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文档简介

本发明公开了一种车辆精准故障诊断方法载中控获取车辆在预设时间段内的实际开锁次于车辆自身的多个传感器对车辆的各个部位进2车载中控获取车辆在预设时间段内的实际开锁次数；判断预设车载中控获取车辆样本数据，并传输至后台服务器；所述样本行状态相关的多个维度信息以及用于标记故障车辆的后台服务器基于样本数据确定该车辆的车辆画像，并将所述车辆画像输入训练模型中，输出故障类型；所述训练第一训练模型和第二训练模型，所述第一训练模型基于车辆画像和第一故障类型训练得6.根据权利要求1所述的车辆精准故障诊断方法，其特征在于，所述第一故障类型包3通过蓝牙模块将样本数据传输至邻近车辆或停车设备上的经过邻近车辆或停车设备上的通信模块将待检测车辆的样本数8.一种基于权利要求1至7任一项所述的车辆精准故障诊第二判断单元，被配置为判断预设时间段内的收到开锁第一处理单元，被配置为基于样本数据确定该车辆的车辆画一训练模型和第二训练模型，所述第一训练模型基于车辆画像和第一故障类型训练得到；4辆骑行状态相关的多个维度信息以及用于标记故障车辆5画像和第一故障类型训练得到；所述第二训练模型基于车辆画像和第二故障类型训练得[0026]通过蓝牙模块广播请求援助信息，直至邻近车辆或停车[0028]经过邻近车辆或停车设备上的通信模块将待检测车辆的样本数据传输至后台服6据包括与所述车辆骑行状态相关的多个维度信息以及用于标记故7所述车辆骑行状态相关的多个维度信息以及用于标记故障车辆的于整个计算方式来说可忽略不计。踏板受压力通过设置在踏板两侧的阵列踏板输出扭矩、8性息息相关，因此本实施例通过记录车辆的历史操作记录来推断车辆出现故障的可能性，9[0067]电动式共享助力车一般是通过估算用户骑行时的踩踏力矩，再根据这个估计力可以适当加大第一故障类型的权重，或采用基于第一故障类型训练得到的第一训练模型；模块；经过邻近车辆或停车桩上的通信模块将待检测车辆的样本数据传输至后台服务器。[0073]基于与前述实施例1中一种车辆精准故障诊断方法同样的发明构思，本发明还提包括与所述车辆骑行状态相关的多个维度信息以及用于标训练模型为经机器学习模型处理后的车辆画像及其对应的故障标签进行加权得到故障识[0080]前述实施例1中的一种车辆精准故障诊断方法的各种变化方式和具体实例同样适器302执行所述程序时实现前文所述车辆精准故障诊断方法的任的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存[0084]处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器

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