[发明专利]漏油故障检测方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明提供一种漏油故障预测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：确定待检测的作业机械的位置数据和运行数据，以及所述作业机械监测部位的影像数据；基于作业机械的位置数据，确定作业机械的工作环境信息；将工作环境信息、运行数据和影像数据输入至漏油故障检测模型，得到漏油故障检测模型输出的漏油故障检测结果；其中，漏油故障检测模型用于基于工作环境信息和运行数据得到第一检测结果，基于影像数据得到第二检测结果，并对第一检测结果和第二检测结果进行融合，确定漏油故障检测结果。本发明综合作业机械的位置数据、运行数据和监测部位的影像数据，从而能够全面考虑导致漏油故障的影响因素，进而准确获取漏油故障检测结果。

技术领域

本发明涉及漏油检测技术领域，尤其涉及一种漏油故障检测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

漏油故障是作业机械的液压系统存在的共性问题，漏油时油液从油缸高压腔泄漏到低压腔或泄漏到缸体外面去，从而会造成工作机构运动不稳定和定位不准确，严重时会导致液压系统无法工作，因此需要及时判断作业机械是否存在漏油故障。

目前，多通过传感器检测是否存在漏油故障，但由于液压系统漏油故障的特征不明显，导致传感器无法准确检测是否存在漏油故障。

发明内容

本发明提供一种漏油故障检测方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中无法准确检测是否存在漏油故障的缺陷。

本发明提供一种漏油故障检测方法，包括：

确定待检测的作业机械的位置数据和运行数据，以及所述作业机械监测部位的影像数据；

基于所述作业机械的位置数据，确定所述作业机械的工作环境信息；

将所述工作环境信息、所述运行数据和所述影像数据输入至漏油故障检测模型，得到所述漏油故障检测模型输出的漏油故障检测结果；

其中，所述漏油故障检测模型是基于样本工作环境信息、样本运行数据、样本影像数据以及样本漏油结果训练得到的；所述漏油故障检测模型用于基于所述工作环境信息和所述运行数据得到第一检测结果，基于所述影像数据得到第二检测结果，并对所述第一检测结果和所述第二检测结果进行融合，确定所述漏油故障检测结果。

根据本发明提供的一种漏油故障检测方法，所述将所述工作环境信息、运行数据和影像数据输入至漏油故障检测模型，得到所述漏油故障检测模型输出的漏油故障检测结果，包括：

将所述工作环境信息和所述运行数据输入至所述漏油故障检测模型的谱图卷积网络层，得到所述谱图卷积网络层输出的所述第一检测结果；

将所述影像数据输入至所述漏油故障检测模型的空域图卷积网络层，得到所述空域图卷积网络层输出的所述第二检测结果；

将所述第一检测结果和所述第二检测结果输入至所述漏油故障检测模型的结果融合层，由所述结果融合层对所述第一检测结果和所述第二检测结果进行加权融合，得到所述结果融合层输出的所述漏油故障检测结果。

根据本发明提供的一种漏油故障检测方法，所述基于所述作业机械的位置数据，确定所述作业机械的工作环境信息，包括：

基于所述作业机械的位置数据，确定预设范围内目标建筑物的数量；

基于所述目标建筑物的数量，确定所述作业机械的工作环境信息。

根据本发明提供的一种漏油故障检测方法，所述基于所述目标建筑物的数量，确定所述作业机械的工作环境信息，包括：

若所述目标建筑物的数量大于等于第一阈值，则确定所述作业机械的工作环境为城区；

若所述目标建筑物的数量小于等于第二阈值，则确定所述作业机械的工作环境为矿区；

否则，确定所述作业机械的工作环境为郊区；