公开(公告)号：CN115130599B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202210791397.5

申请日：2022-07-05

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘佰龙 ,  田玉赛 ,  张磊 ,  梁志贞

IPC: G06N3/0895 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/2415 ,  G06F123/02

Abstract: 一种时间序列GAN数据增强下露天矿卡状态识别的半监督方法，属于露天矿卡车状态识别技术领域。该方法采用端到端的方法；收集露天矿现有的卡车轨迹数据；卡车轨迹数据分为两种：一种是已经人工标记过卡车运行状态的轨迹，称为有标签数据；另一种则是原始GPS轨迹，称为无标签数据；设计并训练时间序列GAN模型对有标签数据进行保真增强，平衡有标签数据；利用半监督框架，嵌入通道注意力，联合平衡之后的有标签数据和无标签数据，训练得到最终的卡车状态识别模型；将实际测试数据输入到卡车状态识别模型，得到最终识别结果。优点：在半监督联合模型中嵌入通道注意力量化不同特征之间的差异，进一步提高了模型总体识别精度，轨迹数据更具有保真性。

公开(公告)号：CN115130599A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210791397.5

申请日：2022-07-05

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘佰龙 ,  田玉赛 ,  张磊 ,  梁志贞

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种时间序列GAN数据增强下露天矿卡状态识别的半监督方法，属于露天矿卡车状态识别技术领域。该方法采用端到端的方法；收集露天矿现有的卡车轨迹数据；卡车轨迹数据分为两种：一种是已经人工标记过卡车运行状态的轨迹，称为有标签数据；另一种则是原始GPS轨迹，称为无标签数据；设计并训练时间序列GAN模型对有标签数据进行保真增强，平衡有标签数据；利用半监督框架，嵌入通道注意力，联合平衡之后的有标签数据和无标签数据，训练得到最终的卡车状态识别模型；将实际测试数据输入到卡车状态识别模型，得到最终识别结果。优点：在半监督联合模型中嵌入通道注意力量化不同特征之间的差异，进一步提高了模型总体识别精度，轨迹数据更具有保真性。