[发明专利]一种基于车端数据的道路问题检测方法及可读存储介质

说明书

本发明涉及车辆数据处理技术领域，具体涉及一种基于车端数据的道路问题检测方法及可读存储介质。所述方法包括：获取车辆的行车辅助功能异常事件记录数据，以及对应行车辅助功能异常事件发生前后的用户操作数据；关联行车辅助功能异常事件记录数据以及对应的用户操作数据；基于用户操作数据判断对应的行车辅助功能异常事件是否为非人为原因造成；对非人为原因造成的行车辅助功能异常事件的发生地点进行聚类，以获取非人为原因造成的行车辅助功能异常事件的发生集中道路，并作为问题道路。本发明的道路问题检测方法能够降低硬件成本并降低数据处理复杂度和难度，从而能够提升道路问题检测的效率并降低道路问题检测的成本。

技术领域

本发明涉及车辆数据处理技术领域，具体涉及一种基于车端数据的道路问题检测方法及可读存储介质。

背景技术

随着智能汽车的发展，行车辅助功能越来越完善并且逐渐普及。用户能够通过行车辅助功能实现车辆的智能驾驶或智能辅助驾驶。

同时，随着我国公路运营里程和汽车保有量的飞速增长，道路维护任务日益繁重，道路维护是保证路网功能稳定的重要措施。其中，如何快速的发现道路问题（例如路面损害等影响道路通行质量的问题）是实现道路及时维护的关键之一。

现有方法主要依靠人工操作巡检车辆或无人机设备进行巡检，并通过人工识别或图像识别的方式检测问题道路，存在成本高且效率低等问题。为此，公开号为CN112595728B的中国专利公开了《一种道路问题确定方法和相关装置》，其方法通过多种传感器获取车辆惯性数据和路况图像数据，利用计算机视觉技术，根据车辆惯性数据确定对应目标道路的第一道路问题信息，根据路况图像数据确定目标道路的第二道路问题信息；通过第一道路问题信息和第二道路问题信息确定目标道路的道路综合问题数据；根据道路综合问题数据确定目标道路中的道路问题点，结合道路问题点生成高精地图。

上述现有方案的道路问题确定方法通过车辆惯性数据和路况图像数据检测道路问题，能够实现较高的检测准确度。但是，现有道路问题确定方法需要通过多种硬件（传感器）来采集相关数据，硬件成本很高，进而导致数据获取的成本高。此外，现有道路问题确定方法需要通过处理和分析图像数据才能确定道路问题，而图像数据的处理过程复杂、难度大，并且处理时间很长，导致道路问题检测的效率很低。因此，如何设计一种能够降低硬件成本并降低数据处理复杂度和难度的道路问题检测方法是亟需解决的技术问题。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种能够降低硬件成本并降低数据处理复杂度和难度的道路问题检测方法，从而提升道路问题检测的效率并降低道路问题检测的成本。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种基于车端数据的道路问题检测方法，包括以下步骤：

S1：获取车辆的行车辅助功能异常事件记录数据，以及对应行车辅助功能异常事件发生前后的用户操作数据；

S2：关联行车辅助功能异常事件记录数据以及对应的用户操作数据；

S3：基于用户操作数据判断对应的行车辅助功能异常事件是否为非人为原因造成；

S4：对非人为原因造成的行车辅助功能异常事件的发生地点进行聚类，以获取非人为原因造成的行车辅助功能异常事件的发生集中道路，并作为问题道路。

优选的，步骤S1中，行车辅助功能异常事件记录数据包括但不限于行车辅助功能异常事件的事件类型、发生时间和发生地点；其中，事件类型包括但不限于退出行车辅助和提示用户接管驾驶。

优选的，步骤S1中，用户操作数据包括但不限于刹车踏板深度、油门踏板深度、方向盘手力矩、转向灯状态和辅助驾驶功能按键状态及语音接口状态。

优选的，步骤S2中，在行车辅助功能异常事件记录数据和对应用户操作数据间增加事件标识字段以完成关联。