数据处理方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置及设备，该方法包括：获取第一数据和第一历史行驶特征，第一数据包括车辆在第一时段的第一行驶数据，第一历史行驶特征为根据车辆的历史行驶数据确定得到的；根据第一数据和第一历史行驶特征，确定车辆在第一时段出现异常；根据第一时段对车辆的行车记录视频进行标注。提高了视频段的查找效率。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】数据处理方法、装置及设备
本申请涉及智能驾驶及智能车
，尤其涉及一种数据处理方法、装置及设备。
技术介绍
目前，很多车辆中可以安装行车记录仪，行车记录仪可以拍摄并存储车辆在行驶过程中的视频。行车记录仪拍摄的视频以及视频的拍摄时间可以存储在预设存储空间。在特殊情况下，例如，车辆发生事故、用户回忆驾驶场景等，用户需要在预设存储空间中查找相应的视频段。在现有技术中，用户通常估计大概的时间，并根据该估计的时间在预设存储空间中查找相应的视频。然而，在上述查找所需视频段的效率较低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种数据处理方法、装置及设备。提高了视频段的查找效率。第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，该方法包括：获取第一数据和第一历史行驶特征，根据第一数据和第一历史行驶特征，确定车辆在第一时段出现异常，根据第一时段对车辆的行车记录视频进行标注。其中，第一数据包括车辆在第一时段的第一行驶数据，第一历史行驶特征为根据车辆的历史行驶数据确定得到的。在上述过程中，第一数据可以反应车辆在第一时段内的行驶情况，第一历史行驶特征可以反应车辆的驾驶人员的驾驶习惯。由于用户的驾驶习惯通常较为固定，因此，根据第一行驶数据和第一历史行驶特征，可以准确的确定车辆在第一时段内是否存在异常。在确定车辆在第一时段内存在异常时，可以对摄像设备拍摄的行车记录视频进行标注，以记录车辆在第一时段内存在异常，使得可以对行车记录视频进行准确的标注，用户根据对行车记录视频的标注结果，可以准确快速的查到所需的视频，提高的视频查找的效率。在一种可能的实施方式中，第一行驶数据包括如下数据中的至少一种：车辆中的部件的状态数据；车辆中的部件的运行数据；或者，车辆中的部件采集的传感数据。在上述过程中，第一行驶数据包括部件的状态数据、运行数据或传感数据中的一种或多种，这些数据均是车辆在运行的过程中产生的，可以准确的反映车辆的行驶情况，因此，根据上述第一行驶数据可以准确的确定车辆在第一时段内是否存在异常。在一种可能的实施方式中，第一历史行驶特征包括：多种历史行驶数据对应的多条历史数据曲线，历史数据曲线用于指示历史行驶数据的分布规律，历史行驶数据包括如下至少一种：车辆中的部件的历史状态数据；车辆中的部件的历史运行数据；或者，车辆中的部件采集的历史传感数据。在上述过程中，历史行驶数据包括部件的历史状态数据、历史运行数据或历史传感数据中的一种或多种，这些数据均是车辆在历史运行的过程中产生的，可以准确的反映车辆的历史行驶情况，该车辆的历史行驶情况体现了用户的驾驶习惯，因此，根据上述第一历史行驶特征可以准确的确定车辆在第一时段内是否存在异常。在一种可能的实施方式中，可以通过如下方式获取第一历史行驶特征：通过第一模型对历史行驶数据进行处理，得到第一历史行驶特征；其中，第一模型为对多组第一样本学习得到的，多组第一样本中的每组第一样本包括：样本行驶数据和样本历史行驶特征。在上述过程中，通过对多组第一样本进行学习，使得第一模块具有获取行驶数据的形式特征的功能，因此，通过第一模型对历史样本数据进行处理，可以准确的获取得到第一历史行驶特征。在一种可能的实施方式中，可以通过如下方式根据第一数据和第一历史行驶特征，确定车辆在第一时段出现异常：确定第一数据和第一历史行驶特征之间的相似度；根据相似度确定车辆在第一时段出现异常。在上述过程中，第一数据和第一历史行驶特征之间的相似度体现了车辆在第一时段内的运行情况与用户的驾驶习惯之间的相似度，由于用户的驾驶习惯通常固定，因此，通过该相似度可以准确的确定车辆在第一时段是否出现异常。在一种可能的实施方式中，可以通过如下方式确定第一数据和第一历史行驶特征之间的相似度：通过第二模型对第一数据和第一历史行驶特征进行处理，得到相似度；其中，第二模型为对多组第二样本学习得到的，多组第二样本中的每组第二样本包括样本数据、样本行驶特征和样本相似度，样本数据包括样本行驶数据。在上述过程中，通过对多组第二样本进行学习，使得第二模型具有确定数据和行驶特征之间的相似度的功能，因此，通过第二模型对第一数据和第一历史行驶特征进行处理，可以准确的确定得到第一数据和第一历史行驶特征之间的相似度。在一种可能的实施方式中，通过第二模型对第一数据和第一历史行驶特征进行处理，得到相似度，包括：通过第二模型确定第一数据对应的第一数据曲线；通过第二模型对第一数据曲线和第一历史行驶特征中的历史数据曲线进行对比处理，得到相似度。在上述过程中，第一数据曲线可以准确的反映第一数据，因此，将第一数据曲线和历史数据曲线进行比对，可以准确的获取得到相似度。在一种可能的实施方式中，第一数据还包括场景数据，场景数据包括如下信息中的至少一种：时间信息、位置信息、路况信息或天气信息。在上述过程中，用户在不同场景(例如，不同天气、不同路况)下的驾驶习惯可能有所差异，因此，当第一数据还包括场景数据时，可以根据场景数据确定用户在第一时段内驾驶所处的场景，这样，根据第一数据可以更加准确的确定车辆在第一时段是否出现异常。在一种可能的实施方式中，可以通过如下方式获取第一历史行驶特征：根据场景数据，在多个历史行驶特征中确定第一历史行驶特征。在上述过程中，获取得到的第一历史行驶特征与场景数据相关，使得第一数据对应的场景和第一历史行驶特征对应的场景相同，使得确定车辆在第一时段是否出现异常的准确度较高。在一种可能的实施方式中，可以通过如下方式根据第一时段对车辆的行车记录视频进行标注：生成异常信息；根据第一时段，在行车记录视频中标注异常信息。在一种可能的实施方式中，异常信息包括如下信息中的至少一种：异常等级、异常类型或者异常描述信息。在上述过程中，通过在行车记录视频中标注异常信息，使得用户根据对行车记录视频的标注结果，可以准确快速的查到所需的视频，提高的视频查找的效率。第二方面，本申请实施例提供一种数据处理装置，包括：获取模块、确定模块和标注模块，其中，所述获取模块用于，获取第一数据和第一历史行驶特征，所述第一数据包括车辆在第一时段的第一行驶数据，所述第一历史行驶特征为根据所述车辆的历史行驶数据确定得到的；所述确定模块用于，根据所述第一数据和所述第一历史行驶特征，确定所述车辆在第一时段出现异常；所述标注模块用于，根据所述第一时段对所述车辆的行车记录视频进行标注。在一种可能的实施方式中，所述第一行驶数据包括如下数据中的至少一种：所述车辆中的部件的状态数据；所述车辆中的部件的运行数据；或者，所述车辆中的部件采集的传感数据。在一种可能的实施方式中，所述第一历史行驶特征包括：多种历史行驶数据对应的多条历史数据曲线，所述历史数据曲线用于指示所述历史行驶数据的分布规律，所述历史行驶数据包括如下至少一种：所述车辆中的部件的历史状态数据；所述车辆中的部件的历史运行数据；或者，所述车辆中的部件采集的历史传感数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取第一数据和第一历史行驶特征，所述第一数据包括车辆在第一时段的第一行驶数据，所述第一历史行驶特征为根据所述车辆的历史行驶数据确定得到的；/n根据所述第一数据和所述第一历史行驶特征，确定所述车辆在第一时段出现异常；/n根据所述第一时段对所述车辆的行车记录视频进行标注。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取第一数据和第一历史行驶特征，所述第一数据包括车辆在第一时段的第一行驶数据，所述第一历史行驶特征为根据所述车辆的历史行驶数据确定得到的；
根据所述第一数据和所述第一历史行驶特征，确定所述车辆在第一时段出现异常；
根据所述第一时段对所述车辆的行车记录视频进行标注。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一行驶数据包括如下数据中的至少一种：
所述车辆中的部件的状态数据；
所述车辆中的部件的运行数据；
或者，所述车辆中的部件采集的传感数据。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一历史行驶特征包括：多种历史行驶数据对应的多条历史数据曲线，所述历史数据曲线用于指示所述历史行驶数据的分布规律，所述历史行驶数据包括如下至少一种：
所述车辆中的部件的历史状态数据；
所述车辆中的部件的历史运行数据；
或者，所述车辆中的部件采集的历史传感数据。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，获取所述第一历史行驶特征，包括：
通过第一模型对所述历史行驶数据进行处理，得到所述第一历史行驶特征；
其中，所述第一模型为对多组第一样本学习得到的，所述多组第一样本中的每组第一样本包括：样本行驶数据和样本历史行驶特征。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，根据所述第一数据和所述第一历史行驶特征，确定所述车辆在第一时段出现异常，包括：
确定所述第一数据和所述第一历史行驶特征之间的相似度；
根据所述相似度确定所述车辆在所述第一时段出现异常。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一数据和所述第一历史行驶特征之间的相似度，包括：
通过第二模型对所述第一数据和所述第一历史行驶特征进行处理，得到所述相似度；
其中，所述第二模型为对多组第二样本学习得到的，所述多组第二样本中的每组第二样本包括样本数据、样本行驶特征和样本相似度，所述样本数据包括样本行驶数据。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过第二模型对所述第一数据和所述第一历史行驶特征进行处理，得到所述相似度，包括：
通过所述第二模型确定所述第一数据对应的第一数据曲线；
通过所述第二模型对所述第一数据曲线和所述第一历史行驶特征中的历史数据曲线进行对比处理，得到所述相似度。


8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述第一数据还包括场景数据，所述场景数据包括如下信息中的至少一种：
时间信息、位置信息、路况信息或天气信息。


9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，获取所述第一历史行驶特征，包括：
根据所述场景数据，在多个历史行驶特征中确定所述第一历史行驶特征。


10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一时段对所述车辆的行车记录视频进行标注，包括：
生成异常信息；
根据所述第一时段，在所述行车记录视频中标注所述异常信息。


11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述异常信息包括如下信息中的至少一种：
异常等级、异常类型或者异常描述信息。


12.一种数据处理装置，其特征在于，包括：获取模块、确定模块和标注模块，其中，
所述获取模块用于，获取第一数据和第一历史行驶特征，所述第一数据包括车辆在第一时段的第一行驶数据，所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：包那日松，张桂成，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44