【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据检测，特别涉及一种数据异常的检测方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、路侧感知就是利用摄像机、毫米波雷达、激光雷达等传感器，采集汽车行驶数据、周边环境数据等，以对道路中的机动车、非机动车、行人等交通参与者进行实时感知。路侧感知数据作为车路协同技术的基础数据，其质量直接决定了相关业务的有效性，如云端决策规划、车辆自动驾驶控制、车辆编队、道路事故检测等。因此，路侧感知数据的质量检测显得尤为重要。
2、在现有技术中，路侧感知数据的质量监测是通过回放或者将路侧感知数据打印到高精度地图上，由工作人员肉眼观测、查看，确定是否出现数据异常。但是这样的方法需要赖于人的经验，数据检测的质量难以保证，并且人工检测耗时耗力，难以实现大规模的质量检测。
3、因此，如何提供一种数据异常的检测方法，以提高数据检测的质量和效率，成为一项亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种数据异常的检测方法、系统及存储介质，用以提高数据检测的质量和效率。
2、本申请提供一种数据异常的检测方法，包括：
3、获取路侧设备发送的各个交通参与者对应的路侧感知数据；
4、基于所述路侧感知数据确定各个交通参与者对应的预设行驶数据，其中，所述预设行驶数据至少包括行驶跳变率；
5、根据所述预设行驶数据判断交通参与者是否出现异常，其中，所述预设行驶数据中包含的行驶跳变率越高，交通参与者被判定为出现异常的概率越高；
6、当检测到出现异
7、本申请的有益效果在于：获取路侧设备发送的各个交通参与者对应的路侧感知数据；并基于所述路侧感知数据确定各个交通参与者对应的预设行驶数据，其中，所述预设行驶数据至少包括行驶跳变率；根据所述预设行驶数据判断交通参与者是否出现异常，其中，所述预设行驶数据中包含的行驶跳变率越高，交通参与者被判定为出现异常的概率越高；当检测到出现异常的交通参与者时，对出现异常的交通参与者进行标注。通过本方法可以实现计算机自动对路侧感知数据的监测，不依赖于人的经验，提高了数据检测的质量和检测效率。
8、在一个实施例中，在所述行驶跳变率为位置跳变率时，所述基于所述路侧感知数据确定各个交通参与者对应的预设行驶数据，包括：
9、从特定时间段的路侧感知数据中确定连续位置点中各相邻的两个位置点之间的连线；
10、计算所述连线中相邻连线的夹角；
11、统计特定时间段的路侧感知数据中相邻连线夹角大于第一预设角度的数量，并将该数量作为位置跳变点的数量；
12、将所述位置跳变点的数量代入第一预设公式，以计算所述特定时间段的位置跳变率。
13、在一个实施例中，在所述行驶跳变率为航向跳变率时，所述基于所述路侧感知数据确定各个交通参与者对应的预设行驶数据，包括：
14、计算同一交通参与者的路侧感知数据中相邻两条路侧感知数据的航向角变化值；
15、统计所述航向角变化值大于第二预设角度的出现次数，并将所述出现次数作为航向角跳变次数；
16、将所述航向角跳变次数代入第二预设公式，以计算所述交通参与者对应的航向跳变率。
17、在一个实施例中，所述将所述航向角跳变次数代入第二预设公式，以计算所述交通参与者对应的航向跳变率，包括：
18、将所述航向角跳变次数代入以下第二预设公式，以计算所述交通参与者对应的航向跳变率：
19、
20、其中，y2为交通参与者对应的航向角跳变率，t为单组数据发生航向角跳变的航迹数，t为数据中全部航迹数。
21、在一个实施例中，在所述行驶跳变率为速度跳变率时，所述基于所述路侧感知数据确定各个交通参与者对应的预设行驶数据，包括：
22、计算同一交通参与者的路侧感知数据中相邻两条路侧感知数据的速度变化值；
23、统计速度变化值大于预设速度变化阈值的出现次数，并将所述出现次数作为速度跳变次数；
24、将所述速度跳变次数代入第三预设公式，以计算所述交通参与者对应的速度跳变率。
25、在一个实施例中，所述根据所述预设行驶数据判断交通参与者是否出现异常，包括：
26、判断所述行驶跳变率是否大于预设跳变率；
27、当所述行驶跳变率大于预设跳变率时，确定所述行驶跳变率对应的交通参与者出现异常。
28、在一个实施例中，所述预设行驶数据还包括交通参与者类型，所述根据所述预设行驶数据判断交通参与者是否出现异常，包括：
29、从所述交通参与者的路侧感知数据中获取交通参与者的行驶速度；
30、通过查询对应关系表以判断所述交通参与者的行驶速度中是否存在超出所述交通参与者类型所对应的最高速度的情况，所述对应关系表中存储有交通参与者类型与最高速度的对应关系；
31、当所述交通参与者的行驶速度中存在超出所述交通参与者类型所对应的最高速度的情况时，确定所述交通参与者出现异常，所述异常为类型错误。
32、本申请提供一种数据异常的检测装置，包括：
33、获取模块，用于获取路侧设备发送的各个交通参与者对应的路侧感知数据；
34、确定模块，用于基于所述路侧感知数据确定各个交通参与者对应的预设行驶数据，其中，所述预设行驶数据至少包括行驶跳变率；
35、判断模块，用于根据所述预设行驶数据判断交通参与者是否出现异常，其中，所述预设行驶数据中包含的行驶跳变率越高，交通参与者被判定为出现异常的概率越高；
36、标注模块，用于当检测到出现异常的交通参与者时，对出现异常的交通参与者进行标注。
37、在一个实施例中，在所述行驶跳变率为位置跳变率时，所述确定模块，包括：
38、第一确定子模块，用于从特定时间段的路侧感知数据中确定连续位置点中各相邻的两个位置点之间的连线；
39、第一计算子模块，用于计算所述连线中相邻连线的夹角；
40、第一统计子模块，用于统计特定时间段的路侧感知数据中相邻连线夹角大于第一预设角度的数量，并将该数量作为位置跳变点的数量；
41、第一代入子模块，用于将所述位置跳变点的数量代入第一预设公式，以计算所述特定时间段的位置跳变率。
42、在一个实施例中，在所述行驶跳变率为航向跳变率时，所述确定模块，包括：
43、第二计算子模块，用于计算同一交通参与者的路侧感知数据中相邻两条路侧感知数据的航向角变化值；
44、第二统计子模块，用于统计所述航向角变化值大于第二预设角度的出现次数，并将所述出现次数作为航向角跳变次数；
45、第二代入子模块，用于将所述航向角跳变次数代入第二预设公式，以计算所述交通参与者对应的航向跳变率。
46、在一个实施例中，所述第二代入子模块，还用于：
47、将所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据异常的检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述行驶跳变率为位置跳变率时，所述基于所述路侧感知数据确定各个交通参与者对应的预设行驶数据，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述行驶跳变率为航向跳变率时，所述基于所述路侧感知数据确定各个交通参与者对应的预设行驶数据，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述航向角跳变次数代入第二预设公式，以计算所述交通参与者对应的航向跳变率，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述行驶跳变率为速度跳变率时，所述基于所述路侧感知数据确定各个交通参与者对应的预设行驶数据，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设行驶数据判断交通参与者是否出现异常，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设行驶数据还包括交通参与者类型，所述根据所述预设行驶数据判断交通参与者是否出现异常，包括：
8.一种数据异常的检测装置，其特征在于，包括：
9.一种数
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当存储介质中的指令由数据异常的检测系统对应的处理器执行时，使得数据异常的检测系统能够实现如权利要求1-7任一项所述的数据异常的检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数据异常的检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述行驶跳变率为位置跳变率时，所述基于所述路侧感知数据确定各个交通参与者对应的预设行驶数据，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述行驶跳变率为航向跳变率时，所述基于所述路侧感知数据确定各个交通参与者对应的预设行驶数据，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述航向角跳变次数代入第二预设公式，以计算所述交通参与者对应的航向跳变率，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述行驶跳变率为速度跳变率时，所述基于所述路侧感知数据确定各个...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，
申请(专利权)人：云控智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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