[发明专利]数据处理方法、装置及车辆

说明书

本发明公开了一种数据处理方法、装置及车辆。其中，该方法包括：在从开始采集时间点起对车辆的实时数据进行采集的过程中，确定起始时间点和当前时间点之间的累计时间；响应于接收到实时数据对应的目标标签，将接收目标标签的接收时间点设置为起始时间点，并继续执行获取起始时间点和当前时间点之间的累计时间的步骤；响应于接收到停止采集指令，获取目标数据，其中，目标数据为开始采集时间点至接收到停止采集指令的停止时间点内采集到的实时数据和实时数据对应的目标标签；基于目标数据对初始算法进行训练，得到目标算法。本发明解决了相关技术中数据训练效率较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置及车辆。

背景技术

数据采集是做高级驾驶辅助感知算法开发中非常重要的一环，采集的数据包括摄像头视频数据、激光雷达数据、毫米波雷达数据、超声波雷达数据及总线数据等，这些数据会用于开发过程中的算法训练及算法验证。在这些数据中，摄像头数据格式种类较多且数据较大，摄像头数据的采集环节会造成格式差异，摄像头成相时，经过图像传感器后生成Raw(RAW Image Format，原始图像编码数据)格式数据，Raw格式数据经过ISP(ImageSensor Processer，图像信号处理)后生成YUV(“Y”表示明亮度，“U”“V”表示色度)、RGB(红绿蓝三色通道)等格式，算法训练使用的数据一般为ISP之后YUV或RGB格式的图像数据。

目前主流的方案是摄像头ISP集成在高级驾驶辅助域控制器中，即摄像头发送给域控制器的是Raw格式数据，这种数据无法直接用于算法训练。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置及车辆，以至少解决相关技术中数据训练效率较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：在从开始采集时间点起对车辆的实时数据进行采集的过程中，确定起始时间点和当前时间点之间的累计时间，其中，起始时间点为采集实时数据的计时起始时间点，当前时间点为当前采集实时数据的时间点；响应于接收到实时数据对应的目标标签，将接收目标标签的接收时间点设置为起始时间点，并继续执行获取起始时间点和当前时间点之间的累计时间的步骤；响应于接收到停止采集指令，获取目标数据，其中，目标数据为开始采集时间点至接收到停止采集指令的停止时间点内采集到的实时数据和实时数据对应的目标标签；基于目标数据对初始算法进行训练，得到目标算法。

进一步地，该方法还包括：将累计时间与预设无效时间进行比较，确定是否删除累计时间内采集到的实时数据；响应于累计时间大于预设无效时间，删除累计时间内采集到的实时数据。

进一步地，基于目标数据对初始算法进行训练，得到目标算法，包括：对目标数据进行分流，用于生成得到第一数据和第二数据，其中，第一数据和第二数据的数据格式不同；利用第一数据对初始算法进行训练，得到训练后的初始算法；利用第二数据对训练后的初始算法进行验证，得到验证结果，其中，验证结果用于表征训练后的初始算法是否准确；基于验证结果对训练后的初始算法进行更新，得到目标算法。

进一步地，对目标数据进行分流，得到第一数据和第二数据，包括：利用分流板卡解除实时数据的串行序列，得到解除后的数据；对解除后的数据进行复制，得到复制数据；分别对解除后的数据和复制数据进行串行化输出，用于生成第一数据和第二数据。

进一步地，该方法还包括：在车辆行驶至预设采集路线的情况下，启动车辆的数据采集功能，并确定启动时间点为开始采集时间点。

进一步地，该方法还包括：根据开始采集时间点和预设采集时长，确定停止采集时间点；在当前时间点为停止采集时间点的情况下，生成停止采集指令。

进一步地，该方法还包括：停止采集指令为客户端发出的用于停止采集实时数据的指令。