[發明專利]有價值數據的挖掘方法與服務器

在審

• 申請號: 202210422034.4
• 申請日: 2022-04-21
• 公開（公告）號: CN114860800A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 深圳裹動科技有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/25
• 代理公司: 深圳市倡創專利代理事務所(普通合伙) 44660
• 代理人: 羅明玉

本申請提供了一種有價值數據的挖掘方法，根據數據來源信息和多個預設提取指令，并行從源數據存儲區相應地抓取數據等形成若干初始數據包；對每個初始數據包中相應的數據進行分析得到異常數據；對異常數據添加標簽形成第一版本數據包，第一版本數據包帶有第一數據包時間戳；當接收一個或者多個用戶端發送的標簽請求時，根據標簽請求將所述若干初始數據包中與標簽請求相關聯的數據添加標簽形成第二版本數據包；當接收一個或者多個用戶端發送的數據分析請求時，并行解析數據分析請求得到相應的標簽；數據分析請求包含標簽的表示信息；并行根據解析出來的標簽從第一版本數據包和/或第二版本數據包中獲取相應的數據作為有價值的數據。

技術領域

本申請涉及自動駕駛技術領域，尤其涉及一種有價值數據的挖掘方法與服務器。

背景技術

目前自動駕駛技術行業、領域已經呈現爆發趨勢，面對不斷擴展的自動駕駛應用領域，各類傳感器的海量數據作為支撐自動駕駛技術的關鍵依據，需要對海量的自動駕駛數據進行大量的數據處理和訓練，不斷提升自動駕駛AI司機的能量。

然而，現有的自動駕駛數據進行提取的時候，每次需要遍歷所有的自動駕駛數據進行提取相應的數據，如此，耗費自動駕駛系統大量的算力，效率較低。

發明內容

有鑒于此，實有必要提供一種高效的有價值數據的挖掘方法與服務器。

第一方面，本申請實施例提供一種有價值數據的挖掘方法，所述有價值數據的挖掘方法包括下面步驟：根據數據來源信息和多個預設提取指令，并行從源數據存儲區相應地抓取一段時間內一個區域或者多個區域的來源數據、一段時間內一輛或者多輛自動駕駛車輛的源數據、以及一段時間內一個或者多個傳感器的源數據形成若干初始數據包；對每個初始數據包中相應的數據進行分析得到異常數據；對異常數據添加標簽形成第一版本數據包，第一版本數據包帶有第一數據包時間戳；當接收一個或者多個用戶端發送的標簽請求時，根據標簽請求將若干初始數據包中與標簽請求相關聯的數據添加標簽形成第二版本數據包，第二版本數據包帶有第二數據包時間戳，第二數據包時間戳表示添加標簽的時間；當接收一個或者多個用戶端發送的數據分析請求時，并行解析數據分析請求得到相應的標簽；數據分析請求包含標簽的表示信息；并行根據解析出來的標簽從第一版本數據包和/或第二版本數據包中獲取相應的數據作為有價值的數據。

第二方面，本申請實施例提供一種服務器，其特征在于，所述服務器設備包括：

計算機可讀存儲介質，用于存儲程序指令，處理器，用于執行所述程序指令以實現有價值數據的挖掘方法。

上述有價值數據的挖掘方法與服務器，通過預設指令在源數據存儲區中獲取數據，在獲取的數據中篩選異常數據并對異常數據打上標簽，打標簽的同時自帶打標簽時的時間，再將打上標簽的異常數據輸入到預設算法模型進行運算，最終得到有價值的數據。從而可以高效的在海量自動駕駛數據中根據時間和/或事件名稱來直接提取數據，還可以減少自動駕駛系統大量的算力。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖示出的結構獲得其他的附圖。

圖1為本申請實施例提供的有價值數據的挖掘方法流程示意圖。

圖2為本申請實施例提供的有價值數據的挖掘方法的第二實施例流程示意圖。

圖3為為本申請實施例提供的有價值數據的挖掘方法的第三實施流程示意圖。

圖4為本申請實施例提供的有價值數據的挖掘方法的第二實施例的第一子流程圖。

圖5為本申請實施例提供的有價值數據的挖掘方法的第三實施例的第一子流程圖。

圖6為本發明實施例提供的服務器的內部結構示意圖。