一种数据处理方法技术

本发明专利技术公开了一种数据处理方法

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种数据处理方法
、
装置
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]在车辆的行驶过程中，车辆上设置的车载远程信息处理器可以采集与车辆行驶状态相关的数据，并基于无线通信技术将采集到的各个数据集合分别发送至服务器
。
车载远程信息处理器发送至服务器的数据集合中的数据即为车辆的车联网数据
。
服务器用于管理车辆
。
服务器可以根据车载远程信息处理器发送的数据集合中的数据，确定车辆的真实状态，为车辆的驾驶者提供准确的驾驶建议
。
[0003]车载远程信息处理器发送的数据较多，异常数据的产生难以避免
。
在接收到车载远程信息处理器发送的指定数据集合之后，需要对数据集合中的数据进行处理，校正指定数据集合中的异常数据
。
相关技术中，常用的数据处理方法方案为：根据人工经验对数据集合中的数据进行处理，检测数据集合中是否存在异常数据，并在检测到数据集合中存在异常数据之后，对数据集合中的异常数据进行校正
。
相关技术中的数据处理方案依赖于人工经验，数据处理过程的准确性和可靠性较低，无法准确地检测数据集合中是否存在异常数据，对数据集合中的异常数据进行校正
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种数据处理方法
、
装置
、
设备及介质，以解决相关技术中的数据处理方案依赖于人工经验，数据处理过程的准确性和可靠性较低，无法准确地检测数据集合中是否存在异常数据，对数据集合中的异常数据进行校正的问题
。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种数据处理方法，包括：
[0006]获取与车辆对应的当前待处理数据集合；
[0007]通过预设聚类算法对所述当前待处理数据集合中的各个数据进行聚类，根据聚类结果检测所述当前待处理数据集合中的各个数据是否是异常数据；
[0008]在检测到所述当前待处理数据集合中的目标数据是异常数据之后，根据所述目标数据的数据采集时间从所述当前待处理数据集合中获取与所述目标数据对应的关联数据，根据所述关联数据对所述目标数据进行校正；
[0009]将校正处理后的当前待处理数据集合存储至预设存储位置
。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种数据处理装置，包括：
[0011]数据集合获取模块，用于获取与车辆对应的当前待处理数据集合；
[0012]数据检测模块，用于通过预设聚类算法对所述当前待处理数据集合中的各个数据进行聚类，根据聚类结果检测所述当前待处理数据集合中的各个数据是否是异常数据；
[0013]数据校正模块，用于在检测到所述当前待处理数据集合中的目标数据是异常数据之后，根据所述目标数据的数据采集时间从所述当前待处理数据集合中获取与所述目标数据对应的关联数据，根据所述关联数据对所述目标数据进行校正；
[0014]数据集合存储模块，用于将校正处理后的当前待处理数据集合存储至预设存储位置
。
[0015]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0016]至少一个处理器；
[0017]以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
[0018]其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的数据处理方法
。
[0019]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的数据处理方法
。
[0020]本专利技术实施例的技术方案，通过获取与车辆对应的当前待处理数据集合；然后通过预设聚类算法对当前待处理数据集合中的各个数据进行聚类，根据聚类结果检测当前待处理数据集合中的各个数据是否是异常数据；在检测到当前待处理数据集合中的目标数据是异常数据之后，根据目标数据的数据采集时间从当前待处理数据集合中获取与目标数据对应的关联数据，根据关联数据对所述目标数据进行校正；将校正处理后的当前待处理数据集合存储至预设存储位置，解决了相关技术中的数据处理方案依赖于人工经验，数据处理过程的准确性和可靠性较低，无法准确地检测数据集合中是否存在异常数据，对数据集合中的异常数据进行校正的问题，可以自动根据数据集合中的数据的聚类结果，准确地检测数据集合中的各个数据是否是异常数据，可以自动根据数据集合中的异常数据的数据采集时间，确定与异常数据对应的关联数据，然后基于与异常数据对应的关联数据，准确地对数据集合中的异常数据进行校正，提高数据处理过程的准确性和可靠性，便于后续基于校正处理后的数据集合中的数据，准确地确定车辆的真实状态，为车辆的驾驶者提供准确的驾驶建议的有益效果
。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围
。
本专利技术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
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0023]图1为本专利技术实施例一提供的一种数据处理方法的流程图
。
[0024]图2为本专利技术实施例二提供的一种数据处理方法的流程图
。
[0025]图3为本专利技术实施例三提供的一种数据处理装置的结构示意图
。
[0026]图4为实现本专利技术实施例的数据处理方法的电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0027]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的
附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围
。
[0028]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“目标”、“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序
。
应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施
。
此外，术语“包含”、“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了本文档来自技高网...

【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：获取与车辆对应的当前待处理数据集合；通过预设聚类算法对所述当前待处理数据集合中的各个数据进行聚类，根据聚类结果检测所述当前待处理数据集合中的各个数据是否是异常数据；在检测到所述当前待处理数据集合中的目标数据是异常数据之后，根据所述目标数据的数据采集时间从所述当前待处理数据集合中获取与所述目标数据对应的关联数据，根据所述关联数据对所述目标数据进行校正；将校正处理后的当前待处理数据集合存储至预设存储位置
。2.
根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，通过预设聚类算法对所述当前待处理数据集合中的各个数据进行聚类，根据聚类结果检测所述当前待处理数据集合中的各个数据是否是异常数据，包括：通过具有噪声的基于密度的聚类算法对所述当前待处理数据集合中的各个数据进行聚类，得到与所述当前待处理数据集合对应的聚类簇和噪声点；根据所述噪声点，检测所述当前待处理数据集合中的各个数据是否是异常数据
。3.
根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述噪声点，检测所述当前待处理数据集合中的各个数据是否是异常数据，包括：针对所述当前待处理数据集合中的每一个数据执行下述操作：判断所述噪声点中是否存在与数据相同的数据；若所述噪声点中存在与所述数据相同的数据，则确定所述数据是异常数据；若所述噪声点中不存在与所述数据相同的数据，则确定所述数据不是异常数据
。4.
根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，与所述目标数据对应的关联数据包括在所述目标数据的数据采集时间的前一个数据采集时间采集的第一数据和在所述目标数据的数据采集时间的后一个数据采集时间采集的第二数据；根据所述目标数据的数据采集时间从所述当前待处理数据集合中获取与所述目标数据对应的关联数据，根据所述关联数据对所述目标数据进行校正，包括：根据所述当前待处理数据集合中的各个数据的数据采集时间，检测所述当前待处理数据集合中是否包含在所述目标数据的数据采集时间的前一个数据采集时间采集的第一数据和在所述目标数据的数据采集时间的后一个数据采集时间采集的第二数据；如果所述当前待处理数据集合中包含在所述目标数据的数据采集时间的前一个数据采集时间采集的第一数据和在所述目标数据的数据采集时间的后一个数据采集时间采集的第二数据，则确定所述目标数据的异常原因是数据错误，根据所述第一数据和所述第二数据对所述目标数据进行校正
。5.
根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述第一数据和所述第二数据对所述目标数据进行校正，包括：计算所述第一数据和...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘赛赛，丁聪敏，王明月，付振，吴瑞康，
申请(专利权)人：一汽南京科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：