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申请/专利权人：吉林交通职业技术学院
申请日：2024-05-17
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118194140A
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/084;G06F18/25;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开一种车辆尾气排放故障智慧诊断平台及方法，涉及智慧诊断平台技术领域，该方法包括：使用上下文时序关联分析器对获取的汽车尾气数据的时间序列和OBD数据的时间序列进行处理以得到汽车尾气时序关联语义特征向量和OBD时序关联特征向量；使用动态元素级特征融合模块对所述OBD时序关联特征向量和所述汽车尾气时序关联语义特征向量进行逐元素语义融合以得到车辆状态多模态表征特征向量；将所述车辆状态多模态表征特征向量通过故障识别器以得到识别结果。这样可以采用动态融合的方式将汽车尾气的时序变化模式以及OBD数据的时序变化模式进行有机联合和关联交互，从而对车辆的状态进行多模态的综合表征，并基于此来实现车辆的智能化故障识别。
主权项：1.一种车辆尾气排放故障智慧诊断方法，其特征在于，包括：获取汽车尾气数据的时间序列和OBD数据的时间序列；使用上下文时序关联分析器对所述汽车尾气数据的时间序列和所述OBD数据的时间序列进行处理以得到汽车尾气时序关联语义特征向量和OBD时序关联特征向量；使用动态元素级特征融合模块对所述OBD时序关联特征向量和所述汽车尾气时序关联语义特征向量进行逐元素语义融合以得到车辆状态多模态表征特征向量；将所述车辆状态多模态表征特征向量通过故障识别器以得到识别结果；其中，使用上下文时序关联分析器对所述汽车尾气数据的时间序列和所述OBD数据的时间序列进行处理以得到汽车尾气时序关联语义特征向量和OBD时序关联特征向量，包括：将所述汽车尾气数据的时间序列中的各个汽车尾气数据通过基于全连接层的嵌入编码器以得到汽车尾气数据嵌入编码向量的时间序列；将所述汽车尾气数据嵌入编码向量的时间序列通过基于Bi-LSTM模型的汽车尾气时序上下文关联特征提取器以得到所述汽车尾气时序关联语义特征向量；将所述OBD数据的时间序列按照时间维度排列为OBD时序输入向量后通过基于一维卷积层的OBD时序模式特征提取器以得到所述OBD时序关联特征向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林交通职业技术学院 车辆尾气排放故障智慧诊断平台及方法
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