本技術(shù)涉及生成式人工智能領(lǐng)域，特別是涉及基于生成式人工智能的智慧交通設(shè)備故障分析方法、裝置、介質(zhì)和終端。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)有的高速公路或高等級(jí)公路上，安裝了大量的運(yùn)管設(shè)備，這些設(shè)備在使用過(guò)程中發(fā)生故障是相當(dāng)常見(jiàn)的。由于設(shè)備數(shù)量眾多，且安裝位置分散，當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，維修人員需要驅(qū)車數(shù)十、上百公里趕往故障點(diǎn)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)研判確定，或者在監(jiān)控中心單憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)備故障判斷。然而這種方式既勞民傷財(cái)，又可能耽誤設(shè)備維修時(shí)間，還可能長(zhǎng)時(shí)間影響道路的正常運(yùn)行。對(duì)于部分設(shè)備故障可能造成的危害性，必須及時(shí)對(duì)其可能造成的危害程度進(jìn)行及時(shí)正確的評(píng)估，以免危害程度較高的設(shè)備故障對(duì)交通體系造成無(wú)法估量的巨大損失。

2、在現(xiàn)有的智慧交通體系下的運(yùn)管設(shè)備各個(gè)硬件和軟件組件能夠正常運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)預(yù)期的功能和任務(wù)，當(dāng)產(chǎn)生電力故障時(shí)會(huì)導(dǎo)致設(shè)備無(wú)法正常啟動(dòng)或持續(xù)運(yùn)行，設(shè)備會(huì)自動(dòng)關(guān)機(jī)或進(jìn)入待機(jī)狀態(tài)，無(wú)法提供正常的功能和服務(wù)，同時(shí)電力故障會(huì)導(dǎo)致設(shè)備與其他組件或系統(tǒng)之間的通信中斷。當(dāng)發(fā)生故障時(shí)，設(shè)備電流傳感器會(huì)記錄各種事件和故障信息到系統(tǒng)日志中。這些日志文件包含電流異常和時(shí)間戳等詳細(xì)信息，用于后續(xù)故障分析和排查。然而現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法根據(jù)系統(tǒng)日志對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行及時(shí)判斷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本技術(shù)的目的在于提供基于生成式人工智能的智慧交通設(shè)備故障分析方法、裝置、介質(zhì)和終端，用于解決現(xiàn)有的運(yùn)管設(shè)備故障管理過(guò)程中低效、高成本，無(wú)法準(zhǔn)確獲取故障位置，難以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的快速維修，且無(wú)法根據(jù)系統(tǒng)日志對(duì)運(yùn)管設(shè)備故障進(jìn)行有效管理的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本技術(shù)的第一方面提供一種將所述評(píng)估結(jié)果上傳至智慧交通監(jiān)控中心方法，包括：獲取設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)；對(duì)所述設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)執(zhí)行事件數(shù)據(jù)編碼操作及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度分析操作，以對(duì)所述設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并生成得到所述設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度；基于所述數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度對(duì)故障程度生成器進(jìn)行訓(xùn)練，以生成等級(jí)化設(shè)備故障程度描述；基于所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述，通過(guò)對(duì)抗性訓(xùn)練判斷所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述的真實(shí)性，并將所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述的真實(shí)性輸入至深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，以輸出評(píng)估結(jié)果；將所述評(píng)估結(jié)果上傳至智慧交通監(jiān)控中心。

3、于本技術(shù)的第一方面的一些實(shí)施例中，對(duì)所述設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)執(zhí)行事件數(shù)據(jù)編碼操作及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度分析操作中，所述事件數(shù)據(jù)編碼操作包含如下過(guò)程：對(duì)所述設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以生成特征圖；通過(guò)注意力機(jī)制對(duì)所述特征圖進(jìn)行編碼表示，以生成特征圖編碼表示；基于所述注意力機(jī)制，計(jì)算所述特征圖編碼表示權(quán)重，以生成故障事件數(shù)據(jù)編碼向量。

4、于本技術(shù)的第一方面的一些實(shí)施例中，對(duì)所述設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)執(zhí)行事件數(shù)據(jù)編碼操作及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度分析操作中，所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度分析操作包含如下過(guò)程：獲取所述故障事件數(shù)據(jù)編碼向量，并采用降維算法對(duì)所述故障事件數(shù)據(jù)編碼向量進(jìn)行降維處理；基于所述故障事件數(shù)據(jù)編碼向量中所包含的位置信息，通過(guò)注意力機(jī)制計(jì)算所述故障事件數(shù)據(jù)編碼向量的權(quán)重，以生成上下文向量；基于所述上下文向量，通過(guò)相似度算法計(jì)算所述上下文向量中每個(gè)向量的關(guān)聯(lián)度，以生成所述設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度。

5、于本技術(shù)的第一方面的一些實(shí)施例中，通過(guò)注意力機(jī)制計(jì)算所述故障事件數(shù)據(jù)編碼向量的權(quán)重，以生成上下文向量的過(guò)程包括：基于多頭注意力機(jī)制，為每個(gè)注意力頭生成對(duì)應(yīng)的投影矩陣，并基于所述投影矩陣對(duì)所述故障事件數(shù)據(jù)編碼向量進(jìn)行線性變換；基于線性變化后的故障事件數(shù)據(jù)編碼向量，計(jì)算相似度分?jǐn)?shù)；對(duì)所述相似度分?jǐn)?shù)進(jìn)行歸一化處理，以生成得到用于表征故障事件數(shù)據(jù)編碼向量中每個(gè)編碼向量對(duì)生成上下文向量貢獻(xiàn)度的注意力權(quán)重；基于故障事件數(shù)據(jù)編碼向量的注意力權(quán)重，計(jì)算并生成所述上下文向量。

6、于本技術(shù)的第一方面的一些實(shí)施例中，基于所述數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度對(duì)故障程度生成器進(jìn)行訓(xùn)練，以生成等級(jí)化設(shè)備故障程度描述的過(guò)程包括：獲取所述設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度；將所述數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行線性映射，以將所述數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度的向量表示；對(duì)所述數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度的向量表示進(jìn)行轉(zhuǎn)置卷積操作；基于經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)置卷積操作的數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度的向量表示，對(duì)故障程度生成器進(jìn)行訓(xùn)練及優(yōu)化，以生成等級(jí)化設(shè)備故障程度描述。

7、于本技術(shù)的第一方面的一些實(shí)施例中，基于所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述，通過(guò)對(duì)抗性訓(xùn)練判斷所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述的真實(shí)性，并將所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述的真實(shí)性輸入至深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，以輸出評(píng)估結(jié)果的過(guò)程包括：獲取所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述；對(duì)所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述進(jìn)行特征提取，以得到特征向量；對(duì)提取到的所述特征向量進(jìn)行空間映射操作，以生成輸入樣本與真實(shí)樣本之間的匹配概率；基于所述生成輸入樣本與真實(shí)樣本之間的匹配概率，通過(guò)對(duì)抗性訓(xùn)練對(duì)所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述的真實(shí)性進(jìn)行判別，以生成真實(shí)性判別結(jié)果；對(duì)所述真實(shí)性判別結(jié)果進(jìn)行推理評(píng)估，以生成得到所述推理評(píng)估結(jié)果。

8、于本技術(shù)的第一方面的一些實(shí)施例中，對(duì)所述真實(shí)性判別結(jié)果進(jìn)行推理評(píng)估，以生成得到所述評(píng)估結(jié)果的過(guò)程包括：將所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述輸入至深度回歸模型中，以訓(xùn)練深度回歸模型；基于所述真實(shí)性判別結(jié)果，通過(guò)優(yōu)化算法對(duì)所述深度回歸模型進(jìn)行優(yōu)化；通過(guò)優(yōu)化后的所述深度回歸模型，進(jìn)行真實(shí)性結(jié)果預(yù)測(cè)，以生成真實(shí)性預(yù)測(cè)結(jié)果；將所述真實(shí)性預(yù)測(cè)結(jié)果與所述真實(shí)性判別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，以進(jìn)行推理評(píng)估并生成推理評(píng)估結(jié)果。

9、為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本技術(shù)的第二方面提供一種基于生成式人工智能的智慧交通設(shè)備故障分析裝置，包括：故障事件采集模塊：用于獲取設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)；故障時(shí)間預(yù)處理模塊：用于對(duì)所述設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)執(zhí)行事件數(shù)據(jù)編碼操作及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度分析操作，以對(duì)所述設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并生成得到所述設(shè)備故障事件數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度；故障描述推理評(píng)估模塊：用于基于所述數(shù)據(jù)元素關(guān)聯(lián)度對(duì)故障程度生成器進(jìn)行訓(xùn)練，以生成等級(jí)化設(shè)備故障程度描述；基于所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述，通過(guò)對(duì)抗性訓(xùn)練判斷所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述的真實(shí)性，并將所述等級(jí)化設(shè)備故障程度描述的真實(shí)性輸入至深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，以輸出評(píng)估結(jié)果；評(píng)估結(jié)果上傳模塊：用于將所述評(píng)估結(jié)果上傳至智慧交通監(jiān)控中心。

10、為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本技術(shù)的第三方面提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述基于生成式人工智能的智慧交通設(shè)備故障分析方法。

11、為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本技術(shù)的第四方面提供一種電子終端，包括：處理器及存儲(chǔ)器；所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述處理器用于執(zhí)行所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，以使所述終端執(zhí)行所述基于生成式人工智能的智慧交通設(shè)備故障分析方法。

12、如上所述，本技術(shù)的基于生成式人工智能的智慧交通設(shè)備故障分析方法、裝置、介質(zhì)和終端，具有以下有益效果：通過(guò)將故障事件數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，并通過(guò)生成模塊生成等級(jí)化的設(shè)備故障程度描述的方式，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程對(duì)設(shè)備故障位置進(jìn)行推斷評(píng)估，準(zhǔn)確獲取故障位置，并對(duì)設(shè)備進(jìn)行快速維修。無(wú)需對(duì)故障事件數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，即可對(duì)故障事件中包含的故障數(shù)據(jù)信息進(jìn)行檢測(cè)，節(jié)約了訓(xùn)練模型所需的大量時(shí)間成本的人力成本。同時(shí)還設(shè)置評(píng)估模型用于評(píng)估所生成推理結(jié)果的真實(shí)性，并進(jìn)一步提高了所生成的推理評(píng)估數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。從而解決了現(xiàn)有的運(yùn)管設(shè)備故障管理過(guò)程中低效、高成本，無(wú)法準(zhǔn)確獲取故障位置，難以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的快速維修，且無(wú)法根據(jù)系統(tǒng)日志對(duì)運(yùn)管設(shè)備故障進(jìn)行有效管理的問(wèn)題。