本发明涉及车辆管理，特别涉及一种自动化判断汽车车况的智能系统。
背景技术：
1、目前，车辆车况的判断主要依靠人工检查和分析，效率低下且容易出现人为错误。随着车辆数量的增加和车况数据的积累，如何利用智能技术快速、准确地判定车辆车况成为一个亟待解决的问题。现有技术中，缺乏一种能够对海量历史文本数据进行有效分析和学习的系统，导致车况判断的自动化和智能化水平较低。
技术实现思路
1、本发明旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种自动化判断汽车车况的智能系统，利用自然语言处理(nlp)技术和神经网络模型，实现对车辆文本数据的自动化分析和判定，解决现有技术中效率低下和易出错的问题。
2、为达到上述目的，本发明实施例提出了一种自动化判断汽车车况的智能系统，包括：
3、采集模块，用于采集汽车的车况数据并进行文本转换，得到文本数据；
4、第一判断模块，用于将所述文本数据输入预先训练好的车况判断模型中，输出车况判定结果。
5、根据本发明的一些实施例，所述采集模块，包括：
6、第一构建模块，用于：
7、确定采集汽车的车况数据的各个数据采集传感器之间的间隔信息；所述间隔信息包括gps定位得到的距离信息、通信延迟及网络跳数；
8、根据间隔信息及粒子群算法构建一个最小距离矩阵，最小距离矩阵是一个方阵，其中每个数据采集节点表示对应两个数据采集传感器之间的最小采集成本，作为一个数据采集网络；
9、第一确定模块，用于：
10、获取数据采集网络对应的总带宽；
11、确定每个数据采集节点接收路径的第一数量及转发路径的第二数量；
12、根据第一数量及第二数量查询预设的分配数据表，确定每个数据采集节点在最小距离矩阵的重要系数；
13、分配模块，用于将总带宽根据每个数据采集节点的重要系数进行分配，得到分配结果；数据采集网络根据分配结果采集汽车的车况数据；
14、转换模块，用于对车辆数据进行文本转换，得到文本数据。
15、根据本发明的一些实施例，各个数据采集传感器包括空气流量传感器、abs传感器、节气门位置传感器、曲轴位置传感器、凸轮轴位置传感器、水温传感器、机油压力传感器、氧传感器、车速传感器及爆震传感器。
16、根据本发明的一些实施例，所述第一确定模块基于nagi os、zabbix、prtgnetwork monitor网络监控工具来实时获取数据采集网络对应的总带宽。
17、根据本发明的一些实施例，所述分配模块将总带宽根据每个数据采集节点的重要系数进行分配，得到分配结果，包括：
18、根据每个数据采集节点的重要系数确定比例信息；
19、将总带宽根据比例信息进行分配，得到分配结果。
20、根据本发明的一些实施例，所述第一判断模块得到车况判断模型，包括：
21、获取模块，用于获取车辆的历史车况数据并进行文本转换，得到车辆的历史文本数据；
22、数据预处理模块，用于对历史文本数据进行清洗和格式化处理，去除噪声和无关信息，标准化数据格式，得到预处理数据；
23、nlp处理模块，用于使用专业分词词典对预处理数据进行分词处理，将预处理数据拆解为独立的词组，对词组进行类别归类，得到归类数据；
24、神经网络训练模块，用于基于归类数据对卷积神经网络和循环神经网络的结合模型进行训练，得到训练模型；
25、评估模块，用于基于测试数据对训练模型进行模型评估，在评估合格时，得到车况判断模型。
26、根据本发明的一些实施例，所述nlp处理模块，包括：
27、第二构建模块，用于获取车辆部件信息，根据车辆部件信息构建针对车辆部件的专业分词词典；
28、分词模块，用于基于专业分词词典对预处理数据进行分词处理，将预处理数据拆解为独立的词组；
29、归类模块，用于对词组进行词性标注，根据标注结果对词组进行类别归类，得到归类数据。
30、根据本发明的一些实施例，数据预处理模块，包括：
31、清洗模块，用于获取历史文本数据的类型信息，根据类型信息查询预设数据清洗规则文件，获取对应的数据清洗规则，并根据对应的数据清洗规则进行数据清洗，得到清洗数据；
32、格式化处理模块，用于根据适配正则表达式对清洗数据进行数据处理，得到预处理数据。
33、根据本发明的一些实施例，所述归类模块，包括：
34、第二确定模块，用于确定每个词组的词向量，将词向量与标准词向量进行匹配，根据相匹配的标准词向量对应的词性对词组进行词性标注；
35、整理模块，用于将同一词性的词组进行类别归类整理，得到归类数据。
36、根据本发明的一些实施例，所述评估模块，包括：
37、计算模块，用于获取测试数据包括的h个测试文本数据及h个测试文本数据对应的样本车况判定结果，将h个测试文本数据分别输入训练模型中输出h个对应的预测车况判定结果，计算h个测试文本数据对应的样本车况判定结果与h个预测车况判定结果的匹配度q：
38、
39、其中，sa’为训练模型输出的第a个预测车况判定结果；sa为输入训练模型的第a个测试文本数据的样本车况判定结果；
40、第二判断模块，用于判断所述匹配度是否大于预设匹配度，在确定所述匹配度大于预设匹配度时，表示评估合格，得到车况判断模型；反之表示评估不合格，需要继续对训练模型进行训练。
41、本发明提出一种自动化判断汽车车况的智能系统，利用自然语言处理(nlp)技术和神经网络模型，实现对车辆文本数据的自动化分析和判定，解决现有技术中效率低下和易出错的问题。
42、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
43、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
1.一种自动化判断汽车车况的智能系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的自动化判断汽车车况的智能系统，其特征在于，所述采集模块，包括：
3.如权利要求2所述的自动化判断汽车车况的智能系统，其特征在于，各个数据采集传感器包括空气流量传感器、abs传感器、节气门位置传感器、曲轴位置传感器、凸轮轴位置传感器、水温传感器、机油压力传感器、氧传感器、车速传感器及爆震传感器。
4.如权利要求2所述的自动化判断汽车车况的智能系统，其特征在于，所述第一确定模块基于nagios、zabbix、prtg network monitor网络监控工具来实时获取数据采集网络对应的总带宽。
5.如权利要求2所述的自动化判断汽车车况的智能系统，其特征在于，所述分配模块将总带宽根据每个数据采集节点的重要系数进行分配，得到分配结果，包括：
6.如权利要求1所述的自动化判断汽车车况的智能系统，其特征在于，所述第一判断模块得到车况判断模型，包括：
7.如权利要求6所述的自动化判断汽车车况的智能系统，其特征在于，所述nlp处理模块，包括：
8.如权利要求6所述的自动化判断汽车车况的智能系统，其特征在于，数据预处理模块，包括：
9.如权利要求7所述的自动化判断汽车车况的智能系统，其特征在于，所述归类模块，包括：
10.如权利要求6所述的自动化判断汽车车况的智能系统，其特征在于，所述评估模块，包括：
