1.基于深度學(xué)習(xí)的電動(dòng)車電池狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于深度學(xué)習(xí)的電動(dòng)車電池狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，所述余能測(cè)試包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述基于深度學(xué)習(xí)的電動(dòng)車電池狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，所述容量損失特征參數(shù)包括負(fù)極材料活性損失參數(shù)、內(nèi)阻材料活性損失參數(shù)、正極材料活性損失參數(shù)和鋰損失參數(shù)，所述根據(jù)容量損失特征參數(shù)計(jì)算電動(dòng)車電池的荷電狀態(tài)soc包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、soc評(píng)估模型參數(shù)優(yōu)化和soc評(píng)估模型應(yīng)用。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于深度學(xué)習(xí)的電動(dòng)車電池狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理用于對(duì)容量損失特征參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，并進(jìn)行歸一化處理，所述soc評(píng)估模型參數(shù)優(yōu)化根據(jù)訓(xùn)練集通過(guò)飛蛾優(yōu)化算法對(duì)soc評(píng)估模型的核參數(shù)和懲罰因子進(jìn)行尋優(yōu)，所述soc評(píng)估模型應(yīng)用用于根據(jù)優(yōu)化后的核參數(shù)和懲罰因子對(duì)測(cè)試集進(jìn)行評(píng)估，輸出電動(dòng)車電池的荷電狀態(tài)soc。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述基于深度學(xué)習(xí)的電動(dòng)車電池狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，所述s3具體步驟如下：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述基于深度學(xué)習(xí)的電動(dòng)車電池狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)紅外視頻差分圖像進(jìn)行去噪處理具體步驟如下：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述基于深度學(xué)習(xí)的電動(dòng)車電池狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，所述電池健康狀態(tài)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、特征融合層和輸出層；
8.基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)力電池狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的基于深度學(xué)習(xí)的電動(dòng)車電池狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，所述系統(tǒng)包括荷電狀態(tài)評(píng)估模塊和健康狀態(tài)評(píng)估模塊；