(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111440568.1 (22)申请日 2021.11.30 (71)申请人 中国汽车技 术研究中心有限公司 地址 300300 天津市东 丽区先锋 东路68号 申请人 中汽数据有限公司 　 中汽数据 （天津） 有限公司 (72)发明人 崔晨　惠怡静　刘雪峰　徐树杰　 刘伟　王雷　朱振宇　任家宝　 王超前　王秀旭　齐亮　林锦州　 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 车内气味评价模型构建方法和车内气味评 价方法 (57)摘要 本发明实施例公开了一种车内气味评价模 型构建方法和车内气味评价方法。 其中， 车内气 味评价模型构建方法包括： 根据目标车型车内原 始气体样品的混合污染物浓度和混合污染物臭 气浓度， 计算所述目标车型的混合污染物嗅阈 值； 其中， 所述混合污染物包括多种挥发性污染 物； 利用所述混合污染物嗅阈值以及韦伯 ‑费希 纳主客观耦合定律， 构建所述目标车型车内气体 的混合污染物浓度与客观气味强度之间的关系 模型； 以所述原始气体样品在不同稀释倍数下的 混合污染物浓度和主观气味强度为训练数据， 对 所述关系模 型中的待定参数进行训练， 得到训练 好的关系模 型。 本实施例构建的模 型无需区分单 一污染物成分， 且误差更小。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114186824 A 2022.03.15 CN 114186824 A 1.一种车内气味评价模型构建方法， 其特 征在于， 包括： 根据目标车型车内原始气体样品的混合污染物浓度和混合污染物臭气浓度， 计算所述 目标车型的混合污染物嗅阈值； 其中， 所述混合污染物包括多种挥发性污染物； 利用所述混合污染物嗅阈值以及韦伯 ‑费希纳主客观耦合定律， 构建所述目标车型车 内气体的混合污染物浓度与客观气味强度之间的关系模型； 以所述原始气体样品在不同稀释倍数下的混合污染物浓度和主观气味强度为训练数 据， 对所述关系模型中的待定参数进行训练， 得到训练好的关系模型； 其中， 主观气味强度 包括： 气味评价员对气体样品的气味强度评价。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据目标车型车内原始气体样品的混合污 染物浓度和混合污染物臭气浓度， 计算所述目标 车型的混合污染物嗅阈值， 包括： 获取多名气味评价员给 出的所述原 始气体样品在不同稀释倍数 下的主观气味强度； 从每名气味评价员给出的多个主观气 味强度中， 选取1.5级气味强度前后距离最近的 两个主观气味强度作为第一主观气味强度和第二主观气味强度， 或者选取距离2级气味强 度前后距离最近的两个主观气味强度作为第一主观气味强度和第二主观气味强度； 计算所述第一主观气味强度对应的稀释倍数和所述第二主观气味强度对应的稀释倍 数的几何平均值， 得到每名气味评价员给 出的混合污染物臭气浓度； 求取所述多名气味评价员给出的混合污染物臭气浓度的算术平均值， 得到所述混合污 染物臭气浓度。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 以所述原始气体样品在不同稀释倍数 下的混合污染物浓度和主观气味强度为训练数据， 对所述关系模型中的待定参数进行训练 之后， 还包括： 求解所述训练好的关系模型对所述训练数据的拟合度； 如果所述拟合度小于预设拟合度阈值， 更换所述原始气体样品和/或增加所述原始气 体样品的稀释倍数的数量， 返回以所述原始气 体样品在不同稀释倍数下的混合污染物浓度 和主观气味强度为训练数据， 对所述关系模型中的待定参数进行训练的步骤， 直到所述拟 合度大于或等于所述拟合度阈值。 4.根据权利要求1 ‑3任一项所述的方法， 其特 征在于， 所述关系模型为： S＝a*lg(C /ODT)+b； 其中， C表示所述混合污染物浓度、 S表示所述客观气味强度， a和b表示待定参数， ODT表 示所述混合污染物嗅阈值。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 以所述原始气体样品在不同稀释倍数下的 混合污染物浓度和主观气味强度为训练数据， 对所述关系模型中的待定参数进行训练， 包 括： 在模型训练中， 将b的初始值范围设置为(1.5,2)。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据目标车型车内原始气体样品的混合污 染物浓度和混合污染物臭气浓度， 计算所述目标 车型的混合污染物嗅阈值， 包括： 通过光离 子化检测仪检测所述原 始气体样品的混合污染物浓度。 7.一种车内气味评价方法， 其特 征在于， 包括： 利用如权利要求1 ‑6任一项所述的方法， 得到所述训练好的关系模型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114186824 A 2将所述目标车型车内待测气体样品的混合污染物浓度输入所述训练好的关系 模型， 预 测所述待测气体样品的客观气味强度。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 将所述目标车型车内待测气体样品的混合 污染物浓度输入所述训练好的关系模型， 预测所述待测气体样品的客观气味强度之后， 还 包括： 获取多名气味评价人员给出的所述待测气体样品的气味类型和气味愉悦度， 以及所述 待测气体样品在不同稀释倍数 下的主观气味强度； 根据所述待测气体样品的多个主观气味强度， 计算所述待测气体样品的混合污染物臭 气浓度； 如果所述待测气体样品的混合污染物臭气浓度、 客观气味强度、 气味类型和气味愉悦 度均达标， 所述待测气体样品所在车辆的车内气味达标。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储器， 用于存 储一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1 ‑6中任一所述的车内气味评价模型构建方法， 或如权利要求7或8所述的车 内气味评价方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器 执行时实现如权利要求1 ‑6中任一所述的车内气味评价模型构建方法， 或如权利要求7或8 所述的车内气味评价方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114186824 A 3