数据传输方法、车载系统、设备和存储介质技术方案

本发明专利技术实施例提供一种数据传输方法、车载系统、设备和存储介质，方法包括：采集当前周期内的车载系统的性能数据和车载应用数据；利用分类模型确定性能数据和车载应用数据对应的分类结果。最终，根据当前周期对应的分类结果对应的目标传输参数，将车载应用数据传输至对应的接收端。在上述方案中，通过实时采集车载系统的性能数据和车载应用数据，可以更及时了解车载系统的整体性能以及运行状态，并根据分类模型输出的分类结果动态确定适用于当前周期的目标传输参数，使用此目标传输参数可以确保车载应用数据安全可靠性地传输。保车载应用数据安全可靠性地传输。保车载应用数据安全可靠性地传输。

【技术实现步骤摘要】
数据传输方法、车载系统、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种数据传输方法、车载系统、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着车联网技术的蓬勃发展和广泛应用，车载系统可提供的功能也越来越来越多，例如车载娱乐功能、自动驾驶功能、智能诊断等功能。那么，随着车载系统可支持的功能越来越多以及车载系统产生数据的体量变的越来越大，对数据的可靠性、实时性要求开始变高。
[0003]然而，随着车载系统可支持的功能越来越多，同时也使得车载系统中的应用程序数量不断增加，当车载系统中的某一应用程序出现故障时，可能会导致车载系统出现负载过高、卡顿等情况，从而影响数据传输的可靠性以及实时性。因此，如何提高车载系统中各个数据传输的可靠性成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种数据传输方法、训练方法、车载系统、设备和存储介质，用以提高车载系统中数据传输性能。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种数据传输方法，所述方法包括：采集当前周期内的车载系统的性能数据和车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据传输方法，其特征在于，包括：采集当前周期内的车载系统的性能数据和车载应用数据；利用分类模型确定所述性能数据和所述车载应用数据对应的分类结果，所述分类结果反映在所述当前周期，所述车载系统传输所述车载应用数据的能力等级；根据与所述分类结果对应的目标传输参数，将所述车载应用数据传输至对应的接收端，所述目标传输参数包括服务质量Qos策略和单次传输的数据块长度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用分类模型确定所述性能数据和所述车载应用数据对应的分类结果，包括：对所述性能数据和车载应用数据进行合并处理，以获得合并数据；将所述合并数据输入所述分类模型，以由所述分类模型输出分类结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述合并数据输入所述分类模型之前，所述方法还包括：将所述合并数据输入降噪模型，以由所述降噪模型中的编码层对所述合并数据进行降维处理，以输出隐变量；将所述隐变量输入所述降噪模型中的解码层，以由所述解码层对所述隐变量进行升维处理，以输出所述合并数据的降噪结果；所述将所述合并数据输入所述分类模型，包括：将所述降噪结果输入所述分类模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述降噪模型包括深度自动编码器。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用分类模型确定所述性能数据和所述车载应用数据对应的分类结果，包括：若检测出所述车载系统中产生所述车载应用数据的应用程序存在故障，则利用所述分类模型确定所述应用程序的故障类型、所述性能数据以及所述车载应用数据对应的分类结果。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用分类模型确定所述性能数据和所述车载应用数据对应的分类结果，包括：利用分类模型确定所述性能数据、所述车载应用数据以及所述车载应用数据的数据量对应的分类结果。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采集历史周期内车载系统的训练样本，所述训练样本中包括车载系统的历史性能数据和历史车载应用数据；对所述历史性能数据和所述历史车载应用数据进行合并处理，以获得合并数据样本；获取所述合并数据样本的参考分...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵建智，
申请(专利权)人：北京集度科技有限公司，
类型：发明
国别省市：