[發明專利]車輛傳感器數據特征自動提取方法、裝置及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202011065454.9
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112215118B
• 公開（公告）日: 2022-12-27
• 發明（設計）人: 丁磊;陳盼;李偉;丘世全;蔡鵬
• 申請（專利權）人: 華人運通（上海）云計算科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 麥小嬋;郝傳鑫

1.一種車輛傳感器數據特征自動提取方法，其特征在于，包括：

獲取在車輛處于運行工況下至少一車輛傳感器產生的數據流；

以預設的且與所述運行工況對應的數據截取寬度的滑動窗口對各車輛傳感器的所述數據流進行數據的滑動截取，以截取得到各車輛傳感器所對應的數據序列并存儲；

將當前截取得到的所述數據序列與本地存儲的先前截取到的同車輛傳感器類型的數據序列逐一進行數據拼接；

對拼接得到的數據序列進行數據特征分析，并根據數據特征分析結果，確定拼接得到的所述數據序列中的數據特征模式序列；

其中，若所述車輛傳感器為用于采集車輛懸架的振動信號的懸架傳感器，則所述滑動窗口的數據截取寬度dynamic_wsize為：

或，所述滑動窗口的數據截取寬度dynamic_wsize為：

其中，max_speed為預設的最大車速閾值，base_wsize為預設的數據截取寬度基準值，smooth(vspeed)為當前的平均車速；

若所述滑動窗口是對數據流進行多個關聯信號聯合提取，則所述滑動窗口的數據截取寬度dynamic_wsize為：

dynamic_wsize_i＝dynamic_wsize_i-1+Δ_i

其中，t_sample為預設的時間采樣長度，σ(s₁,s₂,s₃,s_i)為多個標量數據流的ti時刻的標準差。

2.如權利要求1所述的車輛傳感器數據特征自動提取方法，其特征在于，在所述將當前截取得到的所述數據序列與本地存儲的先前截取到的同車輛傳感器類型的數據序列逐一進行數據拼接之前，在所述以預設的且與所述運行工況對應的數據截取寬度的滑動窗口對各車輛傳感器的所述數據流進行數據的滑動截取，以截取得到各車輛傳感器所對應的數據序列并存儲之后，所述方法還包括：

將當前截取得到的所述數據序列與先前存儲的同車輛傳感器類型的每一數據序列進行相似度計算，得到對應的相似度比較結果；

則，在所述對拼接得到的數據序列進行數據特征分析，并根據數據特征分析結果，確定拼接得到的所述數據序列中的數據特征模式序列之后，所述方法還包括：

將所述數據特征模式序列與相似度比較結果為最高的且為本地存儲的先前截取到的同車輛傳感器類型的數據序列進行數據融合，得到融合后的數據特征模式序列。

3.如權利要求2所述的車輛傳感器數據特征自動提取方法，其特征在于，在得到融合后的數據特征模式序列后，所述方法還包括：

將融合后的數據特征模式序列與所述車輛工況上傳到服務器，以使所述服務器根據獲取到的所有的與同一運行工況對應的數據特征模式序列進行數據分析，而得到數據分析結果；所述服務器存儲有多個車輛上傳的數據特征模式序列；所述服務器存儲有多個車輛上傳的數據特征模式序列；

其中，所述數據分析結果包括以下中的至少一種：用戶用車行為模式、道路路面地形識別結果、車輛部件狀態監控與故障原因分析結果。

4.如權利要求1所述的車輛傳感器數據特征自動提取方法，其特征在于，在所述以預設的且與所述運行工況對應的數據截取寬度的滑動窗口對各車輛傳感器的所述數據流進行數據的滑動截取，以截取得到各車輛傳感器所對應的數據序列并存儲，包括：

以預設的且與所述運行工況對應的數據截取寬度的滑動窗口對各車輛傳感器的所述數據流進行數據的滑動截取，以截取得到對應的數據序列；

對截取到的數據序列進行歸一化處理并緩存。

5.如權利要求2所述的車輛傳感器數據特征自動提取方法，其特征在于，所述數據融合的算法為：

其中，c_old為預設的原有數據模式修正系數，p_old為原有數據模式匹配度，c_new為預設的新數據模式修正系數，p_new為新數據模式匹配度，motifs_old(t_i)為原有數據特征模式序列，motifs_new(t_i)為當前的數據特征模式序列。