雨刮片预警方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及故障检测技术领域，尤其涉及一种雨刮片预警方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.雨天驾驶车辆，清晰的驾驶视野是保障安全的基本前提。雨刮片用于及时刮除车辆前挡玻璃上附着的雨水，起着至关重要的作用。雨刮片上的橡胶胶条是刮除挡风玻璃雨水的直接工作零件，其长期使用容易磨损；此外，由于烈日爆晒、气候冷暖变化等原因，雨刮片胶条还极易出现老化。这种老化是一种相对渐进和缓慢的过程，属于雨刮片故障的最常见类型，相对普遍但又不易被驾驶员察觉。其直接影响是导致雨刮工作时发生抖动、噪音以及雨水刮不干净等故障，严重时将导致雨刮电机损坏。然而，由于雨刮系统并不属于经常工作的系统，且现有的对于雨刮片胶条老化/故障的检查多为人工主观判断，大部分驾驶员通常是直到雨刮片胶条严重老化或者出现明显故障时才会发现，然后进行维护或更换，在这之前其实已经对雨天行车安全带来了潜在隐患。


技术实现要素：

3.本技术的主要目的在于提供一种雨刮片预警方法、装置、设备及存储介质，旨在解决雨刮片胶条老化/故障的检查多为人工主观判断，进而无法及时发现雨刮片胶条老化/故障的技术问题。
4.为实现上述目的，本技术提供一种所述雨刮片预警方法，包括以下步骤：
5.获取雨量信息和雨刮片运行中产生的振动信号；
6.对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱图；
7.根据所述雨量信息获取与所述雨量信息相匹配的基准振动频谱图；
8.基于所述振动频谱图和所述基准振动频谱图，确定雨刮片的损伤程度；
9.生成与所述损伤程度相对应的预警信息。
10.可选地，所述对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱图的步骤之前，所述雨刮片预警方法还包括：
11.获取挡风玻璃的图像信息；
12.根据所述图像信息确定修正因子，并基于所述修正因子，对所述振动信号进行修正。
13.可选地，所述根据所述图像信息确定修正因子，并基于所述修正因子，对所述振动信号进行修正的步骤，包括：
14.对所述图像信息进行预处理，确定所述挡风玻璃的清洁度；
15.根据所述清洁度获取与所述清洁度相匹配的修正因子；
16.基于所述修正因子，对所述振动信号进行修正。
17.可选地，所述图像信息包括红外图像信息，所述对所述图像信息进行预处理，确定
所述挡风玻璃的清洁度的步骤，包括：
18.从所述红外图像信息中截取所述雨刮片的工作区域图；
19.将所述工作区域图划分为多个网格；
20.基于预设的温度区间，根据所述多个网格中每一网格的温度值，对所述多个网格进行划分组成网格组；
21.基于所述网格组中每一网格的温度值，确定所述网格组对应的温度值和权重值；
22.根据预设的温度值与清洁度的映射关系，确定所述网格组对应的清洁度；
23.根据所述网格组对应的清洁度和权重值，确定所述工作区域图的清洁度作为所述挡风玻璃的清洁度。
24.可选地，所述基于所述振动频谱图和所述基准振动频谱图，确定雨刮片的损伤程度的步骤，包括：
25.基于所述雨刮片的运动周期，计算所述振动信号的周期数据长度；
26.根据所述周期数据长度对所述振动频谱图和所述基准振动频谱图进行划分组成区间，并按照相同的编码规则对所述振动频谱图的区间和所述基准振动频谱图的区间分别进行编码；
27.计算所述振动频谱图的区间的面积值，以及所述基准振动频谱图的区间的面积值，其中，所述振动频谱图的区间的面积值为区间内振动频谱与坐标轴之间的面积值，所述基准振动频谱图的区间的面积值为区间内基准振动频谱与坐标轴之间的面积值；
28.在所述振动频谱图的区间的编码和所述基准振动频谱图的区间的编码相同的情况下，计算所述振动频谱图的区间与所述基准振动频谱图的区间之间的面积差；
29.根据所述振动频谱图的区间与所述基准振动频谱图的区间之间的面积差，统计所述面积差大于面积差阈值的区间在总区间中的占比；
30.根据所述占比确定雨刮片的损伤程度。
31.可选地，所述根据所述占比确定雨刮片的损伤程度的步骤，包括：
32.当所述占比小于或等于第一占比阈值时，确定所述雨刮片的损伤程度为第一损伤程度；
33.当所述占比大于第一占比阈值且小于或等于第二占比阈值时，确定所述雨刮片的损伤程度为第二损伤程度；
34.当所述占比大于第二占比阈值时，确定所述雨刮片的损伤程度为第三损伤程度。
35.可选地，所述对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱的步骤，包括：
36.通过傅里叶变换算法对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱；
37.或者，通过小波变换算法对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱。
38.此外，为实现上述目的，本技术还提供一种雨刮片预警装置，包括：
39.数据获取模块，用于获取雨量信息和雨刮片运行中产生的振动信号；
40.振动频谱分析模块，用于对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱图；
41.匹配模块，用于根据所述雨量信息获取与所述雨量信息相匹配的基准振动频谱图；
42.损伤判定模块，用于基于所述振动频谱图和所述基准振动频谱图，确定雨刮片的损伤程度；
43.预警模块，用于生成与所述损伤程度相对应的预警信息。
44.此外，为实现上述目的，本技术还提供一种雨刮片预警设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的雨刮片预警程序，所述雨刮片预警程序配置为实现如上所述的雨刮片预警方法的步骤。
45.此外，为实现上述目的，本技术还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有雨刮片预警程序，所述雨刮片预警程序被处理器执行时实现如上所述的雨刮片预警方法的步骤。
46.本技术公开了一种雨刮片预警方法、装置、设备及存储介质，与现有技术中，雨刮片胶条老化/故障的检查多为人工主观判断，进而无法及时发现雨刮片胶条老化/故障相比，本技术通过获取雨量信息和雨刮片运行中产生的振动信号；对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱图；根据所述雨量信息获取与所述雨量信息相匹配的基准振动频谱图；基于所述振动频谱图和所述基准振动频谱图，确定雨刮片的损伤程度；生成与所述损伤程度相对应的预警信息。也就是说，在本技术中通过雨刮片工作时的振动信号的变化程度来判断雨刮片的损伤程度，无需依靠人工判断，能够及时发现雨刮片是否出现了损伤，并准确判断雨刮片的损伤程度，并生成与损伤程度相对应的预警信息，便于驾驶员及时对雨刮片进行维护或更换。
附图说明
47.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
48.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
49.图1是本技术实施例方案涉及的硬件运行环境的雨刮片预警设备的结构示意图；
50.图2为本技术雨刮片预警方法第一实施例的流程示意图；
51.图3为本技术雨刮片预警方法第二实施例的流程示意图；
52.图4为本技术雨刮片预警装置第一实施例的功能模块示意图。
53.本技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
54.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
55.参照图1，图1为本技术实施例方案涉及的硬件运行环境的雨刮片预警设备结构示意图。
56.如图1所示，该雨刮片预警设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，
通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
57.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对雨刮片预警设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
58.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及雨刮片预警程序。
59.在图1所示的雨刮片预警设备中，网络接口1004主要用于与其他设备进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本技术雨刮片预警设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在雨刮片预警设备中，所述雨刮片预警设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的雨刮片预警程序，并执行本技术实施例提供的雨刮片预警方法。
60.本技术实施例提供了一种雨刮片预警方法，参照图2，图2为本技术雨刮片预警方法第一实施例的流程示意图。
61.在本实施例中，所述雨刮片预警方法包括：
62.步骤s10、获取雨量信息和雨刮片运行中产生的振动信号；
63.步骤s20、对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱图；
64.步骤s30、根据所述雨量信息获取与所述雨量信息相匹配的基准振动频谱图；
65.步骤s40、基于所述振动频谱图和所述基准振动频谱图，确定雨刮片的损伤程度；
66.步骤s50、生成与所述损伤程度相对应的预警信息。
67.与现有技术相比，本实施例通过获取雨量信息和雨刮片运行中产生的振动信号；对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱图；根据所述雨量信息获取与所述雨量信息相匹配的基准振动频谱图；基于所述振动频谱图和所述基准振动频谱图，确定雨刮片的损伤程度。也就是说，在本实施例中通过雨刮片工作时的振动信号的变化程度来判断雨刮片的损伤程度，无需依靠人工判断，能够及时发现雨刮片是否出现了损伤，并准确判断雨刮片的损伤程度，并生成与损伤程度相对应的预警信息，便于驾驶员及时对雨刮片进行维护或更换。
68.具体步骤如下：
69.步骤s10、获取雨量信息和雨刮片运行中产生的振动信号。
70.在本实施例中，雨量信息可以通过安装在车辆上的雨量传感器检测得到，安装在车辆上的雨量传感器可以为一个，也可以为多个。当雨量传感器为一个时，该雨量传感器安装在车辆前档风玻璃上，该雨量传感器检测到的雨量值即为雨量信息；当雨量传感器为多个时，雨量传感器可以分别安装在车辆前挡风玻璃、车顶和后档风玻璃等地方，将各雨量传感器各自检测到的雨量值求取平均值，作为雨量信息。
71.在本实施例中，雨刮片运行中产生的振动信号可以通过安装在雨刮臂上的振动传感器检测得到。每一雨刮臂上均有安装振动传感器，用于检测每一雨刮臂的振动信息。也就
是说，本实施的雨刮片预警方法是对单一雨刮片进行损伤程度判定。例如，振动传感器可以为三向加速度传感器。
72.步骤s20、对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱图。
73.需要说明的是，在本实施例中，振动信号包括数字信号或模拟信号，具体地，可通过傅里叶变换算法对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱；或者，通过小波变换算法对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱。
74.在本实施例中，当振动传感器为模拟信号振动传感器时，振动信号则对应为模拟信号；当振动传感器为数字信号振动传感器时，振动信号则对应为数字信号。在对振动信号进行频谱分析时，可通过傅里叶变换算法对振动信号进行频谱分析，也可以通过小波变换算法对振动信号进行频谱分析，最终得到可视化且可被处理器识别得到的振动频谱图。通过傅里叶变换算法和小波变换算法对振动信号进行频谱分析，能够在保证准确度的前提下，减小计算量。
75.进一步地，为了保证雨刮片损失程度判定的准确率，且本实施例对于雨刮片损失程度的判定是基于雨刮片运行中产生的振动信号，因此需要对振动信号中的噪声进行滤除，即在步骤s10和步骤20之间，本实施例中的雨刮片预警方法中还包括步骤：对所述振动信号进行滤波降噪处理。
76.在本实施例中，当振动信号为数字信号时，可通过数字滤波器对振动信号进行滤波降噪处理；当振动信号为模拟信号时，可通过模拟滤波器对振动信号进行滤波降噪处理。
77.步骤s30、根据所述雨量信息获取与所述雨量信息相匹配的基准振动频谱图。
78.在本实施例中，存在多张基准振动频谱图，每一张基准振动频谱图都有其相对应范围的雨量信息。例如，当雨量信息的位于(0，n1]范围内，与该雨量信息相匹配的基准振动频谱图为第一基准振动频谱图；当雨量信息的位于(n1，n2]范围内，与该雨量信息相匹配的基准振动频谱图为第二基准振动频谱图；
…
；当雨量信息的位于(n
j-1
，nj]范围内，与该雨量信息相匹配的基准振动频谱图为第j基准振动频谱图。其中，雨量信息所对应的范围可以根据实际应用情况进行划分。
79.步骤s40、基于所述振动频谱图和所述基准振动频谱图，确定雨刮片的损伤程度。
80.具体地，基于所述振动频谱图和所述基准振动频谱图，确定雨刮片的损伤程度的步骤，包括：
81.步骤s41、基于所述雨刮片的运动周期，计算所述振动信号的周期数据长度。
82.在本实施例中，雨刮片的运动周期指的是雨刮片从初始位置开始运动后再次回到初始位置的时间，其中初始位置即为雨刮片未使用时所处的位置。
83.基于所述雨刮片的运动周期，计算所述振动信号的周期数据长度在本实施例中可以为：
84.统计位于雨刮臂上的振动传感器在运动周期内产生的振动信号个数，作为振动信号的周期数据长度。
85.步骤s42、根据所述周期数据长度对所述振动频谱图和所述基准振动频谱图进行划分组成区间，并按照相同的编码规则对所述振动频谱图的区间和所述基准振动频谱图的
区间分别进行编码。
86.在本实施例中，对于振动频谱图和基准振动频谱图都依据周期数据长度进行划分，即将振动频谱图和基准振动频谱图划分为一个一个的区间，然后按照相同的编码规则对振动频谱图中的各个区间以及基准振动频谱图中的各个区间进行编码。
87.例如，振动频谱图和基准振动频谱图均划分成了m个区间，则将振动频谱图和基准振动频谱图中各个区间从左至右分别编码为1、2、3
…
m。同样的，也可以采用其他编码规则，在此不再赘述。
88.步骤s43、计算所述振动频谱图的区间的面积值，以及所述基准振动频谱图的区间的面积值，其中，所述振动频谱图的区间的面积值为区间内振动频谱与坐标轴之间的面积值，所述基准振动频谱图的区间的面积值为区间内基准振动频谱与坐标轴之间的面积值。
89.在本实施例中，可以通过下述计算公式确定振动频谱图中各区间的面积值：
[0090][0091]
其中，fi表征振动频谱图的区间中第i个频率，mi表征振动频谱图的区间中第i个频率所对应的幅值，n表征周期数据长度。
[0092]
同样的，基准振动频谱图中各区间的面积值也可以通过上述计算公式确定。
[0093]
步骤s44、在所述振动频谱图的区间的编码和所述基准振动频谱图的区间的编码相同的情况下，计算所述振动频谱图的区间与所述基准振动频谱图的区间之间的面积差。
[0094]
例如，计算振动频谱图中编码为j的区间与基准振动频谱中编码为j的区间之间的面积差。
[0095]
步骤s45、根据所述振动频谱图的区间与所述基准振动频谱图的区间之间的面积差，统计所述面积差大于面积差阈值的区间在总区间中的占比。
[0096]
在本实施例中，总区间数即为振动频谱图/基准振动频谱图在步骤s42中划分后得到的区间个数。
[0097]
步骤s46、根据所述占比确定雨刮片的损伤程度。
[0098]
其中，损伤程度分为三个等级。当占比小于或等于第一占比阈值时，确定雨刮片的损伤程度为第一损伤程度，无需对雨刮片进行更换；当占比大于第一占比阈值且小于或等于第二占比阈值时，雨刮片的损伤程度为第二损伤程度，在预设时间后对雨刮片进行更换；当占比大于第二占比阈值时，雨刮片的损伤程度为第三损伤程度，立即对雨刮片进行更换。需要说明的是，第一占比阈值小于第二占比阈值。
[0099]
第一占比阈值和第二占比阈值通过实验确定，实验过程如下：在全新的雨刮片投入使用后，每间隔预设时间(预设时间可以以周为单位，也可以以月为单位，本领域技术人员可自行设置)计算雨刮片的占比，并将计算得到的占比与时间关联存储，直至雨刮片被替换并记录雨刮片被替换时的替换时间；选取与替换时间的间隔差距为第一时间间隔的时间所对应的占比作为第一占比阈值，选取与替换时间的间隔差距为第二时间间隔的时间所对应的占比作为第二占比阈值。其中，第一时间间隔大于第二时间间隔，本领域技术人员可自行设置第一时间间隔和第二时间间隔，在此不再具体限制。例如，第一时间间隔为半年，第二时间间隔为1个月。
[0100]
同时，为了提高第一占比阈值和第二占比阈值的准确性，在本实施例中，可以获取多个全新雨刮片每间隔预设时间计算得到的占比与其关联的时间，选择与替换时间的间隔差距为第一时间间隔的时间所对应的多组占比的平均值或中位值作为第一占比阈值，选择与替换时间的间隔差距为第二时间间隔的时间所对应的多组占比的平均值或中位值作为第二占比阈值。
[0101]
步骤s50、生成与所述损伤程度相对应的预警信息。
[0102]
其中，当确定雨刮片的损伤程度为第一损伤程度时，位于驾驶舱内的中控控制台上的报警信号灯不启动；当确定雨刮片的损伤程度为第二损伤程度时，位于驾驶舱内的中控控制台上的报警信号灯启动，报警颜色为橙色；当确定雨刮片的损伤程度为第三损伤程度时，位于驾驶舱内的中控控制台上的报警信号灯启动，报警颜色为红色。
[0103]
本技术实施例在雨刮片预警方法的第一实施例的基础上，还提供了第二实施例。参照图3，图3为本技术雨刮片预警方法第二实施例的流程示意图。
[0104]
在本实施例中，对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱图的步骤之前，所述雨刮片预警方法还包括：
[0105]
步骤s60、获取挡风玻璃的图像信息；
[0106]
步骤s70、根据所述图像信息确定修正因子，并基于所述修正因子，对所述振动信号进行修正。
[0107]
在本实施例中，当车辆挡风玻璃上的灰尘积累到一定厚度时，会加剧雨刮片运行时的振动，导致振动传感器获取的振动信号并不能准确反应雨刮片运行时的振动，进而导致雨刮片损失程度判定的准确率降低。因此，本实施例根据挡风玻璃的图像信息确定档风玻璃的清洁度，再根据清洁度确定修正因子，基于修正因子对振动信号进行修正，提高了振动信号的准确性，进而提高了雨刮片损失程度判定的准确率。
[0108]
具体步骤如下：
[0109]
步骤s60、获取挡风玻璃的图像信息。
[0110]
在本实施例中，由于灰尘直径很小，阳光照射到其上面时，会以灰尘为中心而四处散射开来，因此，挡风玻璃上灰尘的厚度会影响到挡风玻璃的温度，即灰尘越厚，挡风玻璃的温度越低。即在本实施例中，挡风玻璃的图像信息优选为红外图像信息，红外图像信息可通过设置在车辆内部的红外摄像装置获取。
[0111]
步骤s70、根据所述图像信息确定修正因子，并基于所述修正因子，对所述振动信号进行修正。
[0112]
具体的，根据所述图像信息确定修正因子，并基于所述修正因子，对所述振动信号进行修正，包括：
[0113]
步骤s71、对所述图像信息进行预处理，确定所述挡风玻璃的清洁度。
[0114]
具体的，对所述图像信息进行预处理，确定所述挡风玻璃的清洁度，包括：
[0115]
步骤s711、从所述红外图像信息中截取所述雨刮片的工作区域图。
[0116]
从红外图像信息中截取所述雨刮片的工作区域图的过程可以为：
[0117]
首选在红外图像信息中确定雨刮片未使用时的位置，将雨刮片的底端(与车辆固定一端)标记为o点，将雨刮片的顶端标记为a点；其次在红外图像信息中确定雨刮片最远运动时的位置(当雨刮片到达最远运动时的位置时，)无法在前进一步，将该位置时的雨刮片
的顶端标记为b点；最后以o点为原点，以雨刮片的长度为半径，以oa段和ob段作为两端，确定形状为扇形的工作区域图。
[0118]
步骤s712、将所述工作区域图划分为多个网格。
[0119]
步骤s713、基于预设的温度区间，根据所述多个网格中每一网格的温度值，对所述多个网格进行划分组成网格组。
[0120]
在本实施例中，当网格为规则形状时，每一网格中的温度值可以用每一网格的中心点所对应的温度值进行表征；当网格为不规则形状时，每一网格中的温度值可以用每一网格的形心点所对应的温度值进行表征。
[0121]
在本实施例中，预设的温度区间可以根据实际应用进行设置，在此不再赘述。
[0122]
步骤s714、基于所述网格组中每一网格的温度值，确定所述网格组对应的温度值和权重值。
[0123]
在本实施例中，网格组对应的温度值为网格组中所有网格的温度值的平均值。
[0124]
在本实施例中，网格组所对应的权重值的获取方法如下：
[0125]
1)根据温度值与rgb色值的预设映射关系，确定网格组中每一网格的rgb色值；
[0126]
2)始化k个聚类中心，k个聚类中心分别为u1，u2，
……
uk；
[0127]
3)将网格组中所有网格的rgb色值，按照最小距离的原则，将其分配到最近的聚类集合中，其中距离采用欧氏距离进行计算；
[0128]
4)将每个聚类集合中所有的rgb色值的均值作为新的聚类中心；
[0129]
5)重复步骤3)～4)，直到聚类中心不再发生变化；
[0130]
6)结束，将不再发生变化的聚类中心的个数作为网格组所对应的权重值。
[0131]
在本实施例中，温度值与rgb色值的预设映射关系可以参照色温与rgb色值的对应关系进行设置。
[0132]
步骤s715、根据预设的温度值与清洁度的映射关系，确定所述网格组对应的清洁度。
[0133]
在本实施例中，预设的温度值与清洁度的映射关系可以根据实际应用进行设置，一个温度值对应一个清洁度。
[0134]
步骤s716、根据所述网格组对应的清洁度和权重值，确定所述工作区域图的清洁度作为所述挡风玻璃的清洁度。
[0135]
在本实施例中，挡风玻璃的清洁度可以根据下述计算公式计算得到：
[0136][0137]
其中，qr表征第r组网格组的清洁度，αr第r组网格组的权重值。
[0138]
步骤s72、根据所述清洁度获取与所述清洁度相匹配的修正因子。
[0139]
在本实施例中，清洁度与修正因子之间存在映射关系，清洁度与修正因子的映射关系可以根据实际应用进行设置。
[0140]
步骤s73、基于所述修正因子，对所述振动信号进行修正。
[0141]
在本实施例中，修正后的振动信号的表征形式可以为z
′
＝λz，其中，λ为修正因子，z为未修正前的振动信号。
[0142]
本技术实施例提供了一种雨刮片预警装置，参照图4，图4为本技术雨刮片预警装
置第一实施例的功能模块示意图。
[0143]
在本实施例中，所述雨刮片预警装置包括：
[0144]
数据获取模块10，用于获取雨量信息和雨刮片运行中产生的振动信号；
[0145]
振动频谱分析模块20，用于对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱图；
[0146]
匹配模块30，用于根据所述雨量信息获取与所述雨量信息相匹配的基准振动频谱图；
[0147]
损伤判定模块40，用于基于所述振动频谱图和所述基准振动频谱图，确定雨刮片的损伤程度；
[0148]
预警模块50，用于生成与所述损伤程度相对应的预警信息。
[0149]
可选地，所述雨刮片预警装置还包括：
[0150]
图像信息获取模块，用于获取挡风玻璃的图像信息；
[0151]
修正模块，用于根据所述图像信息确定修正因子，并基于所述修正因子，对所述振动信号进行修正。
[0152]
可选地，所述修正模块包括：
[0153]
预处理单元，用于对所述图像信息进行预处理，确定所述挡风玻璃的清洁度；
[0154]
修正因子获取单元，用于根据所述清洁度获取与所述清洁度相匹配的修正因子；
[0155]
修正单元，用于基于所述修正因子，对所述振动信号进行修正。
[0156]
可选地，所述图像信息包括红外图像信息，所述预处理单元用于实现：
[0157]
从所述红外图像信息中截取所述雨刮片的工作区域图；
[0158]
将所述工作区域图划分为多个网格；
[0159]
基于预设的温度区间，根据所述多个网格中每一网格的温度值，对所述多个网格进行划分组成网格组；
[0160]
基于所述网格组中每一网格的温度值，确定所述网格组对应的温度值和权重值；
[0161]
根据预设的温度值与清洁度的映射关系，确定所述网格组对应的清洁度；
[0162]
根据所述网格组对应的清洁度和权重值，确定所述工作区域图的清洁度作为所述挡风玻璃的清洁度。
[0163]
可选地，所述损伤判定模块包括：
[0164]
周期数据长度获取单元，用于基于所述雨刮片的运动周期，计算所述振动信号的周期数据长度；
[0165]
划分编码单元，用于根据所述周期数据长度对所述振动频谱图和所述基准振动频谱图进行划分组成区间，并按照相同的编码规则对所述振动频谱图的区间和所述基准振动频谱图的区间分别进行编码；
[0166]
面积值计算单元，用于计算所述振动频谱图的区间的面积值，以及所述基准振动频谱图的区间的面积值，其中，所述振动频谱图的区间的面积值为区间内振动频谱与坐标轴之间的面积值，所述基准振动频谱图的区间的面积值为区间内基准振动频谱与坐标轴之间的面积值；
[0167]
差值计算单元，用于在所述振动频谱图的区间的编码和所述基准振动频谱图的区间的编码相同的情况下，计算所述振动频谱图的区间与所述基准振动频谱图的区间之间的
面积差；
[0168]
占比计算单元，用于根据所述振动频谱图的区间与所述基准振动频谱图的区间之间的面积差，统计所述面积差大于面积差阈值的区间在总区间中的占比；
[0169]
损伤程度判定单元，用于根据所述占比确定雨刮片的损伤程度。
[0170]
可选地，所述雨刮片预警装置还包括：
[0171]
滤波模块，用于对所述振动信号进行滤波降噪处理。
[0172]
可选地，所述振动频谱分析模块用于实现：
[0173]
通过傅里叶变换算法对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱；
[0174]
或者，通过小波变换算法对所述振动信号进行频谱分析，以确定所述振动信号对应的振动频谱。
[0175]
本技术雨刮片预警装置具体实施方式与上述雨刮片预警方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
[0176]
本技术实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有雨刮片预警程序，所述雨刮片预警程序被处理器执行时实现如上所述的雨刮片预警方法的步骤。
[0177]
本技术存储介质具体实施方式与上述雨刮片预警方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
[0178]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0179]
上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0180]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
[0181]
以上仅为本技术的优选实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。