[發明專利]一種數據處理方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011147071.6
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112287797A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 楊宏達;李國鎮;盧美奇;李友增;戚龍雨;吳若溪
• 申請（專利權）人: 北京嘀嘀無限科技發展有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G07C5/00;G07C5/08
• 代理公司: 北京超成律師事務所 11646
• 代理人: 王曉菲

本申請提供了一種數據處理方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，其中，該方法包括：獲取車輛行駛數據；根據車輛行駛數據生成的一般訓練樣本對初始駕駛輔助識別網絡進行訓練；將車輛行駛數據輸入到初級駕駛輔助識別網絡中，以得到初級駕駛輔助識別網絡輸出的車輛行駛數據所處的行駛場景；將車輛行駛數據所處的行駛場景上傳至云服務器，以根據車輛行駛數據所處的行駛場景，確定出車輛行駛數據所處的真實行駛場景，并生成特殊訓練樣本。本申請提供的數據處理方法，通過車輛行駛數據生成特殊訓練樣本，可以增加用于訓練駕駛輔助識別網絡的樣本。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，尤其是涉及一種數據處理方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。

背景技術

當前汽車已經成為人們日常生活中不可缺少的交通工具之一，車輛在行駛過程中帶來的安全問題受到人們的廣泛關注。

車輛駕駛輔助系統可以根據車輛行駛信息，判斷出當前車輛所處的駕駛場景，進而為駕駛人員提供駕駛決策和危險預警。

為了讓車輛駕駛輔助系統可以實現對駕駛場景的判斷，通常需要利用大量不同場景下的車輛行駛數據生成的訓練樣本對車輛駕駛輔助系統中的識別模型進行訓練，讓識別模型學習到哪些信息對應危險情況，哪些信息對應安全情況。因此，常見場景下的車輛行駛數據和非常見場景下的車輛行駛數據對訓練車輛駕駛輔助系統中的識別模型非常重要。

發明內容

有鑒于此，本申請的目的在于提供一種數據處理方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，以增加訓練樣本，使得車輛駕駛輔助系統中的識別模型的訓練精度提高。

第一方面，本申請實施例提供了一種數據處理方法，應用于車載處理器，所述方法包括：

獲取目標車輛行駛時所產生的車輛行駛數據；

根據所述車輛行駛數據生成的一般訓練樣本對初始駕駛輔助識別網絡進行訓練，以生成未訓練完成的初級駕駛輔助識別網絡；

將所述車輛行駛數據輸入到所述初級駕駛輔助識別網絡中，以得到所述初級駕駛輔助識別網絡輸出的所述車輛行駛數據所處的行駛場景；

將所述車輛行駛數據所處的行駛場景上傳至云服務器，以根據所述車輛行駛數據所處的行駛場景，確定出所述車輛行駛數據所處的真實行駛場景，并根據所述車輛行駛數據所處的真實行駛場景生成特殊訓練樣本；所述特殊訓練樣本用于對所述初級駕駛輔助識別網絡進行訓練。

結合第一方面，本申請實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，所述車輛行駛數據以下至少一種數據：車輛的位置數據、車輛的行駛速度、車輛的行駛姿態、車輛駕駛人員的狀態信息和危險告警數據。

結合第一方面的第一種可能的實施方式，本申請實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，所述車輛行駛數據包括車輛的位置數據、車輛的行駛速度、車輛的行駛姿態和車輛駕駛人員的狀態信息；

所述將所述車輛行駛數據輸入到所述初級駕駛輔助識別網絡中，以得到所述初級駕駛輔助識別網絡輸出的所述車輛行駛數據所處的行駛場景，包括：

根據所述車輛行駛數據，所述初級駕駛輔助識別網絡檢測所述目標車輛是否發生預設危險事件；

若所述初級駕駛輔助識別網絡檢測到所述目標車輛發生預設危險事件，則判斷是否有前車，且所述目標車輛與前車的距離是否小于預設距離；

若有前車且所述目標車輛與前車的距離小于預設距離，則確定所述車輛行駛數據所處的行駛場景為危險場景。

結合第一方面的第二種可能的實施方式，本申請實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，所述預設危險事件包括以下任意一種或多種：車頭發生碰撞、車輛發生急減速、車輛發生急變道以及車輛內的駕駛人員處于危險駕駛狀態。