【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地理围栏识别，尤其涉及一种地理围栏黑名单识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、当前在车辆智能驾驶技术的快速发展过程中，自动驾驶功能的可应用范围从特定区域到高速公路，再到复杂城区工况，覆盖范围逐步扩大；在实现最终的完全无人驾驶前，自动驾驶功能总会有其地理区域的局限性。一般引入基于地图数据的地理围栏来划定车辆的可自动驾驶范围，保障行车安全、提高用户驾乘体验，因此如何结合驾驶安全及用户驾乘体验，准确地识别自动驾驶的不适用路段并提前进行屏蔽，以划定车辆可安全舒适行驶的围栏范围，是目前亟需解决的技术问题。然而当前仅使用单一车外图像数据确定地理围栏区域不准确，且单个用户的数据随机性导致分析结果不准确。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种地理围栏黑名单识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术当前通过单一车外图像数据识别地理围栏黑名单准确率低的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种地理围栏黑名单识别方法，所述方法包括以下步骤：
3、基于不同驾驶情形下的车端驾驶数据进行地理围栏识别，得到不同驾驶情形的发生区域；
4、基于所述不同驾驶情形的发生区域进行分析，确定目标路段；
5、基于所述目标路段确定地理围栏黑名单。
6、可选地，所述基于不同驾驶情形下的车端驾驶数据进行地理围栏识别，得到不同驾驶情形的发生区域之前，还包括：
7、实时接收车辆在不同驾驶情形下的车辆数据和车主行
8、基于所述不同驾驶情形下的车辆数据和车主行为数据确定不同驾驶情形下的车端驾驶数据。
9、可选地，所述基于不同驾驶情形下的车端驾驶数据进行地理围栏识别，得到不同驾驶情形的发生区域，包括：
10、基于不同驾驶情形下的预设周期内的车端驾驶数据进行热力统计分析，生成热力图；
11、对所述热力图进行识别，得到不同驾驶情形对应的目标地理区域范围；
12、基于所述不同驾驶情形对应的目标地理区域范围确定不同驾驶情形的发生区域。
13、可选地，所述基于不同驾驶情形下的预设周期内的车端驾驶数据进行热力统计分析，生成热力图，包括：
14、基于所述不同驾驶情形下的预设周期内的车端驾驶数据确定预设周期内不同驾驶情形的发生频率；
15、基于所述预设周期内不同驾驶情形的生成热力图。
16、可选地，所述基于所述不同驾驶情形的发生区域进行分析，确定目标路段，包括：
17、基于所述不同驾驶情形的发生区域和所述车端驾驶数据中的车外环境图片数据进行分析，得到发生区域中各路段的驾驶情形发生原因；
18、基于所述驾驶情形发生原因确定目标路段。
19、可选地，所述基于所述驾驶情形发生原因确定目标路段，包括：
20、判断所述驾驶情形发生原因是否为用户主观原因；
21、在驾驶情形发生原因为非用户主观原因时，将驾驶情形发生原因为非用户主观原因对应的路段作为目标路段。
22、可选地，所述基于所述目标路段确定地理围栏黑名单，包括：
23、建立初始黑名单；
24、将所述目标路段加入至所述初始黑名单，得到地理围栏黑名单。
25、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种地理围栏黑名单识别装置，所述地理围栏黑名单识别装置包括：
26、识别模块，用于基于不同驾驶情形下的车端驾驶数据进行地理围栏识别，得到不同驾驶情形的发生区域；
27、分析模块，用于基于所述不同驾驶情形的发生区域进行分析，确定目标路段；
28、确定模块，用于基于所述目标路段确定地理围栏黑名单。
29、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种地理围栏黑名单识别设备，所述地理围栏黑名单识别设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的地理围栏黑名单识别程序，所述地理围栏黑名单识别程序配置为实现如上文所述的地理围栏黑名单识别方法的步骤。
30、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有地理围栏黑名单识别程序，所述地理围栏黑名单识别程序被处理器执行时实现如上文所述的地理围栏黑名单识别方法的步骤。
31、本专利技术通过基于不同驾驶情形下的车端驾驶数据进行地理围栏识别，得到不同驾驶情形的发生区域；基于所述不同驾驶情形的发生区域进行分析，确定目标路段；基于所述目标路段确定地理围栏黑名单。通过上述方式，通过进行地理围栏识别确定驾驶情形的发生区域，并分析确定目标路段，从而确定地理围栏黑名单，解决了当前通过单一车外图像数据识别地理围栏黑名单准确率低的问题，地理围栏黑名单识别准确率高。
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1.一种地理围栏黑名单识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于不同驾驶情形下的车端驾驶数据进行地理围栏识别，得到不同驾驶情形的发生区域之前，还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于不同驾驶情形下的车端驾驶数据进行地理围栏识别，得到不同驾驶情形的发生区域，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于不同驾驶情形下的预设周期内的车端驾驶数据进行热力统计分析，生成热力图，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述不同驾驶情形的发生区域进行分析，确定目标路段，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述驾驶情形发生原因确定目标路段，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标路段确定地理围栏黑名单，包括：
8.一种地理围栏黑名单识别装置，其特征在于，所述地理围栏黑名单识别装置包括：
9.一种地理围栏黑名单识别设备，其特征在于，所述地理围栏黑名单识别设备包括：存储器、
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有地理围栏黑名单识别程序，所述地理围栏黑名单识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的地理围栏黑名单识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种地理围栏黑名单识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于不同驾驶情形下的车端驾驶数据进行地理围栏识别，得到不同驾驶情形的发生区域之前，还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于不同驾驶情形下的车端驾驶数据进行地理围栏识别，得到不同驾驶情形的发生区域，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于不同驾驶情形下的预设周期内的车端驾驶数据进行热力统计分析，生成热力图，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述不同驾驶情形的发生区域进行分析，确定目标路段，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述驾驶...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘元栋，刘永宏，刘让奇，王春梦，王聪慧，
申请(专利权)人：岚图汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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