，包括所述第二幅度和所述第四幅度。
[0018]在一些实施例中，所述机器学习模型为深度交叉网络模型。
[0019]在一些实施例中，获取所述样本压路机的样本作业路面的多个第一原始特征信息，每个第一原始特征信息包括所述样本作业路面上的样本碾压材料的初始样本厚度、所述样本碾压材料的样本种类以及所述样本作业路面的样本平整度中的一个或多个；针对每个第一原始特征信息，在所述初始样本厚度和所述样本平整度中的至少一类包括异常数据的情况下，以其余第一原始特征信息中与所述异常数据对应类的数据的平均值代替所述异常数据，以得到所述第一样本特征信息。
[0020]在一些实施例中，针对每个第一原始特征信息，在所述样本种类包括异常类别的情况下，以其余第一原始特征信息中出现次数最多的类别代替所述异常类别，以得到所述第一样本特征信息。
[0021]根据本公开实施例的还一方面，提供一种工作模式的确定装置，包括用于执行上
述任意一个实施例所述的工作模式的确定方法的模块。
[0022]根据本公开实施例的还一方面，提供一种模型的训练装置，包括用于执行上述任意一个实施例所述的模型的训练方法的模块。
[0023]根据本公开实施例的还一方面，提供一种电子设备，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行上述任意一个实施例所述的方法。
[0024]根据本公开实施例的还一方面，提供一种压路机，包括：上述任意一个实施例的工作模式的确定装置和上述任意一个实施例的模型的训练装置中的至少一个。
[0025]根据本公开实施例的还一方面，提供一种计算机可读存储介质，包括计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任意一个实施例所述的方法。
[0026]本公开实施例中，通过获取与压路机的作业路面相关的第一特征信息，进而根据包括第一特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工作模式的确定方法，包括：获取压路机的作业路面的第一特征信息，所述第一特征信息包括所述作业路面上的碾压材料的初始厚度、所述碾压材料的种类以及所述作业路面的平整度中的一个或多个；根据输入信息和机器学习模型确定所述压路机的工作模式，所述输入信息包括所述第一特征信息。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：获取所述压路机的第二特征信息，其中，所述第二特征信息包括所述压路机的质量和所述压路机工作时的行驶阻力中的一个或多个；其中，所述输入信息还包括所述第二特征信息。3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：获取所述压路机工作时所处环境的第三特征信息，其中，所述第三特征信息包括环境温度和环境湿度中的一个或多个；其中，所述输入信息还包括所述第三特征信息。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述平整度是所述作业路面的实时平整度。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述工作模式为第一工作模式、第二工作模式、第三工作模式和第四工作模式中的一个，其中：在所述第一工作模式下，所述压路机以第一速度行驶，所述压路机的振动轮以第一频率和第一幅度工作，在所述第二工作模式下，所述压路机以第二速度行驶，所述压路机的振动轮以第二频率和第二幅度工作，在所述第三工作模式下，所述压路机以第三速度行驶，所述压路机的振动轮以第三频率和第三幅度工作，在所述第四工作模式下，所述压路机以第四速度行驶，所述压路机的振动轮以第四频率和第四幅度工作，其中，所述第一速度和所述第二速度大于所述第三速度和所述第四速度，所述第一频率和所述第三频率小于所述第二频率和所述第四频率，所述第一幅度和所述第三幅度大于所述第二幅度和所述第四幅度。6.根据权利要求1
‑
2、4
‑
5任意一项所述的方法，其中，所述机器学习模型通过以下方式进行训练：获取样本压路机的样本作业路面的第一样本特征信息，所述第一样本特征信息包括所述样本作业路面上的样本碾压材料的初始样本厚度、所述样本碾压材料的样本种类以及所述样本作业路面的样本平整度中的一个或多个；将样本输入信息作为输入，将所述样本压路机的实际工作模式作为输出对所述机器学习模型进行训练，所述样本输入信息包括所述第一样本特征信息。7.一种模型的训练方法，包括：获取样本压路机的样本作业路面的第一样本特征信息，所述第一样本特征信息包括所述样本作业路面上的样本碾压材料的初始样本厚度、所述样本碾压材料的样本种类以及所述样本作业路面的样本平整度中的一个或多个；将样本输入信息作为输入，将所述样本压路机的实际工作模式作为输出对机器学习模
型进行训练，所述样本输入信息包括所述第一样本特征信息。8.根据权利要求7所述的方法，还包括：获取所述样本压路机的第二样本特征信息，其中，所述第二样本特征信息包括所述样本压路机的质量和所述样本压路机工作时的行驶阻力中的一个或多个；其中，所述样本输入信息还包括所述第二样本特征信息。9.根据权利要求7或8所述的方法，还包括：获取所述样本压路机工作时所处环境的第三样本特征信息，其中，所述第三样本特征信息包括样本环境温度和样本环境湿度中的一个或多个；其中，所述样...

【专利技术属性】
技术研发人员：武维维，姜楠，刘建，
申请(专利权)人：江苏徐工国重实验室科技有限公司，
类型：发明
国别省市：