[发明专利]一种基于时序的车辆工况分类方法及装置

权利要求书

1.一种基于时序的车辆工况分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第i个目标时间段的车辆工况聚类结果特征；i的取值为1至n的整数；所述n为目标时间段的数量；n个目标时间段按照时序排列组成对象时间段；

获取所述对象时间段的统计类车辆工况特征；

将n个目标时间段的车辆工况聚类结果特征按照时序进行拼接，获得所述对象时间段的输入特征；

将所述对象时间段的输入特征和所述对象时间段的统计类车辆工况特征进行拼接，获得第一输入数据；

将所述第一输入数据输入到目标模型中，对所述第一输入数据进行向量再表示，获得所述对象时间段的第一待分类车辆工况向量表示；

将所述对象时间段的第一待分类车辆工况向量表示进行聚类，获得所述对象时间段内的车辆工况分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第i个目标时间段的车辆工况聚类结果特征，包括：

获取第i个目标时间段对应的第j个目标时刻的预选数据集；j的取值为1至m的整数；m个目标时刻按照时序组成第i个目标时间段；

对所述第j个目标时刻的预选数据集进行处理，得到第j个目标时刻的车辆工况特征；

将m个目标时刻的车辆工况特征按照时序进行拼接，获得第二输入数据；

将所述第二输入数据输入到目标模型中，对所述第二输入数据进行向量再表示，获得所述第i个目标时间段的第二待分类车辆工况向量表示；

基于所述第i个目标时间段的第二待分类车辆工况向量表示进行聚类，获得第i个目标时间段的车辆工况聚类结果特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述对象时间段的第一待分类车辆工况向量表示进行聚类，获得所述对象时间段内的车辆工况分类结果，包括：

构造基于质心的概率分布函数和辅助目标分布函数；

通过所述基于质心的概率分布函数和辅助目标分布函数计算第一误差函数；

获取所述目标模型的第二误差函数；

通过所述第一误差函数和所述第二误差函数构造联合损失函数；

利用所述联合损失函数更新聚类中心；

通过所述聚类中心的更新将所述对象时间段的第一待分类车辆工况向量表示进行聚类，获得对象时间段内的车辆工况分类结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述联合损失函数更新聚类中心，包括：

利用所述联合损失函数更新聚类中心；

当利用所述联合损失函数更新所述聚类中心时，利用所述联合损失函数对所述目标模型的模型参数进行同步更新。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一输入数据输入到目标模型中，对所述第一输入数据进行向量再表示，获得对象时间段的第一待分类车辆工况向量表示，包括：

将所述第一输入数据输入到目标模型中；所述第一输入数据包括横向特征；

通过所述目标模型对所述横向特征进行提取，获得第一特征；

通过所述目标模型对所述第一特征进行降维，获取第二特征；所述第二特征包括纵向时序特征；

通过所述目标模型对所述纵向时序特征进行提取；获得对象时间段的第一待分类车辆工况向量表示。

6.一种基于时序的车辆工况分类装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取第i个目标时间段的车辆工况聚类结果特征；i的取值为1至n的整数；所述n为目标时间段的数量；n个目标时间段按照时序排列组成对象时间段；

第二获取单元，用于获取所述对象时间段的统计类车辆工况特征；

第一拼接单元，用于将n个目标时间段的车辆工况聚类结果特征按照时序进行拼接，获得所述对象时间段的输入特征；

第二拼接单元，用于将所述对象时间段的输入特征和所述对象时间段的统计类车辆工况特征进行拼接，获得第一输入数据；

第三获取单元，用于将所述第一输入数据输入到目标模型中，对所述第一输入数据进行向量再表示，获得所述对象时间段的第一待分类车辆工况向量表示；

聚类单元，用于将所述对象时间段的第一待分类车辆工况向量表示进行聚类，获得所述对象时间段内的车辆工况分类结果。