CN112989501B - 平衡车安全性评估方法、装置、终端设备 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了平衡车安全性评估方法、装置、终端设备。该方法的一具体实施方式包括：获取平衡车安全使用情况数据集合。基于平衡车安全使用情况数据集合，生成平衡车安全使用情况信息矩阵。将平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息。将评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。该方法根据平衡车安全使用情况数据集合生成平衡车安全使用情况信息矩阵，然后利用预先训练的安全性评估模型处理平衡车安全使用情况信息矩阵，能够提高对平衡车使用情况安全性评估的准确性。将评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作，能够保证评估的及时性和有效性。

Description

平衡车安全性评估方法、装置、终端设备

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及数据分析方法、装置、终端设备。

背景技术

平衡车是一种操作简单，反应灵敏的新型代步及娱乐工具，随着智能化进程的推进逐渐进入了人们的生活。但由于其稳定性、保护措施等方面的不足，目前使用平衡车仍存在较大的安全隐患，因此，对平衡车安全性评估非常重要。

然而，当采用现有方法进行平衡车安全性评估时，经常会存在如下技术问题：

第一，由于与平衡车相关的安全性因素较多，且评估结果收到多种条件约束，直接采用线性分析预测的方法评估的准确性较差。同时，通过附加大量约束条件的评估方式影响了评估速度，最终的评估结果无法及时传递到用户处。

第二，难以较为精准的根据与平衡车相关的安全性因素生成评估结果信息，从而，生成的评估结果信息难以令用户采取相应的应对措施以避免出现平衡车安全性问题。

第三，为了避免与平衡车安全使用情况有关的评估结果信息被恶意利用，上述评估结果信息具有较高的隐私性和保密需求，直接传输评估结果信息不能满足数据安全性要求。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了平衡车安全性评估方法、装置、终端设备，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种平衡车安全性评估方法，该方法包括：获取平衡车安全使用情况数据集合。基于平衡车安全使用情况数据集合，生成平衡车安全使用情况信息矩阵。将平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息。将评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。

在一些实施例中，所述将所述平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息，包括：

将所述平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型；

利用下式，将预先训练的安全性评估模型的输出确定为评估结果信息：

，

其中，c为所述评估结果信息，T为第一数目，t为计数，d为所述平衡车安全使用情况信息矩阵，

为所述平衡车安全使用情况信息矩阵中的第t行向量，

为随机向量，

表示随机生成的第t个随机向量，

为随机森林分类函数，

为指示器函数，

和

为预先训练的安全性评估模型中的参数。

在一些实施例中，所述将所述评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制所述目标设备进行目标操作，包括：

确定加密参数集合，其中，所述加密参数集合包括第一加密参数，第二加密参数；

确定公钥和私钥；

利用下式，生成加密评估结果信息：

，

其中，

，p为所述第一加密参数，Z为整数集，

为所述第二加密参数，c表示所述评估结果信息，e( )为哈希函数，x表示所述私钥，

表示所述公钥，

，

表示数据块标识，数据块标识可以是生成元所生成的群中的元素，

用于表征所述评估结果信息的存储位置，

表示所述加密评估结果信息；

将所述加密评估结果信息推送至目标设备，以控制所述目标设备进行目标操作。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种平衡车安全评估装置，装置包括：接收单元，被配置成获取平衡车安全使用情况数据集合，其中，平衡车安全使用情况数据集合包括第一数目个平衡车安全使用情况数据。第一生成单元，被配置成基于平衡车安全使用情况数据集合，生成平衡车安全使用情况信息矩阵。第二生成单元，被配置成将平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息。控制单元，被配置成将评估结果信息推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种终端设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些平衡车安全性评估方法，根据平衡车安全使用情况数据集合生成平衡车安全使用情况信息矩阵，然后利用预先训练的安全性评估模型处理平衡车安全使用情况信息矩阵，能够提高对平衡车使用情况安全性评估的准确性。将评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作，能够保证评估的及时性和有效性。具体来说，造成相关的平衡车安全性评估方法准确性、及时性和有效性较差的原因在于：影响平衡车安全使用情况的因素较多，传统的线性分析方法处理准确度较差，不能直接对评估结果信息进行响应影响了及时性和有效性。基于此，本公开的一些实施例的平衡车安全性评估方法，首先，获取平衡车安全使用情况数据集合。其次，基于平衡车安全使用情况数据集合，生成平衡车安全使用情况信息矩阵。其中，平衡车安全使用情况信息矩阵用于后续分析处理。然后，将平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息。预先训练的安全性评估模型是非线性处理方式，能够有效处理因素较多、附加约束条件较多的平衡车安全使用情况信息矩阵。最后，将评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。将评估结果信息进行处理后推送，能够利用目标设备及时进行目标操作，从而及时将最终的评估结果传递到用户处，提高了评估结果的及时性和有效性。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是本公开的一些实施例可以应用于其中的示例性系统的架构图；

图2是根据本公开的平衡车安全性评估方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的平衡车安全性评估装置的一些实施例的流程图；

图4是适于用来实现本公开的一些实施例的终端设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的平衡车安全性评估方法的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如数据处理应用、数据同步应用、数据分析应用等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种终端设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的终端设备中。其可以实现成多个软件或软件模块（例如用来提供平衡车安全使用情况数据集合等），也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103输入的平衡车安全使用情况数据集合进行存储的服务器等。服务器可以对接收到的平衡车安全使用情况数据集合进行处理，并将处理结果（例如评估结果信息）反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的平衡车安全性评估方法可以由服务器105，也可以由终端设备执行。

需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块（例如用来提供平衡车安全性评估服务），也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本公开的平衡车安全性评估方法的一些实施例的流程200。该平衡车安全性评估方法，包括以下步骤：

步骤201，获取平衡车安全使用情况数据集合。

在一些实施例中，平衡车安全性评估方法的执行主体（例如图1所示的服务器）可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取平衡车安全使用情况数据集合。其中，平衡车安全使用情况数据集合包括第一数目个平衡车安全使用情况数据。具体的，平衡车又叫智能平衡车、体感车、思维车、提位车。平衡车包括独轮和双轮两类。其运作原理主要是建立在一种被称为“动态稳定”（Dynamic Stabilization）的基本原理上，利用车体内部的陀螺仪和加速度传感器，来检测车体姿态的变化，并利用伺服控制系统精确地驱动电机进行相应的调整，以保持系统的平衡。平衡车安全使用情况数据可以包括但不限于以下种类：主控板温度测量数据、电机温度测量数据、电池可用性指标、单次充电时长数据、外壳温度监控数据、单次运行故障次数。

步骤202，基于平衡车安全使用情况数据集合，生成平衡车安全使用情况信息矩阵。

在一些实施例中，上述执行主体基于平衡车安全使用情况数据集合，生成平衡车安全使用情况信息矩阵。可选的，平衡车安全使用情况信息矩阵包括第一数目行和第二数目列。平衡车安全使用情况信息矩阵对应第一数目个平衡车安全使用情况数据的信息。平衡车安全使用情况数据包含第二数目个特征。具体的，第二数目可以是6。平衡车安全使用情况数据对应6个特征包括：主控板温度测量数据、电机温度测量数据、电池可用性指标、单次充电时长数据、外壳温度监控数据、单次运行故障次数。响应于平衡车安全使用情况数据中缺少单个特征的数据，将平衡车安全使用情况信息矩阵中对应该平衡车安全使用情况数据的该特征的值置为“0”。通过将平衡车安全使用情况数据集合转换为平衡车安全使用情况信息矩阵，得到了能应用于后续处理步骤的平衡车安全使用情况信息矩阵。

步骤203，将平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息。

在一些实施例中，上述执行主体将平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息。可选的，基于历史平衡车安全使用情况数据集，生成样本集。具体的，历史平衡车安全使用情况数据集可以对应一段时间内收集得到的第三数目台平衡车的历史平衡车安全情况使用数据。具体的，历史平衡车安全情况使用数据可以包括但不限于以下种类：主控板温度测量数据、电机温度测量数据、电池可用性指标、单次充电时长数据、外壳温度监控数据、单次运行故障次数。根据历史平衡车安全情况使用数据判断该历史平衡车安全情况使用数据的样本类别。

可选的，可以采用密度聚类方式基于历史平衡车安全使用情况数据集，生成样本集。确定类别数目、密度阈值。其中，类别数目为平衡车安全使用情况等级的类别的数目。密度阈值为聚类集中历史平衡车安全使用情况数据的数目。具体的，类别数目可以为3。例如，平衡车安全使用情况等级的类别可以包括：灾难性故障类别、一般故障类别、正常使用类别。具体的，密度阈值可以为10，表征聚类集中历史平衡车安全使用情况数据的数目不超过10。

根据历史平衡车安全使用情况数据集随机确定初始中心集合.其中，初始中心集合包括第四数目个初始中心，第四数目可以是类别数目。初始中心对应历史平衡车使用情况等级的类别。具体的，初始中心集合可以包括3个初始中心。第一个初始中心对应于灾难性故障类别的数据。

基于初始中心集合和密度阈值，生成聚类集集合。其中，聚类集集合包括第类别数目个聚类集，聚类集中存在一个聚类中心，聚类集集合中存在第四数目个聚类中心，第四数目可以是类别数目。具体的，可以利用聚类算法生成聚类集集合。聚类算法以相似性为基础，在一个聚类中的数据之间比不在同一聚类中的数据之间具有更多的相似性。具体的，聚类算法可以是k均值聚类算法，k可以是类别数目。对于历史平衡车安全使用情况数据集中的每个历史平衡车安全使用情况数据，执行以下步骤一，以得到聚类集集合。

步骤一：计算每个历史平衡车安全使用情况数据与各个初始中心之间的距离，把每个历史平衡车安全使用情况数据分配给距离它最近的初始中心。初始中心以及分配给它们的历史平衡车安全使用情况数据就代表一个初始的聚类。每分配一个历史平衡车安全使用情况数据，初始的聚类的初始中心会根据初始的聚类中现有的历史平衡车安全使用情况数据被重新计算。

将聚类集集合确定为样本集，样本集包括第一数目个历史平衡车安全使用情况数据和对应的历史平衡车使用情况等级的类别。具体的，响应于历史平衡车安全情况使用数据的单次运行故障次数为10，该历史平衡车安全情况使用数据的样本类别可以为一般故障类别。响应于历史平衡车安全情况使用数据的主控板温度测量数据为80摄氏度，该历史平衡车安全情况使用数据的样本类别可以为灾难性故障类别。

可选的， 将平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息。具体的，该预先训练的安全性评估模型可以是随机森林。可选的，预先训练的安全性评估模型是通过如下预训练步骤得到的。

预训练步骤：确定初始安全性评估模型的结构以及初始化所述初始安全性评估模型的参数。获取样本集，其中，样本集中的样本包括样本平衡车安全使用情况数据和对应于所述样本平衡车安全使用情况数据的样本类别。从样本集中选取样本，以及执行以下训练子步骤。

训练子步骤：将选取的样本的样本平衡车安全使用情况数据输入至初始安全性评估模型，得到选取的样本的类别。将选取的样本的类别与对应的样本类别进行比较。根据比较结果确定初始安全性评估模型是否达到预设的优化目标。响应于确定初始安全性评估模型达到优化目标，将初始安全性评估模型作为训练完成的预先训练的安全性评估模型。响应于确定初始安全性评估模型未训练完成，调整初始安全性评估模型中的相关参数，以及从样本集中重新选取样本，使用调整后的初始安全性评估模型作为初始安全性评估模型，再次执行训练步骤。

可选的，将平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型。利用下式，将预先训练的安全性评估模型的输出确定为评估结果信息：

，

其中，c为评估结果信息，T为第一数目，t为计数。d为所平衡车安全使用情况信息矩阵，

为所述平衡车安全使用情况信息矩阵中的第t行向量。

为随机向量，

表示随机生成的第t个随机向量。

为随机森林分类函数，

为指示器函数。

和

为预先训练的安全性评估模型中的参数。

上述步骤202-203中的可选内容，即：“利用预先训练的安全性评估模型生成评估结果信息的技术内容”作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“难以较为精准的根据与平衡车相关的安全性因素生成评估结果信息，从而，生成的价值消减信息难以令用户采取相应的应对措施以避免出现平衡车安全性问题。”。导致难以生成准确评估结果信息的因素往往如下：平衡车安全使用情况数据对应的单位不同、量纲不同、计算方式不同，直接对数据进行处理得到的最终评估结果信息准确度较差。如果解决了上述因素，就能达到提高评估结果信息准确度水平的效果。为了达到这一效果，本公开引入基于密度聚类和预先训练随机森林的方式生成评估结果信息。首先，利用密度聚类方法基于历史平衡车安全使用情况数据集，生成样本集。然后，利用样本集得到预先训练的安全性评估模型。具体的，预先训练的安全性评估模型可以是随机森林。利用公式，最终获得随机森林的分析结果，并将该结果确定为评估结果信息。该方法能够利用密度聚类方法而不是人工判断生成样本训练集，提高了样本数据集的生成效率和准确度，避免人工因素干预。同时利用预先训练的随机森林确定评估结果信息，随机森林是非线性的预测方法，能够提高平衡车安全使用情况数据的评估准确度，从而解决了技术问题二。

步骤204，将评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。

在一些实施例中，上述执行主体将评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。可选的，确定加密参数集合。其中，加密参数集合包括第一加密参数和第二加密参数。具体的，第一加密参数和第二加密参数可以是任意整数。确定公钥和私钥。利用下式，生成加密评估结果信息：

，

其中，

，p为第一加密参数，Z表示整数集。

为第二加密参数，c表示评估结果信息。e( )为哈希函数，x表示私钥。

表示公钥，

。

表示数据块标识，数据块标识可以是生成元所生成的群中的元素，

用于表征评估结果信息的存储位置。

表示加密评估结果信息。

可选的，将加密评估结果信息推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。其中，目标设备可以是与上述执行主体通信连接的设备，可以根据接收到的加密评估结果信息进行目标操作。具体的，目标设备可以是“手机”，也可以是“电脑”。目标操作可以是“显示加密评估结果”，也可以是“发出报警信息”。例如，当目标设备发出报警信息，表征当前平衡车安全使用情况出现了问题，需要提高警惕，查找可能出现的故障，以保证平衡车安全使用。

上述步骤204中的可选内容，即：“处理评估结果信息的技术内容”作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题三“与平衡车安全使用情况有关的评估结果信息具有较高的隐私性和保密需求，直接传输评估结果信息不能满足数据安全性要求。”。导致不能满足数据安全性要求的因素往往如下：直接传输原始数据存在被恶意攻击的风险。如果解决了上述因素，就能达到提高数据安全性水平的效果。为了达到这一效果，本公开引入哈希函数加密的方法生成加密评估结果信息。首先，生成加密所需要的公钥、私钥和加密参数集合。然后，利用公钥、私钥和加密参数集合对原始的评估结果信息进行加密处理以得到加密评估结果信息。这种加密方式处理速度快，能够满足实时发送的要求，同时利用公钥、私钥和加密参数集合进行加密处理，能够保证较好的数据安全性，从而解决了技术问题三。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：获取平衡车安全使用情况数据集合。基于平衡车安全使用情况数据集合，生成平衡车安全使用情况信息矩阵。将平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息。将评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。该方法根据平衡车安全使用情况数据集合生成平衡车安全使用情况信息矩阵，然后利用预先训练的安全性评估模型处理平衡车安全使用情况信息矩阵，能够提高对平衡车使用情况安全性评估的准确性。将评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作，能够保证评估的及时性和有效性。

进一步参考图3，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种平衡车安全性评估装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图4所示，一些实施例的平衡车安全性评估装置300包括：接收单元301、第一生成单元302、第二生成单元303、控制单元304。其中，接收单元301被配置成获取平衡车安全使用情况数据集合，其中，平衡车安全使用情况数据集合包括第一数目个平衡车安全使用情况数据。第一生成单元302被配置成基于平衡车安全使用情况数据集合，生成平衡车安全使用情况信息矩阵。第二生成单元303被配置成将平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息。控制单元304被配置成将评估结果信息推送至目标设备，以控制目标设备进行目标操作。

可以理解的是，该装置300中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置300及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的终端设备的计算机系统400的结构示意图。图4示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元（CPU，Central Processing Unit）401，其可以根据存储在只读存储器（ROM，Read Only Memory）402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器（RAM，Random Access Memory）403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM403中，还存储有系统400操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出（I/O，Input / Output）接口405也连接至总线404。

以下部件连接至I/O接口405：包括硬盘等的存储部分406；以及包括诸如LAN（局域网，Local Area Network）卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分407。通信部分407经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器408也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质409，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器408上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分406。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分407从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质409被安装。在该计算机程序被中央处理单元（CPU）401执行时，执行本公开的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本公开所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (6)

1.一种平衡车安全性评估方法，包括：

获取平衡车安全使用情况数据集合，其中，所述平衡车安全使用情况数据集合包括第一数目个平衡车安全使用情况数据；

基于所述平衡车安全使用情况数据集合，生成平衡车安全使用情况信息矩阵；

将所述平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息；

将所述评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制所述目标设备进行目标操作；

所述将所述平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息之前，还包括：

采用密度聚类方式基于历史平衡车安全使用情况数据集，生成样本集；

所述采用密度聚类方式基于历史平衡车安全使用情况数据集，生成样本集，包括：

确定类别数目、密度阈值，其中，所述类别数目为平衡车安全使用情况等级的类别数目，所述密度阈值为聚类集中历史平衡车安全使用情况数据的数目；

根据所述历史平衡车安全使用情况数据集随机确定初始中心集合，其中，所述初始中心集合包括第四数目个初始中心，所述初始中心对应历史平衡车使用情况等级的类别；

基于所述初始中心集合和所述密度阈值，生成聚类集集合，其中，所述聚类集集合包括类别数目个聚类集，所述聚类集中存在一个聚类中心，所述聚类集集合中存在第四数目个聚类中心；

将所述聚类集集合确定为所述样本集，所述样本集包括第一数目个历史平衡车安全使用情况数据和对应的历史平衡车使用情况等级的类别；

所述平衡车安全使用情况信息矩阵包括第一数目行和第二数目列，所述平衡车安全使用情况信息矩阵对应第一数目个平衡车安全使用情况数据的信息，所述平衡车安全使用情况数据包含第二数目个特征；

所述第二数目个特征包括：主控板温度测量数据、电机温度测量数据、电池可用性指标、单次充电时长数据、外壳温度监控数据、单次运行故障次数；

所述平衡车安全使用情况等级的类别包括：灾难性故障类别、一般故障类别、正常使用类别；

所述预先训练的安全性评估模型采用随机森林；

所述将所述平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息，包括：

利用下式，将预先训练的安全性评估模型的输出确定为评估结果信息：

其中，c为评估结果信息，T为第一数目，t为计数，d为所平衡车安全使用情况信息矩阵，d_t为所述平衡车安全使用情况信息矩阵中的第t行向量，θ为随机向量，θ_t表示随机生成的第t个随机向量，h()为随机森林分类函数，I()为指示器函数，h()和I()为预先训练的安全性评估模型中的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预先训练的安全性评估模型是通过如下步骤得到的：

确定初始安全性评估模型的结构以及初始化所述初始安全性评估模型的参数；

获取样本集，其中，所述样本集中的样本包括样本平衡车安全使用情况数据和对应于所述样本平衡车安全使用情况数据的样本类别；

从所述样本集中选取样本，以及执行以下训练步骤：

将选取的样本的样本平衡车安全使用情况数据输入至初始安全性评估模型，得到所述选取的样本的类别；

将所述选取的样本的类别与对应的样本类别进行比较；

根据比较结果确定所述初始安全性评估模型是否达到预设的优化目标；

响应于确定所述初始安全性评估模型达到所述优化目标，将所述初始安全性评估模型作为所述预先训练的安全性评估模型；

响应于确定初始安全性评估模型未训练完成，调整初始安全性评估模型中的相关参数，以及从所述样本集中重新选取样本，使用调整后的初始安全性评估模型作为初始安全性评估模型，再次执行所述训练步骤。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息，包括：

将所述平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型；

将预先训练的安全性评估模型的输出确定为评估结果信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述评估结果信息处理后推送至目标设备，以控制所述目标设备进行目标操作，包括：

确定加密参数集合，其中，所述加密参数集合包括第一加密参数，第二加密参数；

确定公钥和私钥；

利用所述加密参数集合、所述公钥和所述私钥，生成加密评估结果信息；

将所述加密评估结果信息推送至目标设备，以控制所述目标设备进行目标操作。

5.一种平衡车安全评估装置，包括：

接收单元，被配置成获取平衡车安全使用情况数据集合，其中，所述平衡车安全使用情况数据集合包括第一数目个平衡车安全使用情况数据；

第一生成单元，被配置成基于所述平衡车安全使用情况数据集合，生成平衡车安全使用情况信息矩阵；

第二生成单元，被配置成将所述平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息；

控制单元，被配置成将所述评估结果信息推送至目标设备，以控制所述目标设备进行目标操作；

所述第二生成单元，还被配置成在将所述平衡车安全使用情况信息矩阵输入预先训练的安全性评估模型，以得到评估结果信息之前，采用密度聚类方式基于历史平衡车安全使用情况数据集，生成样本集，具体为：

确定类别数目、密度阈值，其中，所述类别数目为平衡车安全使用情况等级的类别数目，所述密度阈值为聚类集中历史平衡车安全使用情况数据的数目；

根据所述历史平衡车安全使用情况数据集随机确定初始中心集合，其中，所述初始中心集合包括第四数目个初始中心，所述初始中心对应历史平衡车使用情况等级的类别；

基于所述初始中心集合和所述密度阈值，生成聚类集集合，其中，所述聚类集集合包括类别数目个聚类集，所述聚类集中存在一个聚类中心，所述聚类集集合中存在第四数目个聚类中心；

将所述聚类集集合确定为所述样本集，所述样本集包括第一数目个历史平衡车安全使用情况数据和对应的历史平衡车使用情况等级的类别；

所述平衡车安全使用情况信息矩阵包括第一数目行和第二数目列，所述平衡车安全使用情况信息矩阵对应第一数目个平衡车安全使用情况数据的信息，所述平衡车安全使用情况数据包含第二数目个特征；

所述第二数目个特征包括：主控板温度测量数据、电机温度测量数据、电池可用性指标、单次充电时长数据、外壳温度监控数据、单次运行故障次数；

所述平衡车安全使用情况等级的类别包括：灾难性故障类别、一般故障类别、正常使用类别；

所述预先训练的安全性评估模型采用随机森林；

所述第二生成单元，还被配置成利用下式，将预先训练的安全性评估模型的输出确定为评估结果信息：

其中，c为评估结果信息，T为第一数目，t为计数，d为所平衡车安全使用情况信息矩阵，d_t为所述平衡车安全使用情况信息矩阵中的第t行向量，θ为随机向量，θ_t表示随机生成的第t个随机向量，h()为随机森林分类函数，I()为指示器函数，h()和I()为预先训练的安全性评估模型中的参数。

6.一种第一终端设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

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