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摘要：本申请涉及设备管控的技术领域，尤其涉及一种车辆增程器功率优化控制方法、装置、设备以及介质，该方法包括：获取遥感图像信息以及功率需求标准，对遥感图像信息进行图像分析，得到路段路况信息，基于功率需求标准确定与路段路况信息相对应的功率需求信息，根据功率需求信息生成第一输出指令以及第二输出指令。本申请提高了对车辆增程器的控制精准度。

主权项：1.一种车辆增程器功率优化控制方法，其特征在于，包括：获取遥感图像信息以及功率需求标准，所述遥感图像信息为电动汽车在未来预设时间段内所行驶路段的遥感图像信息，所述功率需求标准为不同行驶路段路况对应的不同功率需求之间的对应标准；对所述遥感图像信息进行图像分析，得到路段路况信息；所述对所述遥感图像信息进行图像分析，得到路段路况信息，包括：获取历史路况图像，并对所述历史路况图像进行预处理，得到光谱图像信息，所述历史路况图像用于表征在历史周期内不同行驶路况的遥感图像；将所述光谱图像信息输入至训练后的分类模型中进行训练，得到路况类别图像以及与所述路况类别图像相对应的标注矢量信息，所述路况类别图像用于表征在不同行驶路况中不同类别参数路况的图像，所述标注矢量信息用于表示所述路况类别图像中不同类别参数所对应的参数值信息；将所述标注矢量信息与所述路况类别图像对应绑定，得到路况矢量文件；对所述路况矢量文件进行矢量转栅格处理，并将处理后得到的图像像素值以及与所述图像像素值所对应的图像类别图像作为训练样本，所述图像像素值用于表征所述路况矢量文件中所述路况类别图像不同路况类别所对应的像素值；对所述训练样本进行特征融合处理，得到边缘融合特征，并基于所述边缘融合特征对预设网络模型中进行训练，得到训练好的识别网络模型；将所述遥感图像信息中的遥感图像输入至训练好的识别网络模型中进行训练，得到路段路况信息；其中，所述将所述遥感图像信息中的遥感图像输入至训练好的识别网络模型中进行训练，得到路段路况信息，包括：对所述遥感图像信息中的遥感图像进行重叠切片处理，得到切割图像信息；基于所述切割图像信息构建二级DSM模型，并调取所述二级DSM模型中的DSM数据，将所述DSM数据与所述切割图像信息输入至所述识别网络模型中进行识别训练，得到路段路况信息；基于所述功率需求标准确定与所述路段路况信息相对应的功率需求信息；根据所述功率需求信息生成第一输出指令以及第二输出指令，所述第一输出指令用于控制电动汽车的电池输出功率，所述第二输出指令用于控制电动汽车的增程器输出功率；其中，所述根据所述功率需求信息生成第一输出指令以及第二输出指令，之后还包括：对所述路段路况信息进行路况异常检测，确定所述路段路况信息是否存在路况异常；若所述路段路况信息存在路况异常，则获取车辆承重信息，并基于所述路段路况信息确定当前车辆位置以及预设路况位置，根据所述车辆承重信息、所述当前车辆位置以及预设路况位置对电动汽车功率进行优化分析，得到优化功率需求；根据所述优化功率需求生成第三输出指令，控制调节所述电池输出功率以及所述增程器输出功率；其中，所述根据所述车辆承重信息、所述当前车辆位置以及预设路况位置对所述电动汽车功率进行优化分析，得到优化功率需求，包括：根据所述车辆承重信息确定车辆承重数据以及车辆性能属性数据；采集车辆图像信息，并基于所述车辆图像信息与所述车辆承重数据以及所述车辆性能属性数据进行图像数据结合，得到数据标注图像；根据所述数据标注图像搭建车辆三维模型，并将所述车辆三维模型在所述二级DSM模型中进行模拟行驶分析，得到所述电动汽车在不同功率需求的运行基础上通过路段路况时的车辆属性数据变化；判断所述功率需求信息中的功率需求所对应的所述车辆属性数据变化是否存在预设异常数据，若存在，则基于所述电动汽车在不同功率需求的运行基础上通过路段路况时的车辆属性数据变化对所述功率需求信息中的功率需求进行功率调整，得到优化功率需求。

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