[发明专利]基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：

建立寿命预估模型；

将所述寿命预估模型部署在服务器中；

从所述服务器中提取运营中的待评估车辆的车辆信息；

所述寿命预估模型根据提取到的所述车辆信息对当前所述待评估车辆的各个零部件的使用寿命进行预估，得出各个零部件的预估寿命；

所述寿命预估模型将所述预估寿命与预设的零部件寿命阈值进行比较，判断当前所述待评估车辆是否包含有预估寿命达到寿命阈值的零部件；

若是，所述寿命预估模型输出第一结果信息。

2.如权利要求1所述的基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，所述寿命预估模型将所述预估寿命与所述预设的零部件寿命阈值进行比较，判断当前所述待评估车辆是否包含有所述预估寿命达到寿命阈值的零部件时，若否，则从所述服务器中提取运营中的其他待评估车辆的车辆信息，所述寿命预估模型根据提取到的所述车辆信息重新对当前所述待评估车辆的各个零部件的使用寿命进行预估。

3.如权利要求1所述的基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，建立寿命预估模型时，包括以下步骤：

从所述服务器中提取用户报障时所提交的报告车辆故障的报障图片；

利用车辆故障检测模型自动检测所述报障图片中车辆故障部位发生的故障位置；

从所述服务器中提取所述故障部位所属车辆的车辆寿命相关信息；

根据所述故障部位、故障位置及所述车辆寿命相关信息建立寿命预估训练集合；

使用所述寿命预估训练集合对机器学习模型进行模型训练，建立所述寿命预估模型。

4.如权利要求3所述的基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，所述车辆信息包括所述车辆故障部位、故障部位的故障位置及所述车辆寿命相关信息中的一种或多种；所述车辆寿命相关信息包括车辆投入运营日期信息、上报故障日期信息、上报故障城市信息。

5.如权利要求3所述的基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，利用所述车辆故障检测模型自动检测所述报障图片中所述车辆故障部位发生的故障位置时，包括以下步骤：

将所述报障图片输入至所述车辆故障检测模型中；

所述车辆故障检测模型自动检测所述报障图片中车辆是否包含有故障部位；

若是，所述车辆故障检测模型检测所述故障部位发生的故障位置；

若否，重新从所述服务器中提取用户报障时所提交的报告车辆故障的报障图片。

6.如权利要求5所述的基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，所述车辆故障检测模型通过以下步骤训练而成：

从所述服务器中提取用户报障时所提交的涉及车辆各个部位故障的报障图片；

人工对所述报障图片中的车辆故障部位进行标注；

根据所述人工标注的报障图片建立故障检测训练集合；

使用所述故障检测训练集合对基于深度学习的目标检测模型进行模型训练，建立所述车辆故障检测模型。

7.如权利要求3所述的基于用户报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，所述车辆故障检测模型部署于所述服务器中；所述报障图片包括真实故障的保障图片和虚假报障时的报障图片。

8.如权利要求1所述的基于用于报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，所述寿命预估模型输出第一结果信息后，将所述第一结果信息通知至车辆运维检修部门；所述第一结果信息为报告所述待评估车辆的零部件的预估寿命达到寿命阈值的结果信息。

9.如权利要求1所述的基于用于报障数据的车辆零部件寿命预测方法，其特征在于，所述第一结果信息包括所述待评估车辆的车辆信息、所述待评估车辆零部件的预估寿命、评估结果信息。