基于深度学习算法的事故车判定方法
基本信息
| 申请号 | CN202110421420.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113064976A | 公开（公告）日 | 2021-07-02 |
| 申请公布号 | CN113064976A | 申请公布日 | 2021-07-02 |
| 分类号 | G06F16/33;G06F16/35;G06K9/62 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 孙涛;张江波;何嘉翔;张果;蔡鸿平;张炳康 | 申请（专利权）人 | 深圳市明睿数据科技有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市辉泓专利代理有限公司 | 代理人 | 孟强 |
| 地址 | 518000 广东省深圳市龙岗区坂田街道岗头社区五和大道4012号元征科技厂区总部办公楼815 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出一种基于深度学习算法的事故车判定方法，其特征在于：包括模型训练阶段：导入样本数据，每个样本数据中包括有车辆诊断报告、车辆故障维修案例和维保档案；以随机森林算法构建模型，代入样本数据进行模型训练与评估，其中执行的操作包括：提取车辆诊断报告中的故障信息，由该故障信息结合车辆故障维修案例映射得到对应于该故障信息的常更换零部件，再根据零部件与车辆中各系统大类的关系，对应转化得到各系统大类的权重分；最终，获得各样本分类相对于故障信息的权重分；概率分析阶段：提取车辆诊断报告中的故障信息并代入训练好的模型中，由模型分析后输出各样本分类的概率或/和决策结果。 |
