[发明专利]一种数据处理方法及装置在审
申请号: | 201910244787.9 | 申请日: | 2019-03-28 |
公开(公告)号: | CN110136434A | 公开(公告)日: | 2019-08-16 |
发明(设计)人: | 黄杰;肖振明;曹丹青;贺文平 | 申请(专利权)人: | 初速度(苏州)科技有限公司 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;G01M17/007 |
代理公司: | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人: | 赵振 |
地址: | 215131 江苏省苏州市相城区高*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 路测数据 检测 缓存区 预警结果 数据处理 预设 存储 预设存储空间 采集设备 处理流程 处理效率 存储条件 预警检测 智能车辆 采集 应用 | ||
1.一种数据处理方法,其特征在于,包括:
获取智能车辆中多个采集设备采集的待检测路测数据,将所述待检测路测数据存储至缓存区中;
根据预设的预警检测特征,对所述待检测路测数据进行检测,得到针对所述待检测路测数据的预警结果;
判断所述缓存区中的路测数据是否满足预设的存储条件;
如果是,则将所述缓存区中包含所述待检测路测数据的路测数据以及对应的预警结果存储至预设存储空间。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断所述缓存区中的路测数据是否满足预设的存储条件的步骤,包括:
判断所述缓存区的剩余存储空间是否小于第一预设空间阈值;或者,
判断所述缓存区的已存储空间是否大于第二预设空间阈值;或者,
判断所述缓存区的剩余存储空间占总存储空间的比例是否小于第一预设比例阈值;或者,
判断所述缓存区的已存储空间占总存储空间的比例是否大于第二预设比例阈值。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述待检测路测数据包括以下内容中的至少一种:
图像传感器采集的图像;超声波雷达采集的第一数据;激光雷达采集的第二数据;毫米波雷达采集的第三数据;惯性测量单元采集的第四数据;轮速计采集的第五数据;车辆控制器输出的表示车辆部件状态的第六数据以及定位设备采集的第七数据。
4.如权利要求2-3中任一项所述的方法,其特征在于,在所述待检测路测数据包括图像的情况下,当判定所述缓存区中的路测数据满足预设的存储条件时,所述方法还包括:
针对再次获取到的所述智能车辆中的图像传感器采集的图像,根据预设的图像压缩比,对再次获取到的图像进行压缩;
将压缩后的图像作为待检测路测数据,返回执行所述将所述待检测路测数据存储至缓存区中的步骤。
5.如权利要求2-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述获取智能车辆中多个采集设备采集的待检测路测数据的步骤,包括:
获取预设时长内智能车辆中第一采集设备采集的第一初始路测数据和第二采集设备采集的第二初始路测数据;其中,所述第一采集设备采集数据的频率大于所述第二采集设备采集数据的频率;
从所述第一初始路测数据中选取所述第二初始路测数据的总数量个数据,将选取的数据与所述第二初始路测数据进行关联,将关联后的数据作为具有相同时间戳的待检测路测数据。
6.如权利要求2-5中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据预设的预警检测特征,对所述待检测路测数据进行检测,得到针对所述待检测路测数据的预警结果的步骤,包括:
当所述待检测路测数据为所述图像时,将所述图像输入预先训练的预警检测模型中,由所述预警检测模型根据预先训练的模型参数确定所述图像中的第一预警结果;其中,所述预警检测网络是根据样本图像中的预警检测特征对卷积神经网络训练得到;或者,
当所述待检测路测数据为所述第一数据、所述第二数据、所述第三数据中的一种雷达数据时,根据所述雷达数据确定所述智能车辆的周围物体状态信息,将所述周围物体状态信息与第一预设阈值进行比较,根据比较结果确定针对所述雷达数据的第二预警结果;或者,
当所述待检测路测数据为所述第四数据、所述第五数据、所述第六数据、所述第七数据中的一种车辆状态数据时,将所述车辆状态数据与第二预设阈值进行比较,根据比较结果确定针对所述车辆状态数据的第三预警结果;或者,
将所述第一预警结果、所述第二预警结果和所述第三预警结果中的至少两种进行比较,根据比较结果确定针对所述待检测路测数据的第五预警结果。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述缓存区中包含所述待检测路测数据的路测数据以及对应的预警结果存储至预设存储空间的步骤,包括:
将所述缓存区中包含所述待检测路测数据的路测数据以及对应的预警结果存储至本地磁盘;或者,将所述缓存区中包含所述待检测路测数据的路测数据以及对应的预警结果发送至云端服务器,以使所述云端服务器存储所述缓存区中包含所述待检测路测数据的路测数据以及对应的预警结果。
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