[发明专利]一种数据处理方法及装置

说明书

本发明实施例公开了数据处理方法以及相关装置。获取车辆诊断设备的m个位置信息，所述m个位置信息为所述车辆诊断设备在进行车辆诊断时所采集的自身的地理位置信息，其中，m为大于2的整数；根据聚类算法对所述m个位置信息进行分类，得到K个位置信息集合；根据预设的可信度条件，确定所述K个位置信息集合中可信度最高的第一集合，其中，K为大于1且小于N的整数；根据所述第一集合中的位置信息，确定所述车辆诊断设备所在的车辆维修厂的区域位置。本发明实施例的技术方案有利于增强定位的位置结果可信性，降低计算复杂度，易于大量数据的处理。

技术领域

本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种车辆诊断设备的数据处理方法及装置。

背景技术

车辆诊断设备作为车联网终端，是大数据时代车联网数据的重要来源。虽然车辆诊断设备是单独的大型设备，但是由于车辆诊断设备使用的灵活性，其位置是变化的。获取的车辆诊断设备的位置信息反映了车辆诊断设备位置变动的特点，因此其位置往往具有不固定性。在实际应用中，车辆诊断设备的应用场景大多为车辆维修厂，因此可以通过车辆诊断设备的位置信息确定维修厂的地理位置，但这样做首先需要确定相对固定的车辆诊断设备的位置信息。

对于需要解决的问题，在车辆诊断设备的位置信息的提取策略上，目前最直接的方法是通过随机抽样从获取的多个设备的位置信息中抽取一个或两个位置信息，经过分析得到车辆诊断设备的位置信息。但是，这样处理的结果可信性低。

发明内容

本发明实施例提供数据处理的方法，增强得出的车辆诊断设备的位置信息的可信性，降低计算复杂度，易于大量数据的处理。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，包括：

获取车辆诊断设备的m个位置信息，所述m个位置信息为所述车辆诊断设备在进行车辆诊断时所采集的自身的地理位置信息，其中，m为大于2的整数；根据聚类算法对所述m个位置信息进行分类，得到K个位置信息集合；根据预设的可信度条件，确定所述K个位置信息集合中可信度最高的第一集合，其中，K为大于1且小于N的整数；根据所述第一集合中的位置信息，确定所述车辆诊断设备所在的车辆维修厂的区域位置。

通过实施本发明实施例，根据聚类算法对获取的大量车辆诊断设备的位置信息进行分类，提高定位精度，然后根据预设的可信度条件筛选出可信度最高的第一集合，降低个别错误位置信息的影响，最后确定车辆诊断设备所在的车辆维修厂的区域位置。本发明能够增强定位的区域位置结果的可信性，降低计算复杂度，易于大量数据的处理。

在一种可能的实现方式中，所述根据聚类算法对所述m个位置信息进行分类，得到K个位置信息集合，包括：