一种基于AI模型推理的蓝牙胎压监测与防盗系统及方法与流程

本申请涉及车联网，具体涉及一种基于ai模型推理的蓝牙胎压监测与防盗系统及方法。

背景技术：

1、轮胎是汽车行驶机构的重要组成部分。作为重要的支撑元件和行走元件，轮胎不仅承载着汽车的全部质量，还要给汽车前进提供推进力，同时起到缓和地面冲击的作用。轮胎对汽车的操纵稳定性、平顺性、安全性以及舒适性都起着非常关键的作用。

2、胎压监测系统从诞生到目前为止，在智能化、网联化方面发展比较缓慢，阻碍了汽车产业的网联化和智能化发展。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种基于ai模型推理的蓝牙胎压监测与防盗系统及方法。

2、本申请实施例提供了一种基于ai模型推理的蓝牙胎压监测与防盗系统，包括：依次通信连接的胎压监测器、车载边缘计算中心及云平台；

3、所述胎压监测器，用于采集对目标轮胎的监测数据，所述监测数据包括：胎压、加速度信息、胎内温度和蓝牙rssi；将所述监测数据发送至所述车载边缘计算中心；

4、所述车载边缘计算中心，用于对接收到的所述监测数据进行车载ai模型推理匹配，若车载ai模型推理出匹配的结果，则将推理出的车载匹配结果上传所述云平台；若车载ai模型推理没有匹配结果，则将所述监测数据上传所述云平台；

5、所述云平台，用于将接收到的车载匹配结果推送到用户终端进行展示或告警；或者，对所述车载边缘计算中心上传的监测数据进行云端ai模型推理，将推理出的云端匹配结果推送到用户终端进行展示或告警；

6、其中，所述车载ai模型和云端ai模型进行以下至少一项推理判断：

7、判断胎压是否异常，判断胎温是否异常，判断车辆是否异常移动，判断轮胎是否被拆卸，判断轮胎是否异常移动。

8、一种可能的实现方式中，所述胎压监测器，具体用于：

9、按照设定的低功耗策略采集对目标轮胎的监测数据；

10、所述低功耗策略包括：当未检测到轮胎发生预设事件时，所述胎压监测器处于休眠状态；当检测到轮胎发生预设事件时，触发所述胎压监测器从休眠状态唤醒，开始采集对轮胎的监测数据，将所述监测数据发送至所述车载边缘计算中心后重新进入休眠状态。

11、一种可能的实现方式中，所述预设事件包括：胎压低于胎压阈值和/或轮胎震动幅度超过震动阈值。

12、一种可能的实现方式中，所述胎压监测器，具体用于：

13、通过低功耗蓝牙将所述监测数据发送至所述车载边缘计算中心。

14、一种可能的实现方式中，所述云平台，还用于：

15、根据不同规格的轮胎进行运行、偷盗模拟实验并获取相关监测数据样本，将该监测数据样本输入到ai模型中进行训练并生成对应的ai模型，并将生成的ai模型下载到对应的车载边缘计算中心。

16、本申请实施例还提供了一种基于ai模型推理的蓝牙胎压监测与防盗方法，该方法基于上述实施例所述的蓝牙胎压监测与防盗系统，所述方法包括：

17、控制胎压监测器采集对目标轮胎的监测数据，所述监测数据包括：胎压、加速度信息、胎内温度和蓝牙rssi；将所述监测数据发送至所述车载边缘计算中心；

18、控制车载边缘计算中心对接收到的所述监测数据进行车载ai模型推理匹配，若车载ai模型推理出匹配的结果，则将推理出的车载匹配结果上传所述云平台；若车载ai模型推理没有匹配结果，则将所述监测数据上传所述云平台；

19、控制云平台将接收到的车载匹配结果推送到用户终端进行展示或告警；或者，对所述车载边缘计算中心上传的监测数据进行云端ai模型推理，将推理出的云端匹配结果推送到用户终端进行展示或告警；

20、其中，所述车载ai模型和云端ai模型进行以下至少一项推理判断：

21、判断胎压是否异常，判断胎温是否异常，判断车辆是否异常移动，判断轮胎是否被拆卸，判断轮胎是否异常移动。

22、一种可能的实现方式中，所述控制胎压监测器采集对目标轮胎的监测数据，包括：

23、控制胎压监测器按照设定的低功耗策略采集对目标轮胎的监测数据；

24、所述低功耗策略包括：当未检测到轮胎发生预设事件时，所述胎压监测器处于休眠状态；当检测到轮胎发生预设事件时，触发所述胎压监测器从休眠状态唤醒，开始采集对轮胎的监测数据，将所述监测数据发送至所述车载边缘计算中心后重新进入休眠状态。

25、一种可能的实现方式中，所述预设事件包括：胎压低于胎压阈值和/或轮胎震动幅度超过震动阈值。

26、相较于现有技术，本申请提供的基于ai模型推理的蓝牙胎压监测与防盗系统，包括：依次通信连接的胎压监测器、车载边缘计算中心及云平台；所述胎压监测器采集对目标轮胎的监测数据，所述监测数据包括：胎压、加速度信息、胎内温度和蓝牙rssi；将所述监测数据发送至所述车载边缘计算中心；所述车载边缘计算中心对接收到的所述监测数据进行车载ai模型推理匹配，若车载ai模型推理出匹配的结果，则将推理出的车载匹配结果上传所述云平台；若车载ai模型推理没有匹配结果，则将所述监测数据上传所述云平台；所述云平台将接收到的车载匹配结果推送到用户终端进行展示或告警；或者，对所述车载边缘计算中心上传的监测数据进行云端ai模型推理，将推理出的云端匹配结果推送到用户终端进行展示或告警；其中，所述车载ai模型和云端ai模型进行以下至少一项推理判断：判断胎压是否异常，判断胎温是否异常，判断车辆是否异常移动，判断轮胎是否被拆卸，判断轮胎是否异常移动。可见，本申请中，通过边缘计算中心的蜂窝通信技术为胎压监测数据上云提供稳定、安全、快速的传输通道。通过边缘计算中心的ai模型对本车胎压监测数据进行ai模型推理，极大降低了云平台算力压力。在云平台中集成的ai模型可以对各个型号的轮胎进行ai训练并生成对应的ai模型，具有广泛的适应性。在云平台可实现数据的多方向的传输。

技术特征：

1.一种基于ai模型推理的蓝牙胎压监测与防盗系统，其特征在于，包括：依次通信连接的胎压监测器、车载边缘计算中心及云平台；

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述胎压监测器，具体用于：

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述预设事件包括：胎压低于胎压阈值和/或轮胎震动幅度超过震动阈值。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述胎压监测器，具体用于：

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述云平台，还用于：

6.一种基于ai模型推理的蓝牙胎压监测与防盗方法，该方法基于权利要求1-5中任一项所述的蓝牙胎压监测与防盗系统，其特征在于，所述方法包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述控制胎压监测器采集对目标轮胎的监测数据，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设事件包括：胎压低于胎压阈值和/或轮胎震动幅度超过震动阈值。

技术总结本申请提供一种基于AI模型推理的蓝牙胎压监测与防盗系统及方法，系统包括：依次通信连接的胎压监测器、车载边缘计算中心及云平台；所述胎压监测器采集对目标轮胎的监测数据；所述车载边缘计算中心对接收到的所述监测数据进行车载AI模型推理匹配，将推理出的车载匹配结果上传所述云平台；若车载AI模型推理没有匹配结果，则将所述监测数据上传所述云平台；所述云平台将接收到的车载匹配结果推送到用户终端进行展示或告警；或者，对监测数据进行云端AI模型推理，将推理出的云端匹配结果推送到用户终端进行展示或告警。本申请解决了长期以来胎压监测系统信息孤岛的状态，为汽车产业的网联化和智能化提供重要的技术支撑。技术研发人员：隋榕华,李良传,林伟受保护的技术使用者：慧翰微电子股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/15