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公开(公告)号:CN112733887A
公开(公告)日:2021-04-30
申请号:CN202011547614.3
申请日:2020-12-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种有监督数据驱动的电动汽车轮毂电机故障检测方法,该方法主要包括以下步骤:1、数据集重组:采集故障数据,添加电机故障标签,组建复合交叉数据集;2、训练和验证CDAE‑SVC模型:最小化包含潜在的噪声惩罚项和雅可比范式惩罚项的损失函数,优化CDAE模型参数,交叉验证SVC分类器;3、测试轮毂电机故障:采集车辆运行工作时有关电机的各项指标数据,输入训练好的模型中,计算后验分类概率,判断轮毂电机是否有故障,确定故障类别。本发明针对无法通过建立准确车辆模型进行故障检测的技术问题,提出了一种有监督的数据驱动方法,具有快速、准确、鲁棒性强等特点。
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公开(公告)号:CN112836573A
公开(公告)日:2021-05-25
申请号:CN202011547621.3
申请日:2020-12-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗生成网络的车道线图像增强与补全方法,该方法借助图像捕捉现车道线,通过用于车道线生成的Pix2Pix网络将车道线不明确的RGB彩色车道图像转换为具有车道线的RGB彩色车道图像。在获得有车道线的RGB图像后,与原图像进行做差处理,得到差值图像,经过算法阈值处理,经测试可以得到纯净度良好的车道线图像,实现车道线增强与补全。本发明特别研究了车道线中出现的车道线腐蚀、磨损、遮挡或者非结构化道路等若干种情况,实现了将原本车道线缺失的车道图像补全为有车道线图像,并最终完成了车道线的提取。
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