CN114393988B - 一种油位异常的识别方法、装置以及工程车辆 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种油位异常的识别方法、装置以及工程车辆，该方法包括：首先获取窗口数据，然后获取有效标签的值，若有效标签的值不等于预设标签阈值，则对窗口数据进行差分计算，以得到差分值，根据差分值和第一预设条件，确定异常差分点，其中，异常差分点表示油位下降的速度高于预设速度的时间点对应的数据，以及最后若异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常。通过判断有效标签的值是否不等于预设标签阈值，以确定该窗口数据是否出现油位传感器检测异常等情况，然后通过差分的计算避免数据异常情况而导致最终判断是否油位异常的不准确，最后通过设定条件以此判断车辆是否油位异常，从而提高了油位异常识别的准确性。

Description

一种油位异常的识别方法、装置以及工程车辆

技术领域

本申请涉及车辆油位异常识别技术领域，具体涉及一种油位异常的识别方法、装置以及工程车辆。

背景技术

随着技术的发展和进步，在工程机械行业中通常利用工程数据智能判断工程车辆的作业效率或者异常情况。例如，车辆漏油、偷油。现有技术中的判定方法，一是直接通过油位传感器反应油箱内的剩余油量判断车辆漏油情况，二是通过油位传感器反应油箱内的剩余油量，然后建立油量消耗和车辆的工况数据之间的关系判断车辆漏油情况。但是，由于车辆作业的环境复杂、还可能存在油位传感器出现异常等情况，导致油位传感器所监测到的油位数据出现缺失、跳变、波动等情况，从而无法准确的识别车辆是否油位异常。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种油位异常的识别方法、装置以及工程车辆，解决了无法准确识别车辆是否油位异常的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种油位异常的识别方法，包括：获取窗口数据；其中，所述窗口数据表示预设时间段内的多个油位数据；获取有效标签的值；其中，所述有效标签表征所述窗口数据是否有效；若所述有效标签的值不等于预设标签阈值，则对所述窗口数据进行差分计算，以得到差分值；根据所述差分值和第一预设条件，确定异常差分点；其中，所述异常差分点表示油位下降的速度高于预设速度的时间点对应的数据；以及若所述异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常。

在一实施例中，所述差分值包括多个，其中，所述根据所述差分值和第一预设条件，确定异常差分点包括：若多个所述差分值中存在唯一的差分值小于第二差分阈值，且所述唯一的差分值小于第一差分阈值，则选取所述唯一的差分值对应的时刻为异常差分点；其中，所述第二差分阈值大于所述第一差分阈值。

在一实施例中，所述预设时间段包括晚于所述异常差分点对应的时刻的第一时间段，其中，所述若所述异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常包括：根据所述第一时间段内的多个所述差分值和所述异常差分点，计算得到第一差分和；以及若所述第一差分和大于第一差分和阈值，则确定油位异常。

在一实施例中，所述有效标签包括第一有效标签，所述预设标签阈值包括第一预设标签阈值，其中，在所述计算得到第一差分和之前，油位异常的识别方法还包括：计算在所述预设时间段内的多个油位数据的方差；以及若所述方差小于或者等于预设方差阈值，则将所述窗口数据缓存，以得到第一缓存数据，并将所述第一有效标签赋值为所述第一预设标签阈值。

在一实施例中，油位异常的识别方法还包括：若所述第一有效标签的值等于所述第一预设标签阈值，将下一周期获取到的窗口数据与所述第一缓存数据拼接，以形成第一合成窗口数据，以所述第一合成窗口数据作为新的窗口数据。

在一实施例中，所述根据所述差分值和第一预设条件，确定异常差分点包括：若所述差分值中存在多个差分值小于第三差分阈值，则选取所述多个差分值对应的时刻为异常差分点；或者若所述差分值中存在唯一的差分值小于第三差分阈值，且所述唯一的差分值大于或者等于第四差分阈值，则选取所述唯一的差分值对应的时刻为异常差分点；其中，所述第三差分阈值大于所述第四差分阈值；所述若所述异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常包括：若包含所述异常差分点的有效区间未超出预设区间，则计算所述有效区间中多个差分值的第二差分和；以及若所述第二差分和大于第二差分和阈值，则确定油位异常。

在一实施例中，所述有效标签包括第二有效标签，所述预设标签阈值包括第二预设标签阈值，其中，所述油位异常的识别方法还包括：若所述有效区间超出所述预设区间，则将所述窗口数据缓存，以得到第二缓存数据，并将第二有效标签赋值为所述第二预设标签阈值。

在一实施例中，油位异常的识别方法还包括：若所述第二有效标签的值等于所述第二预设标签阈值，则将下一周期获取到的窗口数据与所述第二缓存数据拼接以形成第二合成窗口数据，以所述第二合成窗口数据作为新的窗口数据。

在一实施例中，所述异常差分点包括多个，其中，所述根据所述差分值和第一预设条件，确定异常差分点包括：若存在时间连续的多个所述异常差分点，则选取所述时间连续的多个所述异常差分点，组成异常差分序列；所述若所述异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常包括：若所述异常差分序列的长度大于或者等于预设长度阈值，则确定油位异常。

根据本申请的另一个方面，提供了一种油位异常的识别装置，包括：窗口数据获取模块，用于获取窗口数据；其中，所述窗口数据表示预设时间段内的多个油位数据；有效标签获取模块，用于获取有效标签的值；其中，所述有效标签表征所述窗口数据是否有效；计算模块，用于若所述有效标签的值不等于预设标签阈值，则对所述窗口数据进行差分计算，以得到差分值；差分点确定模块，用于根据所述差分值和第一预设条件，确定异常差分点；其中，所述异常差分点表示油位下降的速度高于预设速度的时间点对应的数据；以及异常确定模块，用于若所述异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常。

根据本申请的另一个方面，提供了一种工程车辆，包括：工程车辆本体；以及如上述所述的油位异常的识别装置，所述油位异常的识别装置设置在所述工程车辆本体上。

本申请提供的一种油位异常的识别方法、装置以及工程车辆，该方法包括：首先获取窗口数据，其中，窗口数据表示预设时间段内的多个油位数据，然后获取有效标签的值，其中，有效标签表征窗口数据是否有效，若有效标签的值不等于预设标签阈值，则对窗口数据进行差分计算，以得到差分值，根据差分值和第一预设条件，确定异常差分点，其中，异常差分点表示油位下降的速度高于预设速度的时间点对应的数据，以及最后若异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常。通过判断有效标签的值是否不等于预设标签阈值，以确定该窗口数据是否出现油位传感器检测异常等情况，然后通过差分的计算避免数据异常情况而导致最终判断是否油位异常的不准确，最后通过设定条件以此判断车辆是否油位异常，从而提高了油位异常识别的准确性。

附图说明

通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1是本申请一示例性实施例提供的油位异常的识别方法的流程示意图。

图2是本申请另一示例性实施例提供的油位异常的识别方法的流程示意图。

图3是本申请一示例性实施例提供的油位异常确定方法的流程示意图。

图4是本申请另一示例性实施例提供的油位异常的识别方法的流程示意图。

图5是本申请另一示例性实施例提供的油位异常的识别方法的流程示意图。

图6是本申请另一示例性实施例提供的油位异常的识别方法的流程示意图。

图7是本申请一示例性实施例提供的油位异常的识别装置的结构示意图。

图8是本申请一示例性实施例提供的油位异常的识别装置的结构示意图。

图9是本申请一示例性实施例提供的电子设备的结构图。

具体实施方式

下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

图1是本申请一示例性实施例提供的油位异常的识别方法的流程示意图。如图1所示，油位异常的识别方法包括：

步骤110：获取窗口数据。

窗口数据包括预设时间段内的多个油位数据，例如，可选取预设时间段为8点到8点半的油位数据作为窗口数据，或者在8点到8点半内选取预设时间段为20分钟的油位数据作为窗口数据。通过油位传感器实时监测每个时刻对应的油位数据，获取到该油位数据以从中选取有效的窗口数据，其中，有效的窗口数据中不存在时间连续且数据保持不变的多个数据。

步骤120：获取有效标签的值，其中，有效标签表征窗口数据是否有效。

有效标签可以用flag字符表示，有效标签可以表征窗口数据是否有效，且窗口数据的有效性可提高识别车辆油位异常的准确性。另外，当获取到窗口数据时，可对窗口数据进行识别，从而确定有效标签的值。

步骤130：若有效标签的值不等于预设标签阈值，则对窗口数据中相邻数据进行差分计算，以得到差分值。

若窗口数据是无效数据，即连续且保持不变的多个油位数据(有效标签的值等于预设标签阈值)，则先不进行后续的计算。例如8点20分到8点30分这个时间段内每个时刻的油位数据值均为70升，那么可能是油位传感器在监测油箱的油量过程中出现了异常情况，此时的油位数据可能不准确，以不准确的油位数据作为判定基础，其结果也很可能不准确。因此，获取到的窗口数据需要进一步判断是否存在时间连续且数据保持不变的多个油位数据(有效标签的值不等于预设标签阈值)，以保证通过窗口数据可以更准确的判断是否油位异常，即提高识别油位异常的准确性，其中，预设标签阈值可以为1。

若窗口数据中不存在时间连续且数值保持不变的多个油位数据(有效标签不等于预设标签阈值)，那么说明获取的窗口数据较为准确，此时对该窗口数据进行差分计算，以得到多个差分值，其中，差分计算可以是一阶差分计算，一阶差分可以理解为相邻数据中(第一时刻的数据-第二时刻的数据)/(第一时刻-第二时刻)，其中第一时刻晚于第二时刻。

相应的，对窗口数据进行差分计算可以包括：对窗口数据中相邻数据进行差分计算，以得到差分值。通过用窗口数据中相邻数据进行差分计算可以提高计算得到的差分值的准确性。

另外，也可对窗口数据中不相邻的数据进行差分计算，例如。不相邻的数据表示的是第一油位数据与第一油位数据间隔预设数量个油位数据的第二油位数据。该预设数量可以为1，那么不相邻的数据包括第一油位数据以及与第一油位数据间隔一个油位数据的第二油位数据。且第二油位数据对应的时刻晚于第一油位数据对应的时刻。

步骤140：根据差分值和第一预设条件，确定异常差分点。

异常差分点表示油位下降的速度高于预设速度的时间点对应的数据。例如，在正常工作状态下的油位下降的速度大约或最大为0.5升/分钟(预设速度)，而检测到8点时刻油位下降的速度为2升/分钟，即油位下降速度高于预设速度，那么8点时可能出现漏油、偷油等情况，也有可能是油位传感器异常。若差分值满足第一预设条件，则确定该差分值为异常差分点，且该异常差分点所对应的时刻可能出现偷油、漏油、油位传感器异常等情况。然后通过确定的异常差分点再判定是否出现偷油、漏油等情况。

步骤150：若异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常。

通过设定第二预设条件，若异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常，例如，偷油或者漏油。若异常差分点不满足第二预设条件，则确定未漏油。即通过设定第一预设条件和第二预设条件进行多层判定，提高了确定油位识别的准确性。

本申请提供的一种油位异常的识别方法，该方法包括：首先获取窗口数据，其中，窗口数据表示预设时间段内的多个油位数据，然后获取有效标签的值，其中，有效标签表征窗口数据是否有效，若有效标签的值不等于预设标签阈值，则对窗口数据进行差分计算，以得到差分值，根据差分值和第一预设条件，确定异常差分点，其中，异常差分点表示油位下降的速度高于预设速度的时间点对应的数据，以及最后若异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常。通过判断有效标签的值是否不等于预设标签阈值，以确定该窗口数据是否出现油位传感器检测异常等情况，然后通过差分的计算避免数据异常情况而导致最终判断是否油位异常的不准确，最后通过设定条件以此判断车辆是否油位异常，从而提高了油位异常识别的准确性。

图2是本申请另一示例性实施例提供的油位异常的识别方法的流程示意图。如图2所示，差分值包括多个，其中，步骤140可以包括：

步骤141：若多个差分值中存在唯一的差分值小于第二差分阈值，且唯一的差分值小于第一差分阈值，则选取唯一的差分值对应的时刻为异常差分点，其中，第二差分阈值大于第一差分阈值。

判断计算得到的多个差分值中是否只存在一个差分值小于第一差分阈值且小于第二差分阈值，若是，则选取该差分值对应的时刻作为异常差分点。且该唯一的差分值对应的时刻表示油位骤降较为严重。其中，该判定方式可以是判定多个差分值中是否仅存在一个异常差分点，通过该异常差分点以判断后续的数据是否为短暂异常数据。可以理解的是，小于第一差分阈值的差分值说明油位骤降严重

图3是本申请一示例性实施例提供的油位异常确定方法的流程示意图。如图3所示，预设时间段包括晚于异常差分点对应的时刻的第一时间段，步骤150可以包括：

步骤151：根据第一时间段内的多个差分值和异常差分点，计算得到第一差分和。

选取晚于异常差分点的全部差分值与异常差分点共同计算得到第一差分和，且计算该差分和的前提是保证全部差分值的方差不为零，若计算得到的方差为零，则可认为全部差分值所对应的油位数据不可靠，有可能是因为油位传感器异常造成的短暂异常数据，那么此时可以将该窗口数据进行缓存，然后等待下一周期或者下一个窗口数据的输入，并将该窗口数据与下一周期或者下一个窗口数据拼接，通过窗口数据与下一周期窗口数据的拼接判断车辆是否油位异常。

在一实施例中，预设时间段包括早于异常差分点对应的时刻的第二时间段，步骤150可具体实施为：根据第二时间段内的多个差分值和异常差分点，计算得到第三差分和；若第三差分和大于第三差分和阈值，则确定油位异常。

可选取早于异常差分点的第二时间段的多个差分值和该异常差分点，计算得到第二差分和。在计算第二差分和之前可判断早于异常差分点时刻的油位数据的方差是否为零，若不为零，则该第二时间段内的油位数据为有效数据，反之则为无效数据。设定第一差分和阈值，若该第二差分和大于第一差分阈值，则确定油位异常，例如，偷油或者漏油。即若在第二时间段内的耗油量超过该预设耗油量，说明出现油位异常(例如，漏油)情况。若该第二差分和小于或者等于第一差分阈值，则确定未发生油位异常情况，例如未漏油，以提高识别油位异常的准确性。

步骤152：若第一差分和大于第一差分和阈值，则确定油位异常。

设定第一差分和阈值，若该第一差分和大于第一差分阈值，则确定油位异常，例如，偷油或者漏油。即若在第一时间段内的耗油量超过该预设耗油量，说明出现油位异常(例如，漏油)情况。若该第一差分和小于或者等于第一差分阈值，则确定未发生油位异常情况，例如未漏油，以提高识别油位异常的准确性。

图4是本申请另一示例性实施例提供的油位异常的识别方法的流程示意图。如图4所示，有效标签包括第一有效标签，预设标签阈值包括第一预设标签阈值，其中，在步骤151之前，油位异常的识别方法可以包括：

步骤160：计算在第一时间段内的多个油位数据的方差。

计算在第一预设时间段内的多个油位数据的方差，以此判断该第一预设时间段内的油位数据是否为有效数据，即是否可能是油位传感器异常造成的短暂异常数据。

步骤170：若方差小于或者等于预设方差阈值，则将窗口数据缓存，以得到第一缓存数据，并将第一有效标签赋值为第一预设标签阈值。

设定预设方差阈值，若方差小于或者等于该预设方差阈值，则将窗口数据缓存，以得到第一缓存数据，并将第一有效标签赋值为第一预设标签阈值，其中，第一有效标签可以记为Flag1，第一预设标签阈值可以设定为1。可以理解为若方差小于或者等于预设方差阈值，说明第一预设时间段内存在时间连续且数值相等的多个油位数据，即该第一预设时间段内的多个油位数据为无效数据，有可能是因为油位传感器异常造成数据短暂的缺失，因此可将当前窗口数据缓存，用于后续的判断和计算，其中，预设方差阈值为0或者无限接近于0的值，例如0.0001。

在一实施例中，油位异常的识别方法还可以包括：若第一有效标签的值等于第一预设标签阈值，将下一周期获取到的窗口数据与第一缓存数据拼接，以形成第一合成窗口数据，以第一合成窗口数据作为新的窗口数据。

将窗口数据缓存之后的第一缓存数据与下一周期获取到的窗口数据拼接以形成第一合成窗口数据，并以第一合成窗口数据作为新的窗口数据。若通过方差判断出当前窗口数据为无效数据，则先将窗口数据进行缓存，以得到第一缓存数据，然后等待下一周期的窗口数据的输入，并将第一缓存数据与下一个周期窗口数据拼接，其中，该拼接方式可以为时间的拼接，例如窗口数据为20分钟数据，预设缓存数据为10分钟数据，那么可拼接成30分钟数据。或者窗口数据为8点到8点半的数据，预设缓存数据为7点到7点15的数据，那么按照时间的先后顺序，拼接之后的第一合成窗口数据前部分数据为7点到7点15的数据，后部分数据为8点到8点半的数据，从而形成45分钟的第一合成窗口数据。

图5是本申请另一示例性实施例提供的油位异常的识别方法的流程示意图。如图5所示，油位异常的识别方法可以包括：

步骤210：输入窗口数据。

步骤220：判断flag1是否等于1。若是，则执行步骤310。若否，则执行步骤230。

步骤230：对窗口数据中相邻数据进行一阶差分计算，以得到多个差分值。

步骤240：选取多个差分值中仅存在一个数值小于第一差分阈值的数值为异常差分点。

步骤250：计算得到晚于异常差分点时刻的多个油位差分点与异常差分点的方差。

步骤260：判断方差是否为0。若否则执行步骤270。若是，则执行步骤290。

步骤270：计算晚于异常差分点时刻的多个差分值与异常差分点之和，以得到第一差分和。

步骤280：判断第一差分和是否大于第一差分阈值。若是，则油位异常。若否，则油位正常。

步骤290：设定flag1等于1。

步骤300：缓存当前窗口数据，以得到第一缓存数据。

步骤310：下一周期获取到的窗口数据与第一缓存数据拼接以形成第一合成窗口数据，然后转到步骤210。

输入预设时间段内的窗口数据。其中，flag1为窗口数据是否有效的标签，即flag1≠1则为有效数据。判断flag1是否等于1，即判断窗口数据中是否存在时间连续且数据保持不变的油位数据。若flag1不为1，则窗口数据中不存在时间连续且数据保持不变的油位数据。然后选取多个差分值中仅存在一个数值小于第一差分阈值的数值为异常差分点。计算得到晚于异常差分点时刻的多个油位差分点与异常差分点的方差，判断方差是否为0。若否，则计算晚于异常差分点时刻的多个异常差分值与异常差分点之和，以得到第一差分和。再判断第一差分和是否大于第一差分和阈值。若是，则确定油位异常，例如漏油。若否，则油位正常，例如未漏油。若方差为0，则设定flag1等于1，并缓存当前窗口数据，以得到第一缓存数据。另外，在步骤220中的判断步骤中，判断结果是flag1为1，则窗口数据中存在时间连续且数据保持不变的油位数据，则缓存当前窗口数据，以得到第一缓存数据。然后等待下一周期的窗口数据的输入，并与第一缓存数据进行拼接，以得到第一合成窗口数据，判断第一合成窗口数据的更新状态是否正常，即判断第一合成窗口数据是否存在时间连续且数值相等的多个油位数据。也可以理解为，将第一合成数据作为新的窗口数据输入到步骤210中，且跟随着步骤流程继续执行。若第一合成窗口数据的更新状态正常，则计算对应的差分和(可参考步骤270-步骤280)。若第一合成窗口数据的更新状态不正常，则将第一合成窗口数据继续缓存，并等待下一周期的窗口数据与之拼接，将拼接之后的窗口数据再次输入到步骤210中，从而形成了一个油位异常判断的循环过程。

图6是本申请另一示例性实施例提供的油位异常的识别方法的流程示意图。如图6所示，步骤140可以包括：

步骤142：若差分值中存在多个差分值小于第三差分阈值，则选取多个差分值对应的时刻为异常差分点，或者若差分值中存在唯一的差分值小于第三差分阈值，且唯一的差分值大于或者等于第四差分阈值，则选取唯一的差分值对应的时刻为异常差分点，其中，第三差分阈值大于第四差分阈值。

第三差分阈值大于第四差分阈值(即第三差分阈值的绝对值小于第四差分阈值的绝对值)。设定第三差分阈值以此选取异常差分值点，其中，该异常差分点可能对应的是油位数据异常等。通过异常差分点判断车辆是否发生了油位异常，例如漏油。若存在多个点的差分值均小于第三差分阈值，则将多个点作为异常差分点。若存在唯一的点的差分值不仅小于或者等于第三差分阈值也大于第四差分阈值，则将唯一的点作为异常差分点。应当理解，第三差分阈值与第二差分阈值的值相同或者不同。第四差分阈值与第一差分阈值的值相同或者不同。

步骤150可以包括：

步骤153：若包含异常差分点的有效区间未超出预设区间，则计算有效区间中多个差分值的第二差分和。

若异常差分点为多个时，可通过设定有效区间进而判断车辆是否油位异常，其中，预设区间为窗口数据的实际区间，该实际区间可包括窗口数据中的全部差分值，预设区间可以按照差分值的排序设定，例如，窗口数据中有20个差分值，则预设区间为[1-20]，其中，1表示的是第一个差分值，20表示的是第20个差分值。例如，窗口数据中有20个差分值，预设区间可以为[1-20]，从多个异常差分点中任意选取一个异常差分点作为参考点以确定有效区间，其中，参考点为第15个差分值，选取时间早于该参考点且时间靠近该参考点的3个差分值，则有效区间的第一临界点为12。选取时间晚于该参考点且时间靠近该参考点的3个差分值，则有效区间的第二临界点为18，那么可得到有效区间为[12-18]，且[12-18]在区间[1-20]内，即有效区间未超出预设区间，那么计算该有效区间中多个差分值的第二差分和。应当理解，有效区间的设定方式不作限定，只要实现根据有效区间判定车辆是否油位异常即可。以上述为例，有效区间也可以为[-3-3]，-3指的是时间早于该参考点且时间靠近该参考点的3个差分值所对应的数量值。3表示的是时间晚于该参考点且时间靠近该参考点的3个差分值对应的数量值。

步骤154：若第二差分和大于第二差分和阈值，则确定油位异常。

设定第二差分和阈值，若第二差分和大于第二差分和阈值，则确定油位异常(例如，漏油)。即可判定在有效区间的时间段内出现了油位异常，例如漏油情况。

在一实施例中，有效标签包括第二有效标签，预设标签阈值包括第二预设标签阈值，其中，油位异常的识别方法可具体配置为：若有效区间超出预设区间，则将窗口数据缓存，以得到第二缓存数据，并将第二有效标签赋值为第二预设标签阈值。

如果直接计算超出预设区间的有效区间内的差分值之和，可能会降低后续判断的准确性，因此可将窗口数据缓存，以得到第二缓存数据，并将第二有效标签赋值为第二预设标签阈值，其中第二有效标签为记为Flag2，第二预设标签阈值为1。例如，窗口数据中有20个差分值，则预设区间为[1-20]，其中，1表示的是第一个差分值，20表示的是第20个差分值。例如，窗口数据中有20个差分值，预设区间可以为[1-20]，从多个异常差分点中任意选取一个异常差分点作为参考点以确定有效区间，其中，参考点为第18个差分值，选取时间早于该参考点且时间靠近该参考点的5个差分值，则有效区间的第一临界点为13。选取时间晚于该参考点且时间靠近该参考点的5个差分值，则有效区间的第二临界点为23，那么可得到有效区间为[18-23]，而有效区间[18-23]超出了区间[1-20]，为了保证后续判断的准确性，因此将窗口数据缓存以等待下一个窗口数据。

在一实施例中，油位异常的识别方法还可以包括：若第二有效标签的值等于第二预设标签阈值，则将下一周期获取到的窗口数据与第二缓存数据拼接以形成第二合成窗口数据，以第二合成窗口数据作为新的窗口数据。

若第二有效标签为第二预设标签阈值，即Flag2＝1，说明窗口数据中存在时间连续且数值相等的多个油位数据，因此将当前窗口数据进行缓存，以得到第二缓存数据，将第二缓存数据与下一周期的获取到的窗口数据拼接以形成第二合成窗口数据，以第二合成窗口数据作为新的窗口数据。

在一实施例中，异常差分点包括多个，步骤140之后，油位异常的识别方法可具体为：若存在时间连续的多个异常差分点，则选取时间连续的多个异常差分点，组成异常差分序列；步骤150可具体为：若异常差分序列的长度大于或者等于预设长度阈值，则确定油位异常。

若存在时间连续且数值相等的多个异常差分点，例如，8点到8点15分内有5个差分值，按照时间的先后顺序依次为-3，-3，-3，-1，-1，其中-3为异常差分点，因此对上述差分值序列做切片处理，保留含有-3的异常差分点，以组成异常差分序列。该异常差分序列的长度为3(长度值为序列中异常差分点的数量值)，设定预设长度阈值为2，该异常差分序列的长度大于预设长度阈值，说明此时油位正以固定的速度降低，则确定发生油位异常情况，例如漏油情况。

另外，如果存在数值相等的多个异常差分点且其中预设数量个异常差分点的时间不连续且预设数量个异常差分点与剩余异常差分点的时间不连续，其中，剩余异常差分点的时间连续，仅将数值相等且时间连续的异常差分点(剩余异常差分点)进行切片处理，以得到异常差分序列。例如，8点到8点15分内有5个差分值，按照时间的先后顺序依次为-3，-1，-1，-3，-3，其中-3为异常差分点，第一个差分值-3与第四个差分值-3、第五个差分值-3的时间不连续，因此仅保留含有-3且时间连续的异常差分点，以组成异常差分序列，也就是-3，-3(第四个差分值和第五个差分值)。该异常差分序列的长度为2(长度值为数量值)，设定预设长度阈值为1，该异常差分序列的长度大于预设长度阈值，则确定发生油位异常(例如，漏油)情况。

另外，若存在时间连续且数值不相等的多个异常差分点，可对时间连续且数值不相等的多个异常差分点进行切片处理，以得到异常差分序列。例如，8点到8点15分内有5个差分值，按照时间的先后顺序依次为-3，-1，-4，-3，-5，其中，-4、-3、-5均为异常差分点，因此对上述差分值序列做切片处理，保留-4，-3，-5，以得到异常差分序列，该异常差分序列的长度为3，设定预设长度阈值为2，该异常差分序列的长度大于预设长度阈值，则确定发生油位异常(例如，漏油情况)。应当理解，本申请中只需多个异常差分点的时间连续即可，其他不作限定，例如可以是数值相等或者数值不相等的异常差分点。

在一实施例中，步骤140具体实施为：若油位正常且存在时间连续的多个异常差分点，则选取时间连续的多个异常差分点，组成异常差分序列；若异常差分序列的长度大于或者等于预设长度阈值，则确定油位异常。

若上述中的第二差分和小于或者等于第二差分和阈值，则确定油位正常，若检测到油位正常的窗口数据对应存在时间连续的多个异常差分点，则选取时间连续的多个异常差分点，组成异常差分序列。若异常差分序列的长度大于或者等于预设长度阈值，则确定油位异常。具体例子可参考上述与其相关例子。

图7是本申请一示例性实施例提供的油位异常的识别装置的结构示意图。如图7所示，油位异常的识别装置20包括：窗口数据获取模块201，用于获取窗口数据；其中，窗口数据表示预设时间段内的多个油位数据，有效标签获取模块202，用于获取有效标签的值，其中，有效标签表征窗口数据是否有效，计算模块203，用于若有效标签的值不等于预设标签阈值，则对窗口数据中相邻数据进行差分计算，以得到差分值，差分点确定模块204，用于根据差分值和第一预设条件，确定异常差分点；其中，异常差分点表示油位下降的速度高于预设速度的时间点对应的数据，以及异常确定模块205，用于若异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常。

本申请提供一种油位异常的识别装置，包括：通过获取模块201获取窗口数据，其中，窗口数据表示预设时间段内的多个油位数据，有效标签获取模块202用于获取有效标签的值，其中，有效标签表征窗口数据是否有效，计算模块203若有效标签的值不等于预设标签阈值，则对窗口数据中相邻数据进行差分计算，以得到差分值，差分点确定模块204根据差分值和第一预设条件，确定异常差分点，其中，异常差分点表示油位下降的速度高于预设速度的时间点对应的数据，以及异常确定模块205若异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常。通过判断有效标签的值是否不等于预设标签阈值，以确定该窗口数据是否出现油位传感器检测异常等情况，然后通过差分的计算避免数据异常情况而导致最终判断是否油位异常的不准确，最后通过设定条件以此判断车辆是否油位异常，从而提高了油位异常识别的准确性。

图8是本申请一示例性实施例提供的油位异常的识别装置的结构示意图。如图8所示，差分点确定模块204可以包括：第一选取子单元2041，用于若多个差分值中存在唯一的差分值小于第二差分阈值，且唯一的差分值小于第一差分阈值，则选取唯一的差分值对应的时刻为异常差分点，其中，第二差分阈值大于第一差分阈值。

在一实施例中，预设时间段包括晚于异常差分点对应的时刻的第一时间段，其中，异常确定模块205可以包括：第一计算子单元2051，用于根据第一时间段内的多个差分值和异常差分点，计算得到第一差分和；以及第一确定子单元2052，用于若第一差分和大于第一差分和阈值，则确定油位异常。

在一实施例中，所述有效标签包括第一有效标签，预设标签阈值包括第一预设标签阈值，其中，油位异常的识别装置20可具体配置为：计算在第一时间段内的多个油位数据的方差；以及若方差小于或者等于预设方差阈值，则将窗口数据缓存，以得到第一缓存数据，并将第一有效标签赋值为第一预设标签阈值。

在一实施例中，油位异常的识别装置20可具体配置为：若第一有效标签的值等于第一预设标签阈值，将下一周期获取到的窗口数据与第一缓存数据拼接，以形成第一合成窗口数据，以第一合成窗口数据作为新的窗口数据。

在一实施例中，异常差分点值包括多个，其中，差分点确定模块204可以包括：第二选取子单元2042，用于若差分值中存在多个差分值小于第三差分阈值，则选取多个差分值对应的时刻为异常差分点；或者若差分值中存在唯一的差分值小于第三差分阈值，且唯一的差分值大于或者等于第四差分阈值，则选取唯一的差分值对应的时刻为异常差分点；其中，第三差分阈值大于第四差分阈值；异常确定模块205可以包括：第二计算子单元2053，用于若包含异常差分点的有效区间未超出预设区间，则计算有效区间中多个差分值的第二差分和；以及第二确定子单元2054，用于若第二差分和大于第二差分和阈值，则确定油位异常。

在一实施例中，有效标签包括第二有效标签，预设标签阈值包括第二预设标签阈值，其中，油位异常的识别装置20可具体配置为：若有效区间超出预设区间，则将窗口数据缓存，以得到第二缓存数据，并将第二有效标签赋值为第二预设标签阈值。

在一实施例中，油位异常的识别装置20可具体配置为：若第二有效标签的值等于第二预设标签阈值，则将下一周期获取到的窗口数据与第二缓存数据拼接以形成第二合成窗口数据，以第二合成窗口数据作为新的窗口数据。

在一实施例中，异常差分点包括多个，油位异常的识别装置20可具体配置为：若存在时间连续的异常差分点，则选取时间连续的多个异常差分点，组成异常差分序列；油位异常的识别装置20可具体配置为：若异常差分序列的长度大于或者等于预设长度阈值，则确定油位异常。

本申请提供了一种工程车辆，包括：工程车辆本体以及油位异常的识别装置，油位异常的识别装置设置在工程车辆本体上。

本申请提供了一种工程车辆，包括：工程车辆本体以及油位异常的识别装置，油位异常的识别装置设置在工程车辆本体上。通过判断窗口数据中是否有效标签的值不等于预设标签阈值，以确定该窗口数据是否出现油位传感器检测异常等情况，然后通过差分的计算避免数据异常情况而导致最终判断是否漏油的不准确，最后通过设定条件以此判断车辆是否油位异常，从而提高了油位异常识别的准确性。

图9图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。

如图9所示，电子设备10包括一个或多个处理器11和存储器12。

处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备10中的其他组件以执行期望的功能。

存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器11可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本申请的各个实施例的油位异常的识别方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。

在一个示例中，电子设备10还可以包括：输入装置13和输出装置14，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。

在该电子设备是单机设备时，该输入装置13可以是通信网络连接器，用于从第一设备和第二设备接收所采集的输入信号。

此外，该输入装置13还可以包括例如键盘、鼠标等等。

该输出装置14可以向外部输出各种信息，包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出装置14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图9中仅示出了该电子设备10中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备10还可以包括任何其他适当的组件。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (11)

1.一种油位异常的识别方法，其特征在于，包括：

获取窗口数据；其中，所述窗口数据表示预设时间段内的多个油位数据；

获取有效标签的值；其中，所述有效标签表征所述窗口数据是否有效；

若所述有效标签的值不等于预设标签阈值，则对所述窗口数据进行差分计算，以得到差分值；

根据所述差分值和第一预设条件，确定异常差分点；其中，所述异常差分点表示油位下降的速度高于预设速度的时间点对应的数据；以及

若所述异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常。

2.根据权利要求1所述的油位异常的识别方法，其特征在于，所述差分值包括多个，其中，所述根据所述差分值和第一预设条件，确定异常差分点包括：

若多个所述差分值中存在唯一的差分值小于第二差分阈值，且所述唯一的差分值小于第一差分阈值，则选取所述唯一的差分值对应的时刻为异常差分点；其中，所述第二差分阈值大于所述第一差分阈值。

3.根据权利要求2所述的油位异常的识别方法，其特征在于，所述预设时间段包括晚于所述异常差分点对应的时刻的第一时间段，其中，所述若所述异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常包括：

根据所述第一时间段内的多个所述差分值和所述异常差分点，计算得到第一差分和；以及

若所述第一差分和大于第一差分和阈值，则确定油位异常。

4.根据权利要求3所述的油位异常的识别方法，其特征在于，所述有效标签包括第一有效标签，预设标签阈值包括第一预设标签阈值，其中，在所述计算得到第一差分和之前，还包括：

计算在所述第一时间段内的多个油位数据的方差；以及

若所述方差小于或者等于预设方差阈值，则将所述窗口数据缓存，以得到第一缓存数据，并将所述第一有效标签赋值为所述第一预设标签阈值。

5.根据权利要求4所述的油位异常的识别方法，其特征在于，还包括：

若所述第一有效标签的值等于所述第一预设标签阈值，将下一周期获取到的窗口数据与所述第一缓存数据拼接，以形成第一合成窗口数据，以所述第一合成窗口数据作为新的窗口数据。

6.根据权利要求1所述的油位异常的识别方法，其特征在于，所述根据所述差分值和第一预设条件，确定异常差分点包括：

若所述差分值中存在多个差分值小于第三差分阈值，则选取所述多个差分值对应的时刻为异常差分点；或者

若所述差分值中存在唯一的差分值小于第三差分阈值，且所述唯一的差分值大于或者等于第四差分阈值，则选取所述唯一的差分值对应的时刻为异常差分点；其中，所述第三差分阈值大于所述第四差分阈值；

所述若所述异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常包括：

若包含所述异常差分点的有效区间未超出预设区间，则计算所述有效区间中多个差分值的第二差分和；以及

若所述第二差分和大于第二差分和阈值，则确定油位异常。

7.根据权利要求6所述的油位异常的识别方法，其特征在于，所述有效标签包括第二有效标签，所述预设标签阈值包括第二预设标签阈值，其中，所述油位异常的识别方法还包括：

若所述有效区间超出所述预设区间，则将所述窗口数据缓存，以得到第二缓存数据，并将第二有效标签赋值为所述第二预设标签阈值。

8.根据权利要求7所述的油位异常的识别方法，其特征在于，还包括：

若所述第二有效标签的值等于所述第二预设标签阈值，则将下一周期获取到的窗口数据与所述第二缓存数据拼接以形成第二合成窗口数据，以所述第二合成窗口数据作为新的窗口数据。

9.根据权利要求1所述的油位异常的识别方法，其特征在于，所述异常差分点包括多个，其中，所述根据所述差分值和第一预设条件，确定异常差分点包括：

若存在时间连续的多个所述异常差分点，则选取所述时间连续的多个所述异常差分点，组成异常差分序列；

所述若所述异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常包括：

若所述异常差分序列的长度大于或者等于预设长度阈值，则确定油位异常。

10.一种油位异常的识别装置，其特征在于，包括：

窗口数据获取模块，用于获取窗口数据；其中，所述窗口数据表示预设时间段内的多个油位数据；

有效标签获取模块，用于获取有效标签的值；其中，所述有效标签表征所述窗口数据是否有效；

计算模块，用于若所述有效标签的值不等于预设标签阈值，则对所述窗口数据进行差分计算，以得到差分值；

差分点确定模块，用于根据所述差分值和第一预设条件，确定异常差分点；其中，所述异常差分点表示油位下降的速度高于预设速度的时间点对应的数据；以及

异常确定模块，用于若所述异常差分点满足第二预设条件，则确定油位异常。

11.一种工程车辆，其特征在于，包括：

工程车辆本体；以及

如权利要求10所述的油位异常的识别装置，所述油位异常的识别装置设置在所述工程车辆本体上。

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