【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及故障维修，具体地，涉及适用于一种基于改进yolov5算法的底盘故障维修方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、在科学技术与创新技术协同发展的趋势下，特种车辆设计逐渐向高速度、高安全性与高承载能力方向发展，为人们带来了便利性。同时，特种车辆设备发生故障的概率也相应增加，特种车辆内部构件种类与数量较多，运行过程中，需要所有构件的配合，保证特种车辆行驶的安全。一旦特种车辆中的构件发生故障，会形成一定的安全隐患，影响特种车辆的正常行驶，严重情况下会造成重大交通安全事故，危害人的生命安全。在特种车辆众多构件中，底盘系统作为重要组成构件，起到了承重的作用，其各项基本性能直接关系到特种车辆行驶的性能，一旦发生故障，会影响特种车辆行驶的稳定性、操控性及制动性。
2、相关技术中，在进行底盘发动机检测时，主要是依据人力实现，由专业人员采用人工摸排的方式排查故障部件和故障部位，进而对出现故障的发动机部件进行专业维修。
3、然而，采用现有方式进行故障维修，故障检测结果不够准确，导致维修效率较低。
技术实现思路
1、本文中描述的实施例提供了一种基于改进yolov5算法的底盘故障维修方法、装置、设备和介质，克服了上述问题。
2、第一方面，根据本公开的内容，提供了一种基于改进yolov5算法的底盘故障维修方法，包括：
3、获取特种车辆行驶过程中底盘系统的声音信号特征，所述声音信号特征中包括：声音频率特征、声音幅度特征和声音时域特征；
5、将所述声音信号特征输入所述改进yolov5模型中，基于所述改进yolov5模型的输出结果确定所述特种车辆的底盘系统对应的故障特征图数据，所述故障特征图数据中包括：故障部件、故障位置和故障类型；
6、基于所述特种车辆的底盘系统对应的故障特征图数据，对所述特种车辆的底盘系统进行维修处理。
7、第二方面，根据本公开的内容，提供了一种基于改进yolov5算法的底盘故障维修装置，包括：
8、第一获取模块，用于获取特种车辆行驶过程中底盘系统的声音信号特征，所述声音信号特征中包括：声音频率特征、声音幅度特征和声音时域特征；
9、第二获取模块，用于获取对原始yolov5模型的预设网络层进行替换后所得到的改进yolov5模型，所述预设网络层包括：下采样层、sppf层、目标检测层以及多并联网络层；
10、确定模块，用于将所述声音信号特征输入所述改进yolov5模型中，基于所述改进yolov5模型的输出结果确定所述特种车辆的底盘系统对应的故障特征图数据，所述故障特征图数据中包括：故障部件、故障位置和故障类型；
11、维修模块，用于基于所述特种车辆的底盘系统对应的故障特征图数据，对所述特种车辆的底盘系统进行维修处理。
12、第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如以上任意一个实施例中基于改进yolov5算法的底盘故障维修方法的步骤。
13、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如以上任意一个实施例中基于改进yolov5算法的底盘故障维修方法的步骤。
14、本申请实施例提供的基于改进yolov5算法的底盘故障维修方法，获取特种车辆行驶过程中底盘系统的声音信号特征，声音信号特征中包括：声音频率特征、声音幅度特征和声音时域特征；获取对原始yolov5模型的预设网络层进行替换后所得到的改进yolov5模型，预设网络层包括：下采样层、sppf层、目标检测层以及多并联网络层；将声音信号特征输入改进yolov5模型中，基于改进yolov5模型的输出结果确定特种车辆的底盘系统对应的故障特征图数据，故障特征图数据中包括：故障部件、故障位置和故障类型；基于特种车辆的底盘系统对应的故障特征图数据，对特种车辆的底盘系统进行维修处理。如此，通过在特种车辆行驶过程中采集底盘系统的声音信号特征，并基于改进yolov5模型进行故障识别进而进行故障维修，有效提升故障维修效率。
15、上述说明仅是本申请实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv5算法的底盘故障维修方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对原始YOLOv5模型的预设网络层进行替换后所得到的改进YOLOv5模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一网络层中包括：卷积模块、下采样模块、注意力模块和融合模块；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二网络层中包括：压缩模块、池化模块和拼接模块，所述池化模块由多个池化单元串联形成；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三网络层中包括：四个检测层，四个所述检测层包括：三个所述原始YOLOv5模型中的目标检测层以及一个所述小尺寸检测层；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第四网络层中包括：C3结构模块、CrossConv模块、残差网络模块和输出模块；
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述特种车辆的底盘系统对应的故障特征图数据，对所述特种车辆的底盘系统进行维修处理，包括：
8.一种基于改进YOLOv5算
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如权利要求1～7中任一所述的基于改进YOLOv5算法的底盘故障维修方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～7中任一所述的基于改进YOLOv5算法的底盘故障维修方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov5算法的底盘故障维修方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对原始yolov5模型的预设网络层进行替换后所得到的改进yolov5模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一网络层中包括：卷积模块、下采样模块、注意力模块和融合模块；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二网络层中包括：压缩模块、池化模块和拼接模块，所述池化模块由多个池化单元串联形成；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三网络层中包括：四个检测层，四个所述检测层包括：三个所述原始yolov5模型中的目标检测层以及一个所述小尺寸检测层；
6.根据权利要求5所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晓伟，张一萌，董文涛，肖龙斌，孔紫宁，崔伟，林媛媛，张士太，陈桐，栾新瑞，刘英，尹菲，沈汐，彭宇婷，董玉才，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十五研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。