一种车端数据处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车端数据处理方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取车辆自动驾驶过程中产生的车端数据；基于车端数据类型，调用对应的场景检测模型对所述车端数据进行检测，确定场景检测结果；所述场景检测模型用于对自动驾驶过程中的场景进行检测，场景检测结果包括第一类检测结果和第二类检测结果，第一类检测结果用于表示检测出异常场景，第二类检测结果用于表示未检测出所述异常场景；将与第一类检测结果相对应的车端数据进行保存，并将除所述与第一类检测结果相对应的车端数据之外的车端数据删除。该实施方式降低人力及网络资源成本、节约存储资源并提高自动驾驶算法更新迭代的效率。驶算法更新迭代的效率。驶算法更新迭代的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种车端数据处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种车端数据处理方法及装置。

技术介绍

[0002]自动驾驶技术通过计算机系统替代传统的驾驶员操控，是汽车产业未来发展的新趋势。
[0003]为了自动驾驶算法的更新迭代，需要先找出自动驾驶算法的问题数据，然后进行问题回归和算法迭代。目前，在运营过程中，主要通过以下方式确定自动驾驶算法的问题数据：运营人员在现场实时记录问题和时间点，再筛选需要的数据记录，回传数据后进行自动驾驶算法的迭代；或现场的运营人员不需要实时记录，而是回传所有数据，后期再从所有数据中查找需要的问题数据，进行自动驾驶算法的迭代。
[0004]在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：
[0005]运营人员现场实时记录会使得自动驾驶运营的人力成本过高；而自动驾驶车辆存储资源有限，保留所有数据浪费存储资源，保留后大量数据回传时占用网络，网络成本较高，后期需要再从所有数据中定位问题数据，效率太低。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术提供一种车端数据处理方法及装置，能够降低人力及网络资源成本、节约存储资源并提高自动驾驶算法更新迭代的效率。
[0007]为实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种车端数据处理方法。
[0008]本专利技术的车端数据处理方法包括：
[0009]获取车辆自动驾驶过程中产生的车端数据；
[0010]基于车端数据类型，调用对应的场景检测模型对所述车端数据进行检测，确定场景检测结果；所述场景检测模型用于对自动驾驶过程中的场景进行检测，场景检测结果包括第一类检测结果和第二类检测结果，第一类检测结果用于表示检测出异常场景，第二类检测结果用于表示未检测出所述异常场景；
[0011]将与第一类检测结果相对应的车端数据进行保存，并将除所述与第一类检测结果相对应的车端数据之外的车端数据删除。
[0012]可选地，所述获取车辆自动驾驶过程中产生的车端数据包括：
[0013]接收车辆自动驾驶过程中产生的车端数据并将其保存；在接收到触发指令后，解析出所述触发指令携带的车端数据标识，获取与所述车端数据标识相对应的车端数据。
[0014]所述方法还包括：
[0015]在获取与所述车端数据标识相对应的车端数据之后，判断获取数据是否成功，若否，则上报错误信息。
[0016]可选地，所述基于车端数据类型，调用对应的场景检测模型对所述车端数据进行检测，确定场景检测结果包括：
[0017]根据场景检测模型的配置信息，从与所述车端数据标识相对应的车端数据中选取该模型所需的车端数据；将模型所需的车端数据输入场景检测模型，以对车端数据进行检测，确定场景检测结果。
[0018]可选地，所述场景检测模型包括：
[0019]碰撞场景检测模型或者闯红灯场景检测模型。
[0020]可选地，所述方法还包括：
[0021]根据所述场景检测结果对所述车端数据设置类别标签，根据所述类别标签将与第一类检测结果相对应的车端数据进行保存，并将除所述与第一类检测结果相对应的车端数据之外的车端数据删除。
[0022]可选地，所述方法还包括：
[0023]将保存的车端数据回传至云端数据库，以根据回传的车端数据对自动驾驶算法进行优化。
[0024]根据本专利技术的再一个方面，提供了一种车端数据处理装置。
[0025]本专利技术的车端数据处理装置包括：
[0026]获取模块，用于获取车辆自动驾驶过程中产生的车端数据；
[0027]评估模块，用于基于车端数据类型，调用对应的场景检测模型对所述车端数据进行检测，确定场景检测结果；所述场景检测模型用于对自动驾驶过程中的场景进行检测，场景检测结果包括第一类检测结果和第二类检测结果，第一类检测结果用于表示检测出异常场景，第二类检测结果用于表示未检测出所述异常场景；
[0028]数据处理模块，用于将与第一类检测结果相对应的车端数据进行保存，并将除所述与第一类检测结果相对应的车端数据之外的车端数据删除。
[0029]根据本专利技术的另一个方面，提供了一种车端数据处理电子设备。
[0030]本专利技术的车端数据处理电子设备包括：
[0031]一个或多个处理器；
[0032]存储装置，用于存储一个或多个程序，
[0033]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本专利技术提供的车端数据处理方法。
[0034]根据本专利技术的还一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本专利技术提供的车端数据处理方法。
[0035]上述专利技术中的实施例具有如下优点或有益效果：
[0036]通过对现场传输数据进行模型检测，保存异常场景的车端数据，克服了人力和网络成本高、存储资源有限及查找问题数据效率低的技术问题，进而达到降低人力及网络资源成本、节约存储资源并提高自动驾驶算法更新迭代的效率的技术效果。
[0037]上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
[0038]附图用于更好地理解本专利技术，不构成对本专利技术的不当限定。其中：
[0039]图1是根据本专利技术实施例一的车端数据处理方法的主要流程的示意图；
[0040]图2是根据本专利技术实施例二的车端数据处理方法的详细流程的示意图；
[0041]图3是根据本专利技术实施例三的车端数据处理装置的主要模块的示意图；
[0042]图4是本专利技术实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
[0043]图5是适于用来实现本专利技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
[0044]以下结合附图对本专利技术的示范性实施例作出说明，其中包括本专利技术实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本专利技术的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0045]图1是根据本专利技术实施例的车端数据处理方法的主要流程的示意图，如图1所示，本专利技术实施例的车端数据处理方法包括：
[0046]步骤S101、获取车辆自动驾驶过程中产生的车端数据。
[0047]示例性地，自动驾驶车辆上设置有车端运行控制设备，所述车端运行控制设备可控制车辆的行驶进程。在自动驾驶车辆行驶过程中，存在不同的运行场景，包括正常场景和故障场景。正常场景比如：正常行驶、停车、启动、临时停车(等红灯)等，故障场景比如：碰撞、闯红灯、急停(突然熄火)、超速、刹车失灵等。
[0048]在该步骤中，可实时接收车辆自动驾驶过程中产生的车端数据。其中，所述车辆自动驾驶过程中产生的车端数据可包括：正常场景下的车端数据或者异常场景下的车端数据。
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车端数据处理方法，其特征在于，所述方法包括；获取车辆自动驾驶过程中产生的车端数据；基于车端数据类型，调用对应的场景检测模型对所述车端数据进行检测，确定场景检测结果；所述场景检测模型用于对自动驾驶过程中的场景进行检测，场景检测结果包括第一类检测结果和第二类检测结果，第一类检测结果用于表示检测出异常场景，第二类检测结果用于表示未检测出所述异常场景；将与第一类检测结果相对应的车端数据进行保存，并将除所述与第一类检测结果相对应的车端数据之外的车端数据删除。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆自动驾驶过程中产生的车端数据包括：接收车辆自动驾驶过程中产生的车端数据并将其保存；在接收到触发指令后，解析出所述触发指令携带的车端数据标识，获取与车端数据标识相对应的车端数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在获取与车端数据标识相对应的车端数据之后，判断获取数据是否成功，若否，则上报错误信息。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于车端数据类型，调用对应的场景检测模型对所述车端数据进行检测，确定场景检测结果包括：根据场景检测模型的配置信息，从与所述车端数据标识相对应的车端数据中选取该模型所需的车端数据；将模型所需的车端数据输入场景检测模型，以对车端数据进行检测，确定场景检测结果。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述场景检测模型包括：碰撞场景检测模型或者闯红灯场景检...

【专利技术属性】
技术研发人员：段亚男，
申请(专利权)人：北京京东乾石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：