【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数字化信息技术，具体而言，涉及一种基于共享车辆报警控制系统的ai状态监控方法及系统。
技术介绍
1、在现有技术中，由于共享汽车数量庞大且广泛分布，如何实时、准确地监控每一辆车的运行状态，并及时发现并处理潜在故障，是当前共享汽车管理面临的一个重要问题。
2、然而，车辆状态数据的处理和分析是一个关键问题。由于共享车辆的流动性大，车辆状态数据量庞大且复杂，传统的数据处理方法难以满足实时性和准确性的要求。传统的方法主要依赖于人工定期检查或者驾驶员报告，这种方式效率低下，不能实时反应车辆的实际运行状态，也无法提前发现潜在的故障。而现有的基于各种传感器的车辆状态监控系统，虽然能够持续收集车辆的运行数据，并形成连续的车辆状态数据流，但如何有效地从大量的车辆状态数据中提取有用的信息，及时发现潜在的故障并进行预警，是共享车辆报警控制系统需要解决的重要问题。
3、因此，需要一种新的技术方案，能够自动、高效地处理车辆状态数据，准确地识别出关键的状态变化，实现早期的故障预警。
技术实现思路
1、为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于共享车辆报警控制系统的ai状态监控方法及系统，正是针对上述问题而提出的，其主要内容包括获取共享车辆报警控制系统中的车辆状态数据流，并对其进行分析和处理，从而实现高效、准确的车辆故障状态决策。具体来说，该方案通过调整潜在划分节点对车辆状态数据周期进行划分，进一步生成新的潜在划分节点并完成对车辆状态数据周期的划分，以及获取校
2、第一方面，本申请提供一种基于共享车辆报警控制系统的ai状态监控方法，应用于ai状态监控系统，所述方法包括：
3、获取共享车辆报警控制系统中的车辆状态数据流中的第一车辆状态数据周期和第二车辆状态数据周期；
4、对于任意一个车辆状态数据周期，依据设定调整参数值对先验生成的潜在划分节点进行调整，生成所述任意一个车辆状态数据周期的一个潜在划分节点，并依据所述潜在划分节点对所述任意一个车辆状态数据周期进行划分，生成第一车辆状态数据集合和第二车辆状态数据集合；
5、获取所述潜在划分节点对应的校验评价参数，所述校验评价参数反映所述第一车辆状态数据集合的动态状态变化矢量与所述第二车辆状态数据集合的动态状态变化矢量的矢量特征距离；
6、将所述潜在划分节点作为先验生成的潜在划分节点，继续返回实施所述依据设定调整参数值对先验生成的潜在划分节点进行调整，生成所述任意一个车辆状态数据周期的一个潜在划分节点的操作；
7、获取所述第一车辆状态数据周期和所述第二车辆状态数据周期涵盖的各个潜在划分节点对应的校验评价参数中的峰值参数，并将所述峰值参数对应的潜在划分节点输出为所述车辆状态数据流的目标划分节点，基于所述目标划分节点对所述车辆状态数据流进行车辆故障状态决策。
8、第二方面，本申请实施例还提供一种ai状态监控系统，所述ai状态监控系统包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序依据该处理器加载并执行以实现以上第一方面的基于共享车辆报警控制系统的ai状态监控方法。
9、依据以上任意方面的技术方案，本申请实现了获取共享车辆报警控制系统中的车辆状态数据流中的各个车辆状态数据周期，并依据设定调整参数值对先验生成的潜在划分节点进行调整，进一步生成新的潜在划分节点并完成对车辆状态数据周期的划分。同时，获取了校验评价参数以反映两个车辆状态数据集合之间的动态状态变化矢量特征距离，并继续更新潜在划分节点以优化其划分效果。此外，通过获取各个潜在划分节点对应的校验评价参数中的峰值参数，并将其对应的潜在划分节点输出为车辆状态数据流的目标划分节点，基于此进行车辆故障状态决策，有效提升了车辆故障预警的准确性和及时性。因此，本申请能够高效处理大量车辆状态数据，快速、准确地发现潜在的车辆故障，并实现早期预警，大幅度提升了共享车辆服务的安全性和稳定性，降低了车辆维护和修理的成本和时间。
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1.一种基于共享车辆报警控制系统的AI状态监控方法，其特征在于，应用于AI状态监控系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于共享车辆报警控制系统的AI状态监控方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于共享车辆报警控制系统的AI状态监控方法，其特征在于，所述划分收敛要求包括以下任意一个：
4.根据权利要求1所述的基于共享车辆报警控制系统的AI状态监控方法，其特征在于，所述车辆状态数据流的首个划分节点的生成步骤，包括：
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的基于共享车辆报警控制系统的AI状态监控方法，其特征在于，所述车辆状态数据流包括多个车辆状态进展路径，各个车辆状态进展路径的路径单位参数值相同；
6.根据权利要求5所述的基于共享车辆报警控制系统的AI状态监控方法，其特征在于，所述依据本次轮询的车辆状态进展路径与所述多个车辆状态进展路径中除所述本次轮询的车辆状态进展路径之外的其它车辆状态进展路径的偏离度，确定所述本次轮询的车辆状态进展路径的预测响应类别，包括：
7.根据权利要求5所述
8.根据权利要求7所述的基于共享车辆报警控制系统的AI状态监控方法，其特征在于，所述依据调整后的目标路径单位参数值对所述车辆状态数据流进行分解生成的多个参考车辆状态进展路径和所述车辆状态数据流的偏离度小于设定偏离度，包括：
9.根据权利要求1所述的基于共享车辆报警控制系统的AI状态监控方法，其特征在于，所述基于所述目标划分节点对所述车辆状态数据流进行车辆故障状态决策的步骤，包括：
10.一种AI状态监控系统，其特征在于，所述AI状态监控系统包括处理器和机器可读存储介质，该机器可读存储介质中存储有机器可执行指令，该机器可执行指令由该处理器加载并执行以实现权利要求1-9中任意一项所述的基于共享车辆报警控制系统的AI状态监控方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于共享车辆报警控制系统的ai状态监控方法，其特征在于，应用于ai状态监控系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于共享车辆报警控制系统的ai状态监控方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于共享车辆报警控制系统的ai状态监控方法，其特征在于，所述划分收敛要求包括以下任意一个：
4.根据权利要求1所述的基于共享车辆报警控制系统的ai状态监控方法，其特征在于，所述车辆状态数据流的首个划分节点的生成步骤，包括：
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的基于共享车辆报警控制系统的ai状态监控方法，其特征在于，所述车辆状态数据流包括多个车辆状态进展路径，各个车辆状态进展路径的路径单位参数值相同；
6.根据权利要求5所述的基于共享车辆报警控制系统的ai状态监控方法，其特征在于，所述依据本次轮询的车辆状态进展路径与所述多个车辆状态进展路径中除所述本次轮询的车辆状态进展路径之外...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈铭源，陈达，
申请(专利权)人：广东无忧车享科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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