本发明专利技术公开一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取实时驾驶数据，实时驾驶数据包括当前车辆信息及车辆周围环境信息，在当前车辆信息满足预设采集条件的情况下，基于当前车辆信息与所述车辆周围环境信息，确定第一目标采集范围，采集第一目标采集范围内的第一目标驾驶数据，对第一目标驾驶数据进行场景识别，得到第一目标驾驶数据对应的第一目标场景类型，将第一目标驾驶数据作为第一目标场景类型对应的模型训练数据。利用本发明专利技术公开实施例能够保证采集的模型训练数据的有效性，避免数据冗余，提高模型训练的准确性及效率。性及效率。性及效率。
【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及智能网联汽车
，特别涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在现有的车联网系统中，车辆可以获取环境信息、车辆自身的状态信息、动作信息等驾驶数据，并运用驾驶数据训练自动驾驶或智能驾驶的人工智能算法模型，以实现自动驾驶或辅助驾驶，提高车辆的智能化驾驶水平。
[0003]现有技术中，驾驶数据采集方法通常采用全量数据采集的方式进行，全量采集驾驶数据中可能存在与训练目的无关的无效数据或大量重复数据，导致用于后续模型训练的驾驶数据的有效性低，从而使得模型训练的准确性较差，同时也会影响模型训练的效率。
技术实现思路
[0004]针对现有技术的上述问题，本专利技术公开提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，能够保证采集数据的有效性，避免数据冗余，提高模型训练的准确性及效率。本专利技术公开的技术方案如下：
[0005]根据本专利技术公开的实施例的一方面，提供一种数据处理方法，包括：
[0006]获取实时驾驶数据，所述实时驾驶数据包括当前车辆信息及车辆周围环境信息；
[0007]在所述当前车辆信息满足预设采集条件的情况下，基于所述当前车辆信息与所述车辆周围环境信息，确定第一目标采集范围；
[0008]采集所述第一目标采集范围内的第一目标驾驶数据；
[0009]对所述第一目标驾驶数据进行场景识别，得到所述第一目标驾驶数据对应的第一目标场景类型；
[0010]将所述第一目标驾驶数据作为所述第一目标场景类型对应的模型训练数据。
[0011]可选的，所述当前车辆信息包括当前车辆的车速信息及驾驶员的驾驶特性信息，所述车辆周围环境信息包括道路结构信息及环境信息，所述基于所述当前车辆信息与所述车辆周围环境信息，确定第一目标采集范围包括：
[0012]基于所述车速信息、所述驾驶特性信息及所述环境信息，确定目标纵向采集范围；
[0013]基于所述道路结构信息，确定目标横向采集范围；
[0014]基于所述目标纵向采集范围和所述目标横向采集范围，确定所述第一目标采集范围。
[0015]可选的，所述基于所述车速信息、所述驾驶特性信息及所述环境信息，确定目标纵向采集范围包括：
[0016]监测所述车速信息的变化信息；
[0017]在所述变化信息指示所述车速信息发生变化的情况下，获取所述车速信息发生变化前对应的第一驾驶时间及所述车速信息发生变化后对应的第二驾驶时间；
[0018]获取第一预设系数及第二预设系数，所述第一预设系数表征所述驾驶特性信息对驾驶操作的影响程度，所述第二预设系数表征所述环境信息对所述当前车辆的环境感知能力的影响程度；
[0019]基于所述第一预设系数及所述第二预设系数对所述第一驾驶时间进行修正处理，得到第三驾驶时间；
[0020]根据所述第二驾驶时间及所述第三驾驶时间确定所述目标纵向采集范围。
[0021]可选的，所述方法还包括：
[0022]在所述当前车辆信息满足预设采集条件的情况下，基于所述当前车辆信息与所述车辆周围环境信息，确定第二目标采集范围；
[0023]采集所述第二目标采集范围内的第二目标驾驶数据；
[0024]在所述第二目标驾驶数据与所述第一目标驾驶数据有重合的情况下，对所述第二目标驾驶数据与所述第一目标驾驶数据进行融合处理，得到第一融合驾驶数据；
[0025]对所述第一融合驾驶数据进行场景识别，得到所述第一融合驾驶数据对应的第二目标场景类型；
[0026]将所述第一融合驾驶数据作为所述第二目标场景类型对应的模型训练数据。
[0027]可选的，所述采集所述第一目标采集范围内的第一目标驾驶数据之前，所述方法还包括：
[0028]在所述第一目标采集范围与所述第二目标采集范围有重合的情况下，对所述第一目标采集范围与所述第二目标采集范围进行融合处理，得到第一融合采集范围；
[0029]采集所述第一融合采集范围内的第二融合驾驶数据；
[0030]对所述第二融合驾驶数据进行场景识别，得到所述第二融合驾驶数据对应的第三目标场景类型；
[0031]将所述第二融合驾驶数据作为所述第三目标场景类型对应的模型训练数据。
[0032]可选的，所述对所述第一目标驾驶数据进行场景识别，得到所述第一目标驾驶数据对应的第一目标场景类型之前，所述方法还包括：检测所述第一目标采集范围内的障碍物，直至检测到的所述障碍物的数量达到预设阈值的情况下，采集障碍物数据；
[0033]所述对所述第一目标驾驶数据进行场景识别，得到所述第一目标驾驶数据对应的第一目标场景类型包括：
[0034]对所述第一目标驾驶数据及所述障碍物数据进行场景识别，得到所述第一目标驾驶数据对应的第一目标场景类型。
[0035]可选的，所述当前车辆信息包括当前车辆的刹车操作量、油门操作量、方向盘操作量及实际轨迹、规划轨迹，所述预设采集条件包括刹车操作量阈值、油门操作量阈值、方向盘操作量阈值及实际轨迹与规划轨迹的距离阈值；
[0036]所述在所述当前车辆信息满足预设采集条件的情况下，基于所述当前车辆信息与所述车辆周围环境信息，确定第一目标采集范围包括：
[0037]在所述刹车操作量大于所述刹车操作量阈值，或者所述油门操作量大于所述油门操作量阈值，或者所述方向盘操作量大于所述方向盘操作量阈值，或者所述实际轨迹与所述规划轨迹的距离差值大于所述距离阈值的情况下，基于所述当前车辆信息与所述车辆周围环境信息，确定第一目标采集范围。
[0038]根据本专利技术公开实施例的另一方面，提供一种数据处理装置，包括：
[0039]驾驶数据获取模块，用于获取实时驾驶数据，所述实时驾驶数据包括当前车辆信息及车辆周围环境信息；
[0040]第一目标采集范围确定模块，用于在所述当前车辆信息满足预设采集条件的情况下，基于所述当前车辆信息与所述车辆周围环境信息，确定第一目标采集范围；
[0041]第一目标驾驶数据采集模块，用于采集所述第一目标采集范围内的第一目标驾驶数据；
[0042]第一目标场景类型识别模块，用于对所述第一目标驾驶数据进行场景识别，得到所述第一目标驾驶数据对应的第一目标场景类型；
[0043]模型训练数据生成模块，用于将所述第一目标驾驶数据作为所述第一目标场景类型对应的模型训练数据。
[0044]根据本专利技术公开实施例的另一方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如上述任一项所述的数据处理方法。
[0045]根据本专利技术公开实施例的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行本专利技术公开实施例的任一项所述的数据处理方法。
[0046]根据本专利技术公开实施例的另一方面，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：获取实时驾驶数据，所述实时驾驶数据包括当前车辆信息及车辆周围环境信息；在所述当前车辆信息满足预设采集条件的情况下，基于所述当前车辆信息与所述车辆周围环境信息，确定第一目标采集范围；采集所述第一目标采集范围内的第一目标驾驶数据；对所述第一目标驾驶数据进行场景识别，得到所述第一目标驾驶数据对应的第一目标场景类型；将所述第一目标驾驶数据作为所述第一目标场景类型对应的模型训练数据。2.根据权利要求1所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述当前车辆信息包括当前车辆的车速信息及驾驶员的驾驶特性信息，所述车辆周围环境信息包括道路结构信息及环境信息，所述基于所述当前车辆信息与所述车辆周围环境信息，确定第一目标采集范围包括：基于所述车速信息、所述驾驶特性信息及所述环境信息，确定目标纵向采集范围；基于所述道路结构信息，确定目标横向采集范围；基于所述目标纵向采集范围和所述目标横向采集范围，确定所述第一目标采集范围。3.根据权利要求2所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述基于所述车速信息、所述驾驶特性信息及所述环境信息，确定目标纵向采集范围包括：监测所述车速信息的变化信息；在所述变化信息指示所述车速信息发生变化的情况下，获取所述车速信息发生变化前对应的第一驾驶时间及所述车速信息发生变化后对应的第二驾驶时间；获取第一预设系数及第二预设系数，所述第一预设系数表征所述驾驶特性信息对驾驶操作的影响程度，所述第二预设系数表征所述环境信息对所述当前车辆的环境感知能力的影响程度；基于所述第一预设系数及所述第二预设系数对所述第一驾驶时间进行修正处理，得到第三驾驶时间；根据所述第二驾驶时间及所述第三驾驶时间确定所述目标纵向采集范围。4.根据权利要求1所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述当前车辆信息满足预设采集条件的情况下，基于所述当前车辆信息与所述车辆周围环境信息，确定第二目标采集范围；采集所述第二目标采集范围内的第二目标驾驶数据；在所述第二目标驾驶数据与所述第一目标驾驶数据有重合的情况下，对所述第二目标驾驶数据与所述第一目标驾驶数据进行融合处理，得到第一融合驾驶数据；对所述第一融合驾驶数据进行场景识别，得到所述第一融合驾驶数据对应的第二目标场景类型；将所述第一融合驾驶数据作为所述第二目标场景类型对应的模型训练数据。5.根据权利要求4所述的一种数据处理方法，其特征在于，所述采集所述第一目标采集范围内的第一目标驾驶数据之前，所述方法还包括：在所述第一目标采集范围与所述第二目标采集范围有重合的情况下，对所述第一目标采集范围与所述第二目标采集范围进行融合处理，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：张振林，方芳，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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