一种基于人工智能的车辆数据处理方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于人工智能的车辆数据处理方法和装置，涉及数据处理技术领域。具体实现方案为：获取数据集中的各个待存储的车辆数据，并确定每个所述待存储数据的属性信息，确定每个所述车辆数据的生成时间、所属的车辆系统类型和用户关联系数，根据所述生成时间、所述车辆系统类型和/或所述用户关联系数，对各个车辆数据进行分类，并确定每个类别的所述车辆数据的存储等级；基于预设的映射关系，根据所述各个待存储的车辆数据的存储等级和所述车辆数据所属的车辆系统类型，确定所述车辆数据对应的存储方式；根据每个所述车辆数据对应的存储方式，对所述车辆数据进行存储。对所述车辆数据进行存储。对所述车辆数据进行存储。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的车辆数据处理方法和装置


[0001]本申请涉及数据处理
，具体涉及一种基于人工智能的车辆数据处理方法和装置。

技术介绍

[0002]数据是自动驾驶技术的重要驱动力，且自动驾驶领域的数据量非常庞大，包含大量的传感数据、大量系统模块运行日志数据、用户操作使用数据等等。自动驾驶车辆还可以接收各种用户数据，包括用户控制输入、来自摄像机的数据、来自生物识别传感器的数据等。车辆每天产生的各式各样的车辆数据都对车辆的研发、分析以及车辆的更新、改良起到了非常重要的帮助作用。
[0003]例如，车辆在预测车辆的续航里程时，往往需要结合用户对车辆的使用习惯，比如历史空调设置温度、历史驾驶速度、历史驾驶路线以及车辆当前的油量数据、电量数据等等，预测未来的能耗，从而得到准确的续航里程。
[0004]相关技术中，车辆通常会定时对产生的大量车辆数据进行清理。或者，仅仅是将一部分特定类型的车辆数据进行存储，但是由于存储方式单一，很容易数据丢失。这样会导致大量的车辆数据被浪费，也难以为后续车辆技术的更新和改良提供可靠的数据支撑。
[0005]由此可见，如何对车辆日常产生的车辆数据进行有效的处理，从而为之后车辆技术的更新和改良提供数据支撑，是当前亟需解决的问题。

技术实现思路

[0006]针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于人工智能的车辆数据处理方法和装置，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0007]本申请提供了一种基于人工智能的车辆数据处理方法和装置。
[0008]根据第一方面，提供了一种基于人工智能的车辆数据处理方法，包括：获取数据集中的各个待存储的车辆数据，并确定每个所述待存储数据的属性信息，其中，所述数据集中包含当前日期的车辆数据；根据每个所述车辆数据的属性信息，确定每个所述车辆数据的生成时间、所属的车辆系统类型和用户关联系数，其中，所述用户关联系数用于表征所述车辆数据与用户操作的相关度；根据所述生成时间、所述车辆系统类型和/或所述用户关联系数，对各个车辆数据进行分类，并确定每个类别的所述车辆数据的存储等级；基于预设的映射关系，根据所述各个待存储的车辆数据的存储等级和所述车辆数据所属的车辆系统类型，确定所述车辆数据对应的存储方式；根据每个所述车辆数据对应的存储方式，对所述车辆数据进行存储。
[0009]根据第二方面，提供了一种基于人工智能的车辆数据处理方法，包括：获取模块，用于获取数据集中的各个待存储的车辆数据，并确定每个所述待存储
数据的属性信息，其中，所述数据集中包含当前日期的车辆数据；第一确定模块，用于根据每个所述车辆数据的属性信息，确定每个所述车辆数据的生成时间、所属的车辆系统类型和用户关联系数，其中，所述用户关联系数用于表征所述车辆数据与用户操作的相关度；分类模块，用于根据所述生成时间、所述车辆系统类型和/或所述用户关联系数，对各个车辆数据进行分类，并确定每个类别的所述车辆数据的存储等级；第二确定模块，用于基于预设的映射关系，根据所述各个待存储的车辆数据的存储等级和所述车辆数据所属的车辆系统类型，确定所述车辆数据对应的存储方式；存储模块，用于根据每个所述车辆数据对应的存储方式，对所述车辆数据进行存储。
[0010]本公开实施例中，首先获取数据集中的各个待存储的车辆数据，并确定每个所述待存储的车辆数据的属性信息，其中，所述数据集中包含当前日期的车辆数据，之后根据每个所述车辆数据的属性信息，确定每个所述车辆数据的生成时间、所属的车辆系统类型和用户关联系数，其中，所述用户关联系数用于表征所述车辆数据与用户操作的相关度，然后根据所述生成时间、所述车辆系统类型和/或所述用户关联系数，对所述各个车辆数据进行分类，并确定每个类别的所述车辆数据的存储等级，之后基于预设的映射关系，根据所述各个待存储的车辆数据的存储等级和所述车辆数据所属的车辆系统类型，确定所述车辆数据对应的存储方式，最后根据每个所述车辆数据对应的存储方式，对所述车辆数据进行存储。由此，可以对车辆数据首先进行分类，并根据车辆数据的生成时间、所属的车辆系统类型和用户关联系数，确定车辆数据的存储等级，从而可以得到不同重要程度的存储等级，考虑到了之后技术更新所需要的方向，从而能够更加方便地为之后的车辆研发提供数据支撑，并且对于不同存储等级和所属的车辆系统类型的数据提供了不同的存储方式，通过分类存储，可以更好地对数据进行管理，也可以避免了数据丢失，保障了数据存储的安全性。
[0011]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0012]附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：图1是根据本申请第一实施例的一种基于人工智能的车辆数据处理方法的流程示意图；图2是根据本申请第二实施例的一种基于人工智能的车辆数据处理方法的流程示意图；图3是根据本申请的一种基于人工智能的车辆数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
[0013]以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请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，而不会背离本申请的范围和精神。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。
[0014]下面结合参考附图描述本申请的基于人工智能的车辆数据处理方法、装置、电子设备及介质。
[0015]下面以本申请提供的基于人工智能的车辆数据处理装置来执行本申请提供的基于人工智能的车辆数据处理方法为例来解释说明本申请，以下简称为“装置”。
[0016]图1是根据本申请第一实施例的基于人工智能的车辆数据处理方法的流程示意图，如图1所示，该基于人工智能的车辆数据处理方法，可以包括以下步骤：步骤101，获取数据集中的各个待存储的车辆数据，并确定每个待存储的车辆数据的属性信息，其中，数据集中包含当前日期的车辆数据。
[0017]其中，数据集中可以包含车辆在当前日期记录的车辆数据，比如车辆自身的参数信息，比如电流、电压、电芯内阻、驾驶速度数据、空调温度数据、座舱设备使用数据、显示屏的使用数据、空调的使用数据以及车辆的耗电数据、耗油数据、驾驶路线数据、泊车数据、环境温度数据、天气数据、车灯的开启关闭数据等等，也即可以为车辆在当前日期所产生和记录的各个数据。
[0018]需要说明的是，车辆中配置有监测和管理车辆操作特性的多个系统，比如信息娱乐系统、气候控制系统、燃料系统、智能驾驶系统、动力系统、电池老化系统、座舱设备系统和空调系统，等等，在此不进行限定。可以理解的是，每个系统在当前日期都有可能产生大量的车辆数据。
[0019]其中，属性信息可以为待存储的车辆数据的生成时间、存储时间、数据类型、数据大小、以及该待存储的车辆数据所属于的车辆系统类型。
[0020]需要说明的是，若待存储的车辆数据为车辆的驾驶速本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的车辆数据处理方法，其特征在于，包括：获取数据集中的各个待存储的车辆数据，并确定每个所述待存储的车辆数据的属性信息，其中，所述数据集中包含当前日期的车辆数据；根据每个所述车辆数据的属性信息，确定每个所述车辆数据的生成时间、所属的车辆系统类型和用户关联系数，其中，所述用户关联系数用于表征所述车辆数据与用户操作的相关度；根据所述生成时间、所述车辆系统类型和/或所述用户关联系数，对各个所述车辆数据进行分类，并确定每个类别的所述车辆数据的存储等级；基于预设的映射关系，根据所述各个待存储的车辆数据的存储等级和所述车辆数据所属的车辆系统类型，确定所述车辆数据对应的存储方式；根据每个所述车辆数据对应的存储方式，对所述车辆数据进行存储。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述生成时间、所述车辆系统类型和所述用户关联系数，对各个所述车辆数据进行分类，并确定每个类别的所述车辆数据的存储等级，包括：在所述车辆数据的所述用户关联系数大于或者等于第一阈值时，确定所述车辆数据属于第一类型车辆数据，且所述车辆数据的存储等级为一级；或者，在所述生成时间属于第一时间段、所述所属的车辆系统类型属于目标系统类型且所述用户关联系数小于第一阈值时，确定所述车辆数据为第一类型车辆数据，且所述车辆数据的存储等级为一级；或者，在所述生成时间属于第一时间段、所述所属的车辆系统类型不属于目标系统类型且所述用户关联系数小于第一阈值时，确定所述车辆数据为第二类型车辆数据，且所述车辆数据的存储等级为二级；或者，在所述生成时间属于第二时间段、所述所属的车辆系统类型属于目标系统类型且所述用户关联系数小于第一阈值时，确定所述车辆数据为第二类型车辆数据，且所述车辆数据的存储等级为二级；或者，在所述生成时间属于第二时间段、所述所属的车辆系统类型不属于目标系统类型且所述用户关联系数小于第一阈值时，确定所述车辆数据为第三类型车辆数据，且所述车辆数据的存储等级为三级。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标系统类型包含智能驾驶系统、动力系统、电池老化系统、座舱设备系统和空调系统，所述第一时间段为预设的工作时间段，所述第二时间段为所述工作时间段之外的时间段。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述对各个所述车辆数据进行分类之后，还包括：对各个类别的所述车辆数据分别进行压缩，以确定各个压缩数据；将所述各个压缩数据分别存储至本地存储设备中的各个数据库，其中，每个所述数据
库存储一种类别的所述车辆数据；在当前车辆处于联网状态的情况下，将所述第一类型车辆数据和所述第二类型车辆数据发送至云端数据库进行存储。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于预设的映射关系，根据所述各个待存储的车辆数据的存储等级和所述车辆数据所属的车辆系统类型，确定所述车辆数据对应的存储方式，包括：在所述车辆数据的存储等级为一级，且所述车辆数据所属的车辆系统类型属于目标系统类型的情况下，确定所述车辆数据对应的存储方式为第一存储方式；或者，在所述车辆数据的存储等级为一级，且所述车辆数据所属的车辆系统类型不属于目标系统类型的情况下，确定所述车辆数据对应的存储方式为第二存储方式；或者，在所述车辆数据的存储等级为二级，且所述车辆数据所属的车辆系统类型属于目标系统类型的情况下，确定所述车辆数据对应的存储方式为第二存储方式；或者，或者所述车辆数据的存储等级为二级，且所述车辆数据所属的车辆系统类型不属于目标系统类型的情况下，确定所述车辆数据对应的存储方式为第三存储方式；或者，在所述车辆数...

【专利技术属性】
技术研发人员：周田雨，张力元，连雪峰，谷文，
申请(专利权)人：山东双仁信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：