[发明专利]数据分类方法、装置和设备

说明书

本申请提供一种数据分类方法、装置和设备，方法包括：根据加载指令获取对应的原始数据；根据所述原始数据中的场景特征，对所述原始数据进行分类标记，得到分类后的场景数据；将相同类别的所述场景数据保存在同一个场景类别下。本申请实现了针对海量的原始数据，可以根据用户的加载指令读取对应的原始数据，然后对读取到的原始数据进行场景分类，并将分类后的场景数据进行保存。与现有技术相比，无需人工对同一场景下来自不同传感器的原始数据进行分类，不仅节省了成本，而且提高了数据分类效率，可为后续自动驾驶的仿真提供精确的数据支持。

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，具体而言，涉及一种数据分类方法、装置和设备。

背景技术

自动驾驶仿真技术是指在软件中模拟真实驾驶环境，通过使得承载自动驾驶算法的交通工具，与模拟驾驶环境进行交互，来评估自动驾驶算法的性能。为了能够实现对自动驾驶算法性能的全面评估，模拟驾驶环境应当尽可能地覆盖实际驾驶过程中的各种场景。

通常可以利用诸如采集车之类的采集实体来采集驾驶场景数据。所采集的驾驶场景数据可以提供给自动驾驶仿真系统，以用于模拟真实驾驶环境。由于采集实体所采集的驾驶场景数据通常是海量的，因此在向自动驾驶仿真系统提供这些数据之前，期望对所采集的驾驶场景数据进行分类，以使得所提供的驾驶场景数据能够覆盖实际驾驶过程中的各种场景，或者能够向自动驾驶仿真系统提供某一类特定驾驶场景。

目前驾驶场景数据的分类主要依赖于人工标注、大数据学习等方法，对采集到各个传感数据进行标记，尚没有一个便于人工可视化、对整体原始数据进行标记的系统。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种数据分类方法、装置和设备，用以实现根据加载指令获取对应的原始数据，对所述原始数据进行场景分类，并将分类后的所述原始数据进行保存。

本申请实施例第一方面提供了一种数据分类方法，包括：获取加载指令获取对应的原始数据；根据所述原始数据中的场景特征，对所述原始数据进行分类标记，得到分类后的场景数据；将相同类别的所述场景数据保存在同一个场景类别下。

于一实施例中，所述根据加载指令获取对应的原始数据，包括：在接收到所述加载指令时，判断是否存在已加载的数据；若不存在所述已加载的数据，读取所述加载指令对应的原始数据；若存在所述已加载的数据，清除所述已加载的数据后，读取所述加载指令对应的原始数据。

于一实施例中，所述根据所述原始数据中的场景特征，对所述原始数据进行分类标记，得到分类后的场景数据，包括：根据播放指令，播放所述原始数据；在播放过程中，获取所述原始数据中目标对象的运动状态信息；生成对应于所述运动状态信息的场景标签；提取所述运动状态信息对应的所述原始数据，并藉由所述场景标签标记所述原始数据，以生成分类后的所述场景数据。

于一实施例中，在所述生成所述运动状态信息对应的场景标签之后，还包括：若在后续播放过程中，存在与所述运动状态信息相同的目标原始数据，则直接将所述场景标签赋予所述目标原始数据。

于一实施例中，所述原始数据包括：同一个时空场景下的图像数据和/或雷达点云数据。

本申请实施例第二方面提供了一种数据分类装置，包括：获取模块，用于根据加载指令获取对应的原始数据；分类模块，用于根据所述原始数据中的场景特征，对所述原始数据进行分类标记，得到分类后的场景数据；存储模块，用于将相同类别的所述场景数据保存在同一个场景类别下。

于一实施例中，所述获取模块用于：在接收到所述加载指令时，判断是否存在已加载的数据；若不存在所述已加载的数据，读取所述加载指令对应的原始数据；若存在所述已加载的数据，清除所述已加载的数据后，读取所述加载指令对应的原始数据。