【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆，尤其涉及一种车辆异常休眠检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着汽车电子设备的增多和智能化程度的提高，传统的休眠状态检测方式可能无法准确感知车辆各部件的休眠情况。这项技术的核心目标在于运用深度学习技术，精确识别车辆停止运行时各部件应进入休眠状态的情况。异常情况下，车载电子设备在不必要的情况下仍然接受供电，导致整车长期处于异常休眠状态，最终使得车辆馈电；此外，车辆静态状态下一些非必要的电控单元(ecu)仍保持供电。通过此技术，将实现对这些场景的休眠状态检测，以降低12v蓄电池的能耗、成本，减少车辆行驶期间的电能消耗，从而提高整车的续航里程。
2、车辆休眠异常带来的是车辆的静态能耗成倍的增加，导致汽车蓄电池馈电，进而引发蓄电池寿命缩短、发动机无法正常启动等诸多问题。这给客户对车辆的使用带来极大的不便，虽然维修人员可以通过汽车诊断设备分析网络报文来诊断网络引发的故障，但是由于汽车偶发的休眠异常故障很难复现，导致难以定位到异常的控制器，所以即使更换蓄电池也不能从根本上解决问题。
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【技术保护点】
1.一种车辆异常休眠检测方法，其特征在于，所述车辆异常休眠检测方法包括：
2.如权利要求1所述的车辆异常休眠检测方法，其特征在于，所述通过异常休眠预测模型对所述实时网络报文和所述车辆相关参数进行预测，得到当前车辆状态之前，还包括：
3.如权利要求2所述的车辆异常休眠检测方法，其特征在于，所述对所述初始异常休眠预测模型进行优化，得到异常休眠预测模型，包括：
4.如权利要求3所述的车辆异常休眠检测方法，其特征在于，所述基于所述训练集、验证集以及测试集对所述初始异常休眠预测模型进行优化，得到异常休眠预测模型，包括：
5.如权利...
【技术特征摘要】
1.一种车辆异常休眠检测方法，其特征在于，所述车辆异常休眠检测方法包括：
2.如权利要求1所述的车辆异常休眠检测方法，其特征在于，所述通过异常休眠预测模型对所述实时网络报文和所述车辆相关参数进行预测，得到当前车辆状态之前，还包括：
3.如权利要求2所述的车辆异常休眠检测方法，其特征在于，所述对所述初始异常休眠预测模型进行优化，得到异常休眠预测模型，包括：
4.如权利要求3所述的车辆异常休眠检测方法，其特征在于，所述基于所述训练集、验证集以及测试集对所述初始异常休眠预测模型进行优化，得到异常休眠预测模型，包括：
5.如权利要求1所述的车辆异常休眠检测方法，其特征在于，所述通过异常休眠预测模型对所述实时网络报文和所述车辆相关参数进行预测，得到当前车辆状态，包括：
6.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈少辉，周昊夫，方伟家，司华超，张贵海，
申请(专利权)人：岚图汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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