一种数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，其中，该方法包括：获取车辆行驶数据；根据车辆行驶数据生成的一般训练样本对初始驾驶辅助识别网络进行训练；将车辆行驶数据输入到初级驾驶辅助识别网络中，以得到初级驾驶辅助识别网络输出的车辆行驶数据所处的行驶场景；将车辆行驶数据所处的行驶场景上传至云服务器，以根据车辆行驶数据所处的行驶场景，确定出车辆行驶数据所处的真实行驶场景，并生成特殊训练样本。本申请提供的数据处理方法，通过车辆行驶数据生成特殊训练样本，可以增加用于训练驾驶辅助识别网络的样本。本。本。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其是涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]当前汽车已经成为人们日常生活中不可缺少的交通工具之一，车辆在行驶过程中带来的安全问题受到人们的广泛关注。
[0003]车辆驾驶辅助系统可以根据车辆行驶信息，判断出当前车辆所处的驾驶场景，进而为驾驶人员提供驾驶决策和危险预警。
[0004]为了让车辆驾驶辅助系统可以实现对驾驶场景的判断，通常需要利用大量不同场景下的车辆行驶数据生成的训练样本对车辆驾驶辅助系统中的识别模型进行训练，让识别模型学习到哪些信息对应危险情况，哪些信息对应安全情况。因此，常见场景下的车辆行驶数据和非常见场景下的车辆行驶数据对训练车辆驾驶辅助系统中的识别模型非常重要。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，以增加训练样本，使得车辆驾驶辅助系统中的识别模型的训练精度提高。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，应用于车载处理器，所述方法包括：
[0007]获取目标车辆行驶时所产生的车辆行驶数据；
[0008]根据所述车辆行驶数据生成的一般训练样本对初始驾驶辅助识别网络进行训练，以生成未训练完成的初级驾驶辅助识别网络；
[0009]将所述车辆行驶数据输入到所述初级驾驶辅助识别网络中，以得到所述初级驾驶辅助识别网络输出的所述车辆行驶数据所处的行驶场景；
[0010]将所述车辆行驶数据所处的行驶场景上传至云服务器，以根据所述车辆行驶数据所处的行驶场景，确定出所述车辆行驶数据所处的真实行驶场景，并根据所述车辆行驶数据所处的真实行驶场景生成特殊训练样本；所述特殊训练样本用于对所述初级驾驶辅助识别网络进行训练。
[0011]结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述车辆行驶数据以下至少一种数据：车辆的位置数据、车辆的行驶速度、车辆的行驶姿态、车辆驾驶人员的状态信息和危险告警数据。
[0012]结合第一方面的第一种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述车辆行驶数据包括车辆的位置数据、车辆的行驶速度、车辆的行驶姿态和车辆驾驶人员的状态信息；
[0013]所述将所述车辆行驶数据输入到所述初级驾驶辅助识别网络中，以得到所述初级驾驶辅助识别网络输出的所述车辆行驶数据所处的行驶场景，包括：
[0014]根据所述车辆行驶数据，所述初级驾驶辅助识别网络检测所述目标车辆是否发生预设危险事件；
[0015]若所述初级驾驶辅助识别网络检测到所述目标车辆发生预设危险事件，则判断是否有前车，且所述目标车辆与前车的距离是否小于预设距离；
[0016]若有前车且所述目标车辆与前车的距离小于预设距离，则确定所述车辆行驶数据所处的行驶场景为危险场景。
[0017]结合第一方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述预设危险事件包括以下任意一种或多种：车头发生碰撞、车辆发生急减速、车辆发生急变道以及车辆内的驾驶人员处于危险驾驶状态。
[0018]结合第一方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述车辆行驶数据还包括：危险告警数据；
[0019]所述将所述车辆行驶数据所处的行驶场景上传至云服务器，以根据所述车辆行驶数据所处的行驶场景，确定出所述车辆行驶数据所处的真实行驶场景，包括：
[0020]所述将所述车辆行驶数据所处的行驶场景上传至云服务器，以根据所述目标车辆发生预设危险事件和所述危险告警数据，确定出所述车辆行驶数据所处的真实行驶场景。
[0021]结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述一般训练样本是通过以下步骤得到的：
[0022]将所述车辆行驶数据所处的行驶场景上传至云服务器，以根据所述车辆行驶数据和所述车辆行驶数据所处的行驶场景，生成一般训练样本。
[0023]结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述根据所述车辆行驶数据生成的一般训练样本对初始驾驶辅助识别网络进行训练，以生成未训练完成的初级驾驶辅助识别网络之后，还包括：
[0024]判断是否发生前车切换事件；
[0025]若未发生前车切换事件，则检测所述车辆行驶数据的数据波形是否发生抖动；
[0026]若所述车辆行驶数据的数据波形发生抖动，则将所述车辆行驶数据上传至云服务器，以根据所述车辆行驶数据，确定出所述车辆行驶数据所处的真实行驶场景，并根据所述车辆行驶数据所处的真实行驶场景生成特殊训练样本；所述特殊训练样本用于对所述初级驾驶辅助识别网络进行训练。
[0027]第二方面，本申请实施例还提供一种数据处理装置，包括：
[0028]获取模块，用于获取目标车辆行驶时所产生的车辆行驶数据；
[0029]训练模块，用于根据所述车辆行驶数据生成的一般训练样本对初始驾驶辅助识别网络进行训练，以生成未训练完成的初级驾驶辅助识别网络；
[0030]输入模块，用于将所述车辆行驶数据输入到所述初级驾驶辅助识别网络中，以得到所述初级驾驶辅助识别网络输出的所述车辆行驶数据所处的行驶场景；
[0031]第一上传模块，用于将所述车辆行驶数据所处的行驶场景上传至云服务器，以根据所述车辆行驶数据所处的行驶场景，确定出所述车辆行驶数据所处的真实行驶场景，并根据所述车辆行驶数据所处的真实行驶场景生成特殊训练样本；所述特殊训练样本用于对所述初级驾驶辅助识别网络进行训练。
[0032]第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述
存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
[0033]第四方面，本申请实施例还提供一种可读存储介质，该可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
[0034]本申请实施例提供的数据处理方法，包括：获取目标车辆在一般行驶环境下进行行驶时所产生的车辆行驶数据和目标车辆在特殊行驶环境下进行行驶时所产生的车辆行驶数据；根据车辆行驶数据生成的一般训练样本对初始驾驶辅助识别网络进行训练，以生成未训练完成的初级驾驶辅助识别网络；将车辆行驶数据输入到初级驾驶辅助识别网络中，以得到初级驾驶辅助识别网络输出的车辆行驶数据所处的行驶场景；将车辆行驶数据和车辆行驶数据所处的行驶场景上传至云服务器，以根据车辆行驶数据和车辆行驶数据所处的行驶场景，确定出车辆行驶数据所处的真实行驶场景，并根据车辆行驶数据和车辆行驶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于车载处理器，所述方法包括：获取目标车辆行驶时所产生的车辆行驶数据；根据所述车辆行驶数据生成的一般训练样本对初始驾驶辅助识别网络进行训练，以生成初级驾驶辅助识别网络；将所述车辆行驶数据输入到所述初级驾驶辅助识别网络中，以得到所述初级驾驶辅助识别网络输出的所述车辆行驶数据所处的行驶场景；将所述车辆行驶数据所处的行驶场景上传至云服务器，以根据所述车辆行驶数据所处的行驶场景，确定出所述车辆行驶数据所处的真实行驶场景，并根据所述车辆行驶数据所处的真实行驶场景生成特殊训练样本；所述特殊训练样本用于对所述初级驾驶辅助识别网络进行训练。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述车辆行驶数据以下至少一种数据：车辆的位置数据、车辆的行驶速度、车辆的行驶姿态、车辆驾驶人员的状态信息和危险告警数据。3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述车辆行驶数据包括车辆的位置数据、车辆的行驶速度、车辆的行驶姿态和车辆驾驶人员的状态信息；所述将所述车辆行驶数据输入到所述初级驾驶辅助识别网络中，以得到所述初级驾驶辅助识别网络输出的所述车辆行驶数据所处的行驶场景，包括：根据所述车辆行驶数据，所述初级驾驶辅助识别网络检测所述目标车辆是否发生预设危险事件；若所述初级驾驶辅助识别网络检测到所述目标车辆发生预设危险事件，则判断是否有前车，且所述目标车辆与前车的距离是否小于预设距离；若有前车且所述目标车辆与前车的距离小于预设距离，则确定所述车辆行驶数据所处的行驶场景为危险场景。4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述预设危险事件包括以下任意一种或多种：车头发生碰撞、车辆发生急减速、车辆发生急变道以及车辆内的驾驶人员处于危险驾驶状态。5.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述车辆行驶数据还包括：危险告警数据；所述将所述车辆行驶数据所处的行驶场景上传至云服务器，以根据所述车辆行驶数据所处的行驶场景，确定出所述车辆行驶数据所处的真实行驶场景，包括：所述将所述车辆行驶数据所处的行驶场景上传至云服务器，以根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨宏达，李国镇，卢美奇，李友增，戚龙雨，吴若溪，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：