本申請(qǐng)涉及智能駕駛，尤其涉及數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、針對(duì)不同的行車(chē)狀態(tài)的數(shù)據(jù)，由于其作用不同，在智能駕駛預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集產(chǎn)生時(shí)對(duì)于不同的行車(chē)狀態(tài)，其數(shù)據(jù)的處理方式是不一樣的。比如在地圖拓?fù)錁?gòu)建、車(chē)輛綁道、車(chē)輛變道識(shí)別等處理流程中具有較大的差別。對(duì)不同的使用場(chǎng)合，也需要對(duì)數(shù)據(jù)集行車(chē)狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，比如在進(jìn)行行車(chē)軌跡規(guī)劃模型訓(xùn)練中，需要使用有人駕狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

2、因此，對(duì)智能駕駛數(shù)據(jù)集的行車(chē)狀態(tài)進(jìn)行區(qū)分是數(shù)據(jù)集構(gòu)建的一個(gè)重要問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)的主要目的在于提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，旨在解決如何對(duì)智能駕駛數(shù)據(jù)集的行車(chē)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的行車(chē)數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分的技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N數(shù)據(jù)處理方法，所述方法包括：

3、獲取智能駕駛數(shù)據(jù)；

4、識(shí)別所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)；

5、根據(jù)所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)，計(jì)算所述智能駕駛數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的占比情況；

6、根據(jù)所述行車(chē)狀態(tài)的占比情況，確定當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)，并基于所述當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)得到對(duì)應(yīng)的行車(chē)數(shù)據(jù)。

7、在一實(shí)施例中，所述識(shí)別所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)的步驟包括：

8、基于預(yù)先定義的狀態(tài)集和/或車(chē)輛操作狀態(tài)集，識(shí)別智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)。

9、在一實(shí)施例中，所述行車(chē)狀態(tài)包括基于高精度地圖的智能駕駛狀態(tài)nzp狀態(tài)、基于感知地圖的智能駕駛狀態(tài)lcc、基于自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的駕駛狀態(tài)acc狀態(tài)以及人駕狀態(tài)，所述預(yù)先定義的狀態(tài)集包括狀態(tài)激活，所述預(yù)先定義的車(chē)輛操作狀態(tài)集包括行車(chē)，所述基于預(yù)先定義的狀態(tài)集和/或車(chē)輛操作狀態(tài)集，識(shí)別智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)的步驟包括：

10、判斷智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的nzp狀態(tài)是否為狀態(tài)激活；

11、若所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的nzp狀態(tài)為狀態(tài)激活，則確定所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)為nzp狀態(tài)；

12、若所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的nzp狀態(tài)不為狀態(tài)激活，則判斷智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的lcc狀態(tài)是否為lcc狀態(tài)激活；

13、若所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的lcc狀態(tài)為狀態(tài)激活，則確定所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)為lcc狀態(tài)；

14、若所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的lcc狀態(tài)不為狀態(tài)激活，則判斷智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的acc狀態(tài)是否為狀態(tài)激活；

15、若所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的acc狀態(tài)為狀態(tài)激活，則確定所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)為acc狀態(tài)；

16、若所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的acc狀態(tài)不為狀態(tài)激活，則判斷智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的人駕狀態(tài)是否為行車(chē)；

17、若所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的人駕狀態(tài)為行車(chē)，則確定所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)為人駕狀態(tài)。

18、在一實(shí)施例中，所述識(shí)別所述智能駕駛數(shù)據(jù)中不同幀的行車(chē)狀態(tài)的步驟之后，還包括：

19、根據(jù)智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)，創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)場(chǎng)景級(jí)列表，所述行車(chē)狀態(tài)場(chǎng)景級(jí)列表用于記錄對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)；

20、判斷所述行車(chē)狀態(tài)場(chǎng)景級(jí)列表中對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)與預(yù)設(shè)的行車(chē)狀態(tài)是否一致；

21、若是，則在所述行車(chē)狀態(tài)場(chǎng)景級(jí)列表中對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的狀態(tài)標(biāo)志位上標(biāo)記第一標(biāo)簽；

22、根據(jù)所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)，計(jì)算所述智能駕駛數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的占比情況的步驟包括：

23、統(tǒng)計(jì)行車(chē)狀態(tài)場(chǎng)景級(jí)列表中對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的狀態(tài)標(biāo)志位上標(biāo)記了第一標(biāo)簽的行車(chē)狀態(tài)的個(gè)數(shù)；

24、基于所述標(biāo)記了第一標(biāo)簽的有限幀數(shù)據(jù)片段中對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的個(gè)數(shù)，計(jì)算對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的占比情況。

25、在一實(shí)施例中，所述基于所述標(biāo)記了第一標(biāo)簽的行車(chē)狀態(tài)的個(gè)數(shù)，計(jì)算對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的占比情況的步驟包括：

26、計(jì)算從起始幀到結(jié)束幀之間的元素個(gè)數(shù)；

27、使用標(biāo)記了第一標(biāo)簽的行車(chē)狀態(tài)的個(gè)數(shù)除以所述起始幀到結(jié)束幀之間的元素個(gè)數(shù)，得到對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的占比情況。

28、在一實(shí)施例中，所述根據(jù)所述行車(chē)狀態(tài)的占比情況，確定當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)，并基于所述當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)得到對(duì)應(yīng)的行車(chē)數(shù)據(jù)的步驟包括：

29、比較不同行車(chē)狀態(tài)的占比情況，得到最大占比值對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)；

30、將所述最大占比值對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)與預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行對(duì)比；

31、若所述最大占比值對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)大于所述預(yù)設(shè)的閾值，則確定最大占比值對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)為當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)；

32、基于所述當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)，得到對(duì)應(yīng)的行車(chē)數(shù)據(jù)。

33、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)還提出一種數(shù)據(jù)處理裝置，所述數(shù)據(jù)處理裝置包括：

34、獲取模塊，用于獲取智能駕駛數(shù)據(jù)；

35、識(shí)別模塊，用于識(shí)別所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)；

36、計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)，計(jì)算所述智能駕駛數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的占比情況；

37、確定模塊，用于根據(jù)所述行車(chē)狀態(tài)的占比情況，確定當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)，并基于所述當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)得到對(duì)應(yīng)的行車(chē)數(shù)據(jù)。

38、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)還提出一種數(shù)據(jù)處理設(shè)備，所述設(shè)備包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序配置為實(shí)現(xiàn)如上文所述的數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

39、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)還提出一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)為計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上文所述的數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

40、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)還提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上文所述的數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

41、本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括獲取智能駕駛數(shù)據(jù)；識(shí)別智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)；根據(jù)所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)，計(jì)算所述智能駕駛數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的占比情況；根據(jù)行車(chē)狀態(tài)的占比情況，確定當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)，并基于當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)得到對(duì)應(yīng)的?行車(chē)數(shù)據(jù)。該方案通過(guò)不同行車(chē)狀態(tài)的占比情況，確定當(dāng)前車(chē)輛駕駛場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)，可以提高智能駕駛系統(tǒng)的整體性能，還可以針對(duì)特定的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，并且通過(guò)區(qū)分不同行車(chē)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的行車(chē)數(shù)據(jù)，有效促進(jìn)了智能駕駛數(shù)據(jù)集的優(yōu)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)算法更高效、更精準(zhǔn)地訓(xùn)練與迭代。

技術(shù)特征：

1.一種數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述識(shí)別所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)的步驟包括：

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述行車(chē)狀態(tài)包括基于高精度地圖的智能駕駛狀態(tài)nzp狀態(tài)、基于感知地圖的智能駕駛狀態(tài)lcc、基于自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的駕駛狀態(tài)acc狀態(tài)以及人駕狀態(tài)，所述預(yù)先定義的狀態(tài)集包括狀態(tài)激活，所述預(yù)先定義的車(chē)輛操作狀態(tài)集包括行車(chē)，所述基于預(yù)先定義的狀態(tài)集和/或車(chē)輛操作狀態(tài)集，識(shí)別智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)的步驟包括：

4.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述識(shí)別所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)的步驟之后，還包括：

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述標(biāo)記了第一標(biāo)簽的行車(chē)狀態(tài)的個(gè)數(shù)，計(jì)算對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的占比情況的步驟包括：

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述行車(chē)狀態(tài)的占比情況，確定當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)，并基于所述當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)得到對(duì)應(yīng)的行車(chē)數(shù)據(jù)的步驟包括：

7.一種數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

8.一種數(shù)據(jù)處理設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序配置為實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

9.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)為計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的數(shù)據(jù)處理方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取智能駕駛數(shù)據(jù)；識(shí)別智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)；根據(jù)所述智能駕駛數(shù)據(jù)中每一幀的行車(chē)狀態(tài)，計(jì)算智能駕駛數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)的行車(chē)狀態(tài)的占比情況；根據(jù)行車(chē)狀態(tài)的占比情況，確定當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)，并基于當(dāng)前場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)得到對(duì)應(yīng)的行車(chē)數(shù)據(jù)。該方案通過(guò)不同行車(chē)狀態(tài)的占比情況，確定當(dāng)前車(chē)輛駕駛場(chǎng)景的行車(chē)狀態(tài)，可以提高智能駕駛系統(tǒng)的整體性能，還可以針對(duì)特定的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，并且通過(guò)區(qū)分不同行車(chē)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的行車(chē)數(shù)據(jù)，有效促進(jìn)了智能駕駛數(shù)據(jù)集的優(yōu)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)智能駕駛算法更高效、更精準(zhǔn)地訓(xùn)練與迭代。

技術(shù)研發(fā)人員：陳建國(guó)
受保護(hù)的技術(shù)使用者：浙江吉利控股集團(tuán)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26