数据处理方法、装置、存储介质、处理器及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据处理方法、装置、存储介质、处理器及电子装置。其中，该方法包括：基于采集的目标数据集构建场景数据库，其中，所述场景数据库以数据帧为最小存储管理单元；获取查询请求，并按照所述查询请求从所述场景数据库筛选得到查询结果，其中，所述查询请求中携带的信息包括：多维度特征条件；对所述查询结果进行数据校验，得到校验结果；对所述校验结果进行数据处理，得到目标处理结果。本发明专利技术解决了由于自动驾驶中点云场景数据库存储管理单元不合适、场景数据缺乏校验和精细处理造成目标检测准确性差、目标跟踪能力弱的技术问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、存储介质、处理器及电子装置


[0001]本专利技术涉及自动驾驶领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置、存储介质、处理器及电子装置。

技术介绍

[0002]近年来自动驾驶技术发展迅速，产生了大量汽车行驶场景数据。由于驾驶场景的复杂性，采集的驾驶场景数据十分有必要按照场景条件管理和存储。另一方面，从技术的角度来说，场景数据库是智能网联汽车研发和测试的基础数据资源，是评估智能网联汽车功能安全的重要案例库，是重新定义智能网联汽车功能安全水平的关键数据基础。因此，构建合适的场景数据库并对场景数据进行合理的处理和利用对于自动驾驶领域有着重要意义。
[0003]目前，在场景数据的相关技术中形成了完善的数据采集规范、数据处理流程、特征提取方法、场景数据库结构规范、测试用例数据格式、驾驶场景虚拟仿真测试方法等基本理论体系。基于这些理论形成的特征场景数据挖掘方法一般包括：场景数据采集模块、场景数据库建立模块、特征场景查询模块、特征场景获取模块等。其中在建立场景数据库时对场景数据的分类以便后续查询、获取和处理数据，分类依据包括：自然条本文档来自技高网...

【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，包括：基于采集的目标数据集构建场景数据库，其中，所述场景数据库以数据帧为最小存储管理单元；获取查询请求，并按照所述查询请求从所述场景数据库筛选得到查询结果，其中，所述查询请求中携带的信息包括：多维度特征条件；对所述查询结果进行数据校验，得到校验结果；对所述校验结果进行数据处理，得到目标处理结果。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述目标数据集构建所述场景数据库包括：控制数据采集设备对目标行驶路段进行道路数据采集，生成第一数据集，控制所述数据采集设备对所述目标行驶路段进行环境数据采集，生成第二数据集，以及控制所述数据采集设备对所述目标行驶路段进行障碍数据和场景数据采集，生成第三数据集，其中，所述数据采集设备具备自动驾驶功能和雷达探测功能；对所述第一数据集和所述第二数据集进行数据解析，得到解析结果，并基于解析结果获取所述数据采集设备的运动状态信息，其中，所述解析结果包括：雷达点云数据、图像数据、定位数据、地图数据，所述运动状态信息包括：所述数据采集设备的运动轨迹、行驶速度、行驶加速度、朝向角；对所述第三数据集进行数据标注，得到所述目标行驶路段上障碍物的属性信息，其中，所述属性信息包括：所述障碍物的位置、外观、类别、运动状态；以所述数据帧为单位，对所述第一数据集、所述第二数据集、所述第三数据集、所述解析结果、所述运动状态信息以及所述属性信息进行关联存储，构建所述场景数据库。3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，按照所述查询请求从所述场景数据库筛选得到所述查询结果包括：对所述查询请求进行解析，得到所述多维度特征条件；从所述场景数据库筛选得到符合所述多维度特征条件的所述查询结果，其中，所述查询结果包括：多个点云帧对应的点云数据。4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，对所述查询结果进行数据校验，得到所述校验结果包括：对所述多个点云帧对应的点云数据进行多重数据校验，得到所述校验结果，其中，所述多重数据校验包括：单帧点云质量校验、数据大小校验、坐标系校验、时间校验。5.根据权利要求1或4所述的数据处理方...

【专利技术属性】
技术研发人员：王硕，李锦瑭，王宇，周琳，李创辉，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：