[发明专利]车辆用途的确定方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号: | 202210603353.5 | 申请日: | 2022-05-30 |
| 公开(公告)号: | CN114889623A | 公开(公告)日: | 2022-08-12 |
| 发明(设计)人: | 李赫;甘立宁;丁勇;朱秀萍 | 申请(专利权)人: | 中寰卫星导航通信有限公司 |
| 主分类号: | B60W40/10 | 分类号: | B60W40/10;B60W50/04;B60W50/00 |
| 代理公司: | 北京中博世达专利商标代理有限公司 11274 | 代理人: | 申健 |
| 地址: | 100094 北京市海淀区北清*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 车辆 用途 确定 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
本发明提供一种车辆用途的确定方法、装置、设备及存储介质,涉及车辆技术领域,用于提高确定车辆用途的效率,包括:车辆用途的确定设备获取目标车辆在历史时间段内的目标行驶信息;其中,目标行驶信息包括多个目标运距以及各目标运距对应的油耗和速度。进一步的,车辆用途的确定设备根据目标行驶信息,确定目标车辆的目标用途。
技术领域
本发明涉及车辆技术领域,尤其涉及一种车辆用途的确定方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
当前市场商用车保有量巨大,但由于制造商用车的传统厂商智能化水平较低,目前还没有机构或者厂商能够全面知晓这些车辆的应用场景和车辆用途。为实现有限资源的最大利益化,对不同用途车辆进行统计分析,可进一步明确车辆的市场定位、目标人群、配置参数等,极大的提升了车企研发效率,增强了车企的核心竞争力。
但由于制造商用车的传统车厂的智能化水平较低,对于车辆用途的识别,通常只能通过工作人员对司机进行售前询问或售后回访的方式确定车辆的用途。而采用这种方式进行确定车辆用途,需要大量的人力支持,且所能够调查到的范围较小,最终得到的数据较为片面。
发明内容
本发明提供一种车辆用途的确定方法、装置、设备及存储介质,实现了自动化、高效率的确定车辆用途。
为了达到上述目的,本发明采用如下技术方案:
第一方面,提供一种车辆用途的确定方法,该方法包括:车辆用途的确定设备获取目标车辆在历史时间段内的目标行驶信息;其中,目标行驶信息包括多个目标运距以及各目标运距对应的油耗和速度。进一步的,车辆用途的确定设备根据目标行驶信息,确定目标车辆的目标用途。
本发明提供的车辆用途的确定方法中,通过借助于车联网技术,通过获取车载设备上传的车辆行驶信息,确定目标车辆的目标运距,以及与每个运距对应的油耗和速度,这样一来,即可通过运距、油耗和速度确定车辆用途,实现了自动化、高效率、大批量的进行车辆用途的确定,克服对于人力的依赖,能够实现大面积的推广使用。
一种可能的设计中,上述车辆用途的确定设备根据目标行驶信息,确定目标车辆的目标用途,包括:针对第一目标运距,基于预设的映射关系、第一目标运距以及第一目标运距对应的油耗和速度,确定第一目标运距对应的候选用途;第一目标运距为多个目标运距中的任意一个,映射关系包括车辆的用途、运距范围、油耗范围以及速度范围。进一步的,车辆用途的确定设备从多个目标运距对应的候选用途中确定目标用途;目标用途为多个目标运距对应的候选用途中对应的运距数量最多的候选用途。该设计中实现了车辆用途的确定设备通过确定多个运距对应的候选用途,再从多个候选用途中确定目标用途,能够提高用途确定的准确性。
一种可能的设计中,上述车辆用途的确定设备根据目标行驶信息,确定目标车辆的目标用途,包括:车辆用途的确定设备根据目标行驶信息,确定目标行驶信息的目标行驶特征;将目标行驶特征输入预先训练好的预测模型,得到目标用途标识;预测模型包括卷积神经网络模型,卷积神经网络模型用于根据车辆的行驶特征生成用途标识;进一步的,基于目标用途标识,确定目标用途。该设计中实现了通过卷积神经网络模型确定目标车辆的目标用途标识,由于卷积神经网络模型是经过大量训练得到的,能够提高确定目标用途的准确性。
一种可能的设计中,车辆用途的确定设备获取样本车辆的样本行驶信息以及样本车辆的样本用途标识;样本行驶信息包括多个样本运距以及各样本运距对应的油耗和速度,进一步的,车辆用途的确定设备将样本行驶信息的样本行驶特征作为特征,将样本用途标识作为监督信号,对预设模型进行有监督训练,得到预测模型。该设计中实现了如何对用于确定目标车辆的目标用途的模型进行训练,通过大量的数据进行训练能够提高模型的准确性。
第二方面,提供一种车辆用途的确定装置,包括获取单元以及确定单元。获取单元用于获取目标车辆在历史时间段内的目标行驶信息;目标行驶信息包括多个目标运距以及各目标运距对应的油耗和速度;确定单元用于根据目标行驶信息,确定目标车辆的目标用途。
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