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公开(公告)号：CN115984786A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310008443.4
申请日：2023-01-04
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06V20/54 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/774
Abstract: 本申请提供了一种车辆损伤检测方法及装置、终端、存储介质，本申请属于车辆检测技术领域，该车辆损伤检测方法包括：获取待检测的目标车辆损伤图像；将目标车辆损伤图像输入预设的车辆损伤检测模型中，获得目标车辆损伤图像的损伤检测结果；其中，车辆损伤检测模型用于生成目标车辆损伤图像的分类特征图和确定目标车辆损伤图像的共现因果图，并基于分类特征图和共现因果图输出目标车辆损伤图像的损伤检测结果。本申请能够有效提高车辆损伤检测结果准确度。
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公开(公告)号：CN117991108B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410406108.4
申请日：2024-04-07
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开一种基于数据的动力电池损伤检测方法，包括：读取车辆的电池数据；接收汽车动力电池大数据平台的数据，将汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行实时数据交互；对汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行预处理；构建损伤诊断模型，其中损伤诊断模型能够根据场景定义构建多个指标，从而对动力电池电芯级的异常状态进行预测，并结合损伤逻辑和/或行业经验方案输出对于动力电池电芯级的维修建议，其中，多个指标包括：电池的温度一致性、电压一致性、绝缘漏电和电芯状态特征；基于预处理后的汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据以及损伤诊断模型对动力电池损伤情况进行检测。还公开了对应的检测系统。
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公开(公告)号：CN117235677B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311489310.X
申请日：2023-11-10
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G06F18/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F17/18 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G06Q30/0201 , G06F123/02
Abstract: 本发明的实施例公开了一种汽车配件价格异常识别检测方法，包括：从各平台收集每个汽车配件的成本价、供应商进货价和供应商售价，得到汽车配件的历史价格数据集；在所述历史价格数据集中计算统计特征，分别对每个所述成本价、所述供应商进货价和所述供应商售价标记是否异常；使用所述历史价格数据集训练机器学习模型，得到正常价格分布的识别检测模型；结合统计方法和所述识别检测模型，判断当前汽车配件价格是否异常。本发明通过整合历史价格数据和机器学习模型，结合统计方法，实现对了当前汽车配件价格异常的识别。
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公开(公告)号：CN117436108A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311458221.9
申请日：2023-11-05
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F16/35 , G06F16/27 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明的实施例公开了一种汽车配件价格的分析方法及系统。方法包括：采集每件汽车配件的数据信息；对所述数据信息进行加密，将加密后的所述数据信息上传至汽车配件数据管理区块链平台；对上传后的所述数据信息进行分类整理，设置访问权限；对上传后的所述数据信息进行分析，生成价格预测报告和趋势分析报告；存储所述价格预测报告和所述趋势分析报告，并设置访问权限。系统包括数据采集模块、加密验证模块、分类设置模块、分析模块和报告管理模块。本发明综合运用区块链、加密、智能合同和数据分析的技术手段，提高了汽车配件价格评估系统的安全性、透明性、效率和可追溯性。
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公开(公告)号：CN116126547B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310408692.2
申请日：2023-04-18
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种车辆数据处理方法及系统，属于车辆数据特征识别与处理技术领域。方法包括步骤S100：接收待处理的车辆数据；待处理车辆数据包括对话数据和非对话数据；所述对话数据为由语音对话引擎激活后接收的待处理数据；所述非对话数据为用户直接输入的待处理数据；S200：基于待处理车辆数据的处理属性，启动待处理进程；S300：通过所述待处理进程对所述待处理车辆数据进行处理，得出处理结果。车辆数据处理系统包括车辆数据接收单元、进程启动单元、数据处理单元和结果反馈单元。本发明可以识别不同的车辆待处理的处理属性从而确定处理需求，能够提高车载系统的用户体验，并可以随着用户的反馈自适应学习更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116126547A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310408692.2
申请日：2023-04-18
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种车辆数据处理方法及系统，属于车辆数据特征识别与处理技术领域。方法包括步骤S100：接收待处理的车辆数据；待处理车辆数据包括对话数据和非对话数据；所述对话数据为由语音对话引擎激活后接收的待处理数据；所述非对话数据为用户直接输入的待处理数据；S200：基于待处理车辆数据的处理属性，启动待处理进程；S300：通过所述待处理进程对所述待处理车辆数据进行处理，得出处理结果。车辆数据处理系统包括车辆数据接收单元、进程启动单元、数据处理单元和结果反馈单元。本发明可以识别不同的车辆待处理的处理属性从而确定处理需求，能够提高车载系统的用户体验，并可以随着用户的反馈自适应学习更新。
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公开(公告)号：CN115965448A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310252345.5
申请日：2023-03-16
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06Q10/20 , G06Q50/30 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的车辆维修配件推荐方法及系统，涉及图像处理技术领域，通过长短期神经网络模型确定待更换配件的磨损度，通过卷积神经网络模型确定用户的价格敏感度，最后基于所述待更换配件的磨损度、所述用户的价格敏感度、所述待更换配件信息使用深度神经网络模型确定多个推荐维修配件，从而能够快速准确的确定多个推荐维修配件。
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公开(公告)号：CN117991108A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410406108.4
申请日：2024-04-07
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开一种基于数据的动力电池损伤检测方法，包括：读取车辆的电池数据；接收汽车动力电池大数据平台的数据，将汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行实时数据交互；对汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行预处理；构建损伤诊断模型，其中损伤诊断模型能够根据场景定义构建多个指标，从而对动力电池电芯级的异常状态进行预测，并结合损伤逻辑和/或行业经验方案输出对于动力电池电芯级的维修建议，其中，多个指标包括：电池的温度一致性、电压一致性、绝缘漏电和电芯状态特征；基于预处理后的汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据以及损伤诊断模型对动力电池损伤情况进行检测。还公开了对应的检测系统。
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公开(公告)号：CN117436108B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311458221.9
申请日：2023-11-05
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F16/35 , G06F16/27 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明的实施例公开了一种汽车配件价格的分析方法及系统。方法包括：采集每件汽车配件的数据信息；对所述数据信息进行加密，将加密后的所述数据信息上传至汽车配件数据管理区块链平台；对上传后的所述数据信息进行分类整理，设置访问权限；对上传后的所述数据信息进行分析，生成价格预测报告和趋势分析报告；存储所述价格预测报告和所述趋势分析报告，并设置访问权限。系统包括数据采集模块、加密验证模块、分类设置模块、分析模块和报告管理模块。本发明综合运用区块链、加密、智能合同和数据分析的技术手段，提高了汽车配件价格评估系统的安全性、透明性、效率和可追溯性。
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公开(公告)号：CN116128484B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310218201.8
申请日：2023-03-08
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06T7/00 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的汽车剩余维修时间确定方法及系统，涉及神经网络技术领域，通过所述汽车损伤后的外观图像使用卷积神经网络模型确定汽车损伤度，基于所述维修人员信息使用深度神经网络模型确定所述维修人员的熟练度，最后基于所述汽车损伤度、所述维修人员的熟练度和所述汽车维修监控视频使用长短期神经网络模型确定所述汽车剩余维修时间，从而能够准确的确定汽车剩余维修时间。
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