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申请/专利权人：深圳智慧车联科技有限公司
摘要：本发明的一种基于图像摆动幅度的渣土车制动性能检测方法，包括以下步骤：S1.获取渣车辅助刹车系统中右侧摄像头采集到的图像；S2.计算图像中的特征元素的摆动次数以及幅度；S3.通过CAN总线提取渣土车的速度数据，通过IMU提取渣土车的纵向减速度数据，记录图像中特征元素的摆动次数和摆动幅度；S4.建立以特征元素的摆动次数、摆动幅度以及CAN总线提取的速度数据为输入预测车辆装载状态的聚类结果为输出的二分类模型；S5.利用IMU提取的纵向减速度数据建立减速度计算模型；S6.建立不同装载状态下，以特征元素的摆动幅度作为输入计算渣土车制动性能衰退程度的模型。通过本发明的检测方法在渣土车使用过程中制动性能下降时对驾驶人做出更换制动装置的提醒。
主权项：1.一种基于图像摆动幅度的渣土车制动性能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取渣土车辅助刹车系统中右侧摄像头采集到的图像；S2.在渣土车减速过程中车速第一次减至0的时刻记为开始时刻，提取此时刻的第一帧图像，将图像中具有标记特征的图形作为特征元素，标注该特征元素的坐标，在接下来的1秒时间内，记录该特征元素在每一帧图像中的坐标，计算特征元素的摆动次数以及幅度；S3.通过辅助刹车系统获取一天内渣土车辅助刹车刹停至0后的1秒视频数据，通过CAN总线提取车速从10kmh至0这一区间内渣土车的速度数据，通过IMU提取车速从10kmh至0这一区间内渣土车的纵向减速度数据，并记录渣土车的速度、减速度、车辆装载状态、图像中特征元素的摆动次数和摆动幅度；S4.对IMU提取的纵向减速度数据进行聚类分析，得到聚类结果，将聚类结果打上数据标签，建立以特征元素的摆动次数、摆动幅度以及CAN总线提取的速度数据为输入预测车辆装载状态的聚类结果为输出的二分类模型；S5.利用IMU提取的纵向减速度数据建立减速度计算模型；S6.分别记录制动装置在不同磨损程度下的减速度，建立不同装载状态下，以特征元素的摆动幅度作为输入计算渣土车制动性能衰退程度的模型。
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