用于车辆损伤检测的方法和系统与流程

本公开涉及一种设备和方法，包括用于通过融合音频和运动传感器信号进行小损伤检测的机器学习方法。

背景技术：

1、随着共享移动性、特别是汽车共享服务的出现，新的问题已经显露：如果汽车每天都具有不同的驾驶员，我们要如何核实谁对汽车的损伤负责？这个非常包罗万象的问题可以被理顺(detangle)为许多其他子问题。

2、对于基于站点的汽车共享——其中你租用汽车并且有义务在预定义位置和时间处将其交付，在旅程的开始和结束时会进行损伤检查。如果在租赁的结束时标识到新的损伤，则客户可能要对该新的损伤负责。这常常是一种非常主观的损伤问责方法。作为客户，你可能会针对在旅行开始时已经存在并且在初始车辆检查期间未被标识的损伤而被收取费用。可能存在如下实例：其中你将因你无需负责的损伤而被收取费用。例如，如果损伤在汽车停放时发生并且在你的视线之外。在这种情形下，由于损伤发生在租赁期间，你将因该损伤的后果而被收取费用。从服务提供商的角度来看，损伤检查和问责的过程中所涉及的主观性本身给增加客户满意度带来了挑战。如果服务提供商在强制执行损伤收费方面极其严格，则他们将不得不应对由客户提出的投诉数量中的可能增加。这也许会降低车辆维修的成本，但是会损害客户满意度水平。这一难题迫使服务提供商关于损伤索赔采用宽容的策略，从而常常为他们顾客的小损伤承担责任。

3、现在明显的是，存在对于更加公正且客观的损伤问责方法的机会，按照其本质，该方法对于顾客或服务提供商的利益中的任一个都不宽容。因此，这对于双方是双赢的解决方案。

4、在自由浮动(free-floating)汽车共享中，你可以在一个位置处拾取车辆，并且将其放在预定义区域内的任何停放空间处。在这种商业模式中，损伤检查是由顾客在租赁开始时进行的。如果在下一次租赁的初始检查中报告了先前未报告的损伤，则服务提供商将使用该信息向客户收取费用。在这种商业模式中，服务提供商必须依赖其顾客提供的关于汽车状况的描述。如果这些描述或多或少是详细的，那么不难想象，先前乘车的未报告的损伤只能在未来通过更详细的顾客描述来报告。服务提供商无法知道该损伤是在之前刚刚发生的、在前一次租赁中发生的、还是在任何更早的租赁中发生的。与在先前的商业模式中一样，存在对于自动化、无偏见的系统的机会，该系统用于将损伤费用的责任归咎于其真正的发起者(legitimate author)。

5、现有技术中可用的解决方案虽然对于损伤问责问题是具有实用性的，但是这些解决方案无法提供完整的解决方案。由于不提供事件的实时情境，基于图像的解决方案不能够准确地确定特定损伤是否是租赁该汽车的驾驶员的责任，或者是否该特定损伤是由于超出所述驾驶员控制的某些事情导致的。基于运动和力的解决方案虽然能够提供关于事件的情境——该情境将有助于确定驾驶员的损伤问责，但是该解决方案对于检测非常小的损伤(如划痕和小凹陷)并不是最佳的解决方案。最后，仅基于声音的解决方案遭受着如下问题：即，拾取在信息方面丰富的信号，而这些信号对于损伤检测是没有用的。例如，麦克风拾取与损伤检测相关的声音，诸如：划痕正在被制造的声音；汽车板被压缩和凹陷的声音；发出啸声的轮胎(squealing tire)的声音等；然而，它们还会拾取对话、无线电声音、警笛声、以及运动传感器按照定义对其并不敏感的各种信号，因此，基于声音的传感器是噪声更多的(noisier)，从而使得提取损伤相关特征是不太简单的。

6、文档ep3667447a1公开了一种用于基于大数据信息来诊断有问题的噪声源的方法，包括：通过使用实时噪声测量设备来测量车辆的动力系统的噪声数据，并且将噪声数据转换成可以通过接口设备被馈送到用于诊断有问题的噪声源的便携式设备的信号；通过对经转换的信号的深度学习算法来分析噪声，将有问题的噪声源诊断为噪声的原因；通过输出诊断结果作为有问题的噪声源来显示噪声的原因，并且将诊断结果传输到便携式设备。

7、文档ep3667664a1公开了一种用于标识有问题的噪声源的噪声数据人工智能学习方法，可以包括用于标识有问题的噪声源的噪声数据预调节方法，包括：针对在随时间采样的噪声当中的有问题的噪声选择单位帧(unit frame)；将单位帧划分成n个片段；分析n个片段中的每个片段的频率特性，并且通过应用对数梅尔(log mel)滤波器来提取每个片段的频率分量；以及通过对关于n个片段的信息进行求平均来输出特征参数作为一个代表性帧，其中通过由该噪声数据预调节方法根据时间中的改变所提取的特征参数进行的人工智能学习应用双向rnn。

8、公开这些事实是为了说明本公开所解决的技术问题。

技术实现思路

1、本公开提出了一种通过融合音频和运动传感器信号进行小损伤检测的机器学习方法。

2、本公开实现了运动和空气传播的声音信号的融合，以用于小损伤检测。大多数先前的工作都单独地使用任一种传感器。音频可以是更丰富的信息源，这是由于空气传播的信号传播比基于结构的信号传播更好，而运动传感器在很大程度上依赖于基于结构的信号传播。然而，正是由于这个原因，音频信号更容易受到与小损伤检测无关的有噪声信息的影响。两种传感器的结合使用使得该系统更准确，减少了假阳性的数量，并且增加了真阳性率，尤其是对于低能量损伤事件(诸如划痕)。

3、本公开公开了一种用于检测至少瞬态事件的计算机实现的方法，其中瞬态事件是对车辆的损伤和/或接触事件，所述方法包括：通过安装在车辆上的音频传感器捕获空气传播的声波来获取一段时间内的声音信号；通过安装在车辆上的运动传感器捕获车辆振动来获取一段时间内的至少振动信号；检测所述获取的声音信号是否高于预定声音阈值和/或获取的振动信号是否高于预定振动阈值；将获取的声音信号和振动信号转换成输入数据记录；从输入数据记录获得输入特征记录；向预训练的机器学习模型馈送输入特征记录以提供瞬态事件预测输出，其中预训练的模型已经利用训练数据集被预训练，该训练数据集包括输入特征训练记录和事件输出训练记录。

4、在一实施例中，输入特征记录包括振动特征数据和声音特征数据；其中振动特征数据包括从输入数据记录提取的瞬态特征；其中声音特征数据包括从输入数据记录提取的瞬态事件声音特征。

5、在一实施例中，该方法可以包括：利用多个频率带通滤波器对获取的声音信号进行滤波；当将获取的声音信号和振动信号转换成输入数据记录时，将经滤波的信号输出到输入数据记录。

6、在一实施例中，该方法可以包括：从来自带通滤波器中的每个带通滤波器的经滤波的信号提取瞬态事件声音特征。

7、在一实施例中，该方法可以包括：利用低通滤波器对获取的振动信号进行滤波；当将获取的声音信号和振动信号转换成输入数据记录时，将经滤波的信号输出到输入数据记录。

8、在一实施例中，音频传感器信号是麦克风。

9、在一实施例中，运动传感器是陀螺仪和/或加速度计。

10、还公开了一种用于检测至少瞬态事件的设备，其中瞬态事件是车辆的损伤和/或接触事件，该设备包括：运动传感器，被安装在车辆上以用于捕获车辆振动；音频传感器，被安装在车辆上以用于捕获空气传播的声波；电子数据处理器，被配置用于通过执行以下方法来提供瞬态事件预测输出：通过安装在车辆上的音频传感器捕获空气传播的声波来获取一段时间内的声音信号；通过安装在车辆上的运动传感器捕获车辆振动来获取一段时间内的至少振动信号；检测所述获取的声音信号是否高于预定声音阈值和/或获取的振动信号是否高于预定振动阈值；将获取的声音信号和振动信号转换成输入数据记录；从输入数据记录获得输入特征记录；向预训练的机器学习模型馈送输入特征记录以提供瞬态事件预测输出，其中预训练的模型已经利用训练数据集被预训练，该训练数据集包括输入特征训练记录和事件输出训练记录。

11、在一实施例中，该设备进一步包括：多个频率带通滤波器，用于对获取的声音信号进行滤波以将经滤波的信号输出到输入数据记录。

12、在一实施例中，该设备进一步包括：至少一个低通滤波器，用于对获取的振动信号进行滤波以将经滤波的信号输出到输入数据记录。

13、在一实施例中，音频传感器信号是麦克风。

14、在一实施例中，运动传感器是陀螺仪和/或加速度计。

15、还公开了一种包括程序指令的非暂时性存储介质，该程序指令用于检测至少瞬态事件，其中瞬态事件是对车辆的损伤和/或接触事件，该程序指令用于提供瞬态事件预测输出，该程序指令包括可执行以实行先前实施例中任一项的方法的指令。

16、还公开了一种用于获得瞬态事件预测输出的系统，该系统包括被布置成实行先前实施例中任一项的方法的电子数据处理器。