[發明專利]一種共享單車的故障檢測方法及平臺

在審

• 申請號: 201711128533.8
• 申請日: 2017-11-15
• 公開（公告）號: CN107833311A
• 公開（公告）日: 2018-03-23
• 發明（設計）人: 張肖;殷波;李娜
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
• 主分類號: G07C5/00
• 分類號: G07C5/00;G07C5/08;G06Q10/00;G06Q30/06
• 代理公司: 北京天昊聯合知識產權代理有限公司11112
• 代理人: 彭瑞欣,汪源

技術領域

本發明涉及遠程監控技術領域，特別涉及一種共享單車的故障檢測方法及平臺。

背景技術

共享單車的普及為人類生活帶來巨大便利，目前，共享單車中故障狀態單車的發現主要依賴用戶主動報修，故障狀態單車的維修則是通過共享單車運維人員的巡檢完成，僅依靠人力實現故障檢測和維修大大降低了共享單車的維修效率，進而造成共享單車資源的極大浪費，影響了用戶體驗。

發明內容

本發明提供一種共享單車的故障檢測方法及平臺，能夠有效提升共享單車的維修效率，避免共享單車資源的浪費，提升用戶體驗。

為實現上述目的，本發明提供了一種共享單車的故障檢測方法，包括：

采集待檢測單車的實時使用數據；

根據所述待檢測單車的實時使用數據和預先生成的檢測模型判斷所述待檢測單車的狀態是否為故障狀態。

可選地，在所述根據所述待檢測單車的實時使用數據和預先生成的檢測模型判斷所述待檢測單車的狀態是否為故障狀態之后還包括：

若判斷出所述待檢測單車的狀態為故障狀態時，向故障報修模塊發送所述待檢測單車的標識和位置信息。

可選地，采集多個單車在設定時間段內的使用數據；

獲取預先存儲的多個故障狀態單車的使用數據；

將所述多個單車的使用數據與多個故障狀態單車的使用數據根據單車的狀態進行分組生成故障狀態單車使用數據組和非故障狀態單車使用數據組，所述多個單車的使用數據包括故障狀態單車的使用數據和非故障狀態單車的使用數據，所述故障狀態單車使用數據組包括多個故障狀態單車的使用數據，所述非故障單車使用數據包括多個非故障狀態單車的使用數據；

根據所述故障狀態單車使用數據組和非故障狀態單車使用數據組生成檢測模型。

可選地，所述使用數據包括平均使用時長和平均使用距離。

可選地，所述根據所述故障狀態單車使用數據組和非故障狀態單車使用數據組生成檢測模型包括：

根據所述故障狀態單車使用數據組和非故障狀態單車使用數據組生成訓練數據集和測試數據集，所述訓練數據集包括故障狀態單車使用數據組的一部分故障狀態單車的使用數據和非故障狀態單車使用數據組的一部分非故障狀態單車的使用數據，所述測試數據組包括故障狀態單車使用數據組的另一部分故障狀態單車的使用數據和非故障狀態單車使用數據組的另一部分非故障狀態單車的使用數據；

根據所述訓練數據集及基本檢測模型生成訓練后檢測模型；

根據所述訓練后檢測模型對所述測試數據集進行檢測生成檢測結果；

根據所述檢測結果和所述測試數據集判斷所述訓練后檢測模型的檢測結果是否正確，若判斷出所述訓練后檢測模型的檢測結果正確，則所述訓練后檢測模型為檢測模型。

可選地，所述根據所述訓練數據集及基本檢測模型生成訓練后檢測模型包括：

根據所述訓練數據集尋找最優超平面ω·X+b＝0，其中，ω∈R^d表示超平面的法向量，R^d表示d維的實數空間，X表示該超平面，b∈R，表示超平面參數，R表示實數集，所述訓練數據集包括故障狀態單車使用數據和非故障狀態單車使用數據，所述最優超平面將故障狀態單車使用數據和非故障狀態單車使用數據分別賦予不同的懲罰系數C₁和C₂；

根據所述最優超平面和基本SVM模型計算得出最優分類決策函數

所述基本SVM模型選擇徑向基RBF核函數，所述最優分類決策函數即為訓練后檢測模型，其中，f(X)表示最優分類決策函數，a_i^*表示拉格朗日乘子的最優解，y_i表示訓練數據集中第i個單車使用數據對應的單車狀態標志，K(X_i,X)表示徑向基RBF核函數，X_i,i＝1...n表示訓練數據集中的第i個單車使用數據，i＝1,2,...n，b^*表示超平面參數的最優解。

為實現上述目的，本發明提供了一種共享單車的故障檢測平臺，包括：

采集模塊，用于采集待檢測單車的實時使用數據；

判斷模塊，用于根據所述待檢測單車的實時使用數據和預先生成的檢測模型判斷所述待檢測單車的狀態是否為故障狀態。

可選地，還包括：

發送模塊，用于若判斷出所述待檢測單車的狀態為故障狀態時，向故障報修模塊發送所述待檢測單車的標識和位置信息；