CN110969887A - 一种车辆数据获取方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车辆数据获取方法、装置、电子设备及介质。方法包括:获取目标区域内车辆的定位数据;根据定位数据,确定目标区域内的第一候选车辆集合以及其对应的车辆总数;根据计算资源配置信息确定计算上限阶数和目标计算数,目标计算数小于等于计算上限阶数;当车辆总数大于计算上限阶数时,从第一候选车辆集合中选出计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合;执行预设数量次从第二候选车辆集合中选出指定数量的目标车辆以及分别向目标车辆发送目标数据的获取请求;确定当前获取的目标数据的数量;当数量小于目标计算数时,重复上述构建第二候选车辆集合至发送目标数据的获取请求的步骤,至当前获取的目标数据的数量等于目标计算数。
Description
技术领域
本发明涉及互联网通信技术领域,尤其涉及一种车辆数据获取方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
车联网通过新一代信息通信技术将“人、车、路、云”有机地联系在一起,不仅可以获取比单台车辆更多的感知信息,增强安全驾驶,促进自动驾驶的创新和应用;还有利于构建智能交通体系,对提高交通效率、改善驾乘感受、节能减排等有重要意义。
车路协同采用了先进的无线通信和新一代互联网等技术,全方位实施车车、车路动态实时信息交互,并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理。能够充分实现人、车、路的有效协同。保证交通安全,提高通行效率,从而形成的安全、高效和环保的道路交通***。
对于车联网和车路协同的相关应用场景,获取车辆数据作为一个关键的步骤影响着该应用场景下数据处理的效果。然而,现有技术中,在进行车辆数据获取时往往直接向候选车辆集合发送数据获取请求。这样可能因需生成的数据获取请求数量过大造成数据溢出的情况发生,不能保证获取到的车辆数据能够满足发送数据获取请求的预期目标。因此,需要提供对车辆数据更有效的获取方案。
发明内容
为了解决现有技术应用在获取车辆数据时,易出现数据溢出、获取数据的效果差等问题,本发明提供了一种车辆数据获取方法、装置、电子设备及介质:
一方面,本发明提供了一种车辆数据获取方法,所述方法包括:
获取目标区域内车辆的定位数据;
根据所述定位数据,确定所述目标区域内的第一候选车辆集合以及所述第一候选车辆集合对应的车辆总数;
根据计算资源配置信息确定计算上限阶数和目标计算数,所述目标计算数小于等于所述计算上限阶数;
当所述车辆总数大于所述计算上限阶数时,从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合;执行预设数量次从所述第二候选车辆集合中选出指定数量的目标车辆以及分别向所述目标车辆发送目标数据的获取请求;
确定当前获取的目标数据的数量;
当所述数量小于所述目标计算数时,重复上述构建第二候选车辆集合至发送目标数据的获取请求的步骤,至当前获取的目标数据的数量等于所述目标计算数;
其中,所述预设数量次在上述重复的步骤中依次增大,所述指定数量在上述重复的步骤中依次减小,所述指定数量小于等于所述目标计算数。
另一方面提供了一种车辆数据获取装置,所述装置包括:
定位数据获取模块:用于获取目标区域内车辆的定位数据;
候选车辆集合确定模块:用于根据所述定位数据,确定所述目标区域内的第一候选车辆集合以及所述第一候选车辆集合对应的车辆总数;
计算参数确定模块:用于根据计算资源配置信息确定计算上限阶数和目标计算数,所述目标计算数小于等于所述计算上限阶数;
获取请求发送模块:用于当所述车辆总数大于所述计算上限阶数时,从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合;执行预设数量次从所述第二候选车辆集合中选出指定数量的目标车辆以及分别向所述目标车辆发送目标数据的获取请求;
数量确定模块:用于确定当前获取的目标数据的数量;
目标数据获取模块:用于当所述数量小于所述目标计算数时,重复上述构建第二候选车辆集合至发送目标数据的获取请求的步骤,至当前获取的目标数据的数量等于所述目标计算数;
其中,所述预设数量次在上述重复的步骤中依次减小,所述指定数量在上述重复的步骤中依次增大,所述指定数量小于等于所述目标计算数。
另一方面提供了一种电子设备,所述电子设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述的车辆数据获取方法。
另一方面提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述的车辆数据获取方法。
本发明提供的一种车辆数据获取方法、装置、电子设备及介质,具有如下技术效果:
本发明考虑了计算资源的最大占用率,避免了车辆数据获取中受限于计算资源的情形,可以防止组合***和数据溢出的发生。同时,兼顾计算资源的当前占用率和获取数据的效率之间的平衡,在合理利用计算资源的情况下完成车辆数据的获取。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它附图。
图1是本发明实施例提供的一种应用环境的示意图;
图2是本发明实施例提供的一种车辆数据获取方法的流程示意图;
图3是本发明实施例提供的确定目标区域的一种流程示意图;
图4是本发明实施例提供的从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合的一种流程示意图;
图5也是本发明实施例提供的一种应用环境的示意图;
图6是本发明实施例提供的一种车辆碰撞分析的部分碰撞分析结果的展示示意图;
图7是本发明实施例提供的一种车辆数据获取装置的组成框图;
图8是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
请参阅图1,图1、5是本发明实施例提供的一种应用环境的示意图,该应用环境可以包括第一设备110和第二设备120。其中,所述第一设备110和所述第二设备120之间可以进行数据通信。需要说明的是,图1仅仅是一种示例。
在本发明实施例中,所述第一设备110可以向所述第二设备发送相关数据的获取请求,所述第一设备110可以接收所述第二设备120发送的相关数据,并对相关数据进行处理。具体的,所述第一设备110可包括处理器和存储器,所述存储器用于存储接收到的数据,所述处理器可用于执行数据处理的指令;所述第一设备110可以包括独立运行的服务器、分布式服务器,或者是由多个服务器组成的服务器集群。所述第二设备120可以包括智能手机、台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、数字助理、增强现实(augmented reality,AR)/虚拟现实(virtual reality,VR)设备、智能可穿戴设备、车载终端设备等类型的实体设备,也可以包括运行于实体设备中的软体,例如一些服务商提供给用户的网页页面,也可以为该些服务商提供给用户的应用。
以下介绍本发明一种车辆数据获取方法的具体实施例,图2是本发明实施例提供的一种车辆数据获取方法的流程示意图,本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤,但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式,不代表唯一的执行顺序。在实际中的***或服务器产品执行时,可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。具体的如图2所示,所述方法可以包括:
S201:获取目标区域内车辆的定位数据;
在本发明实施例中,第一设备可以向第二设备发送相关数据的获取请求,第二设备可以用于向第一设备提供对应车辆的相关数据。第一设备可以是服务器(比如中心服务器、边缘服务器等),第一设备也可以为车载终端。第二设备可以为车载终端。当然,第一设备可以是车辆,第二设备可以是车辆。
所述第一设备可以包括有定位模块,基于定位模块获取目标区域内车辆的定位数据。所述定位模块向所述第一设备发送的定位数据指示了与所述定位模块对应同一通信网络的各个车辆的位置信息。第一设备也可以基于定位***获取目标区域内车辆的定位数据,所述定位***向所述第一设备发送的定位数据指示了与所述定位***对应同一通信网络的各个车辆的位置信息。所述定位***可以是CORS站(连续运行参考站ContinuouslyOperating Reference Stations,连续运行参考站),CORS站可以通过卫星对车辆进行定位,进而将车辆的定位数据返回给第一设备。
位于所述目标区域内的车辆可以有多个,不一定每个车辆都与所述定位模块或者所述定位***对应同一通信网络,也就是说,不一定每个车辆都能被所述定位模块或者所述定位***定位到。目标区域内一个车辆的位置信息能够被定位模块或者定位***(比如CORS站)实时捕捉到,那么说明该车辆能被定位模块或者定位***定位到,进而可以将该车辆认作有效车辆。这里获取到的定位数据指向目标区域内能被所述定位模块或者所述定位***定位到的车辆,也就是前述的有效车辆。这里目标区域可以以地理网格的形式表示,比如GPS(全球定位***)网格。定位数据可以以GPS坐标表示。
在一个具体的实施例中,所述定位***或者所述第一设备的定位模块可以通过执行下述步骤得到待定位车辆的定位数据:确定差异阈值;利用第一类定位方式得到所述待定位车辆的第一定位数据;利用第二类定位方式得到所述待定位车辆的第二定位数据;当所述第一定位数据与所述第二定位数据之间的差异在所述差异阈值之内时,基于所述第一定位数据与所述第二定位数据得到所述待定位车辆的定位数据。利用两类定位方式确保得到的所述待定位车辆的定位数据的实时性和精确性。其中,所述第一类定位方式可以利用CORS站进行定位,所述第二类定位方式可以基于RTK(Real-time kinematic,实时动态)载波相位差分技术技术(作为基于载波相位观测值的实时动态定位技术,能够实时地提供测站点在指定坐标系中的三维定位结果,并达到厘米级精度)进行定位,所述第二类定位方式可以利用专业的RTK定位设备进行定位。
在另一个具体的实施例中,如图3所示,可以通过执行下述步骤确定目标区域:
S301:根据业务属性确定初始区域和所述目标数据;
业务属性可以指向在车联网、车路协同、安全辅助驾驶、自动驾驶方面的相关应用场景,业务属性可以具体至相关应用场景的需求(比如统计A时刻A区域内的车辆加速度),这样根据业务属性可以确定待进行车辆数据获取的区域、需要从车辆获取的数据类型(也就是目标数据),也可以包括需要进行车辆数据采集的具体时间(这个时间可以实时确定,也可以预先确定)。
结合业务属性,同一时刻从不同区域需要获取的目标数据可以不同,同一区域在不同时刻需要获取的目标数据可以不同等等。比如,当前时刻的目标数据可以是车辆检测到的地表温度,下一时刻的目标数据可以是车辆检测到的路面粘度。需要说明的是,同一时刻,一车辆提供的目标数据的数量是一个。
在实际应用中,相关应用场景的需求是“计算B区域范围内任意两辆无故障车的碰撞风险并以矩阵形式输出”,那么根据业务属性确定出初始区域为B区域,所述目标数据以对应车辆类型、车辆速度、车辆位置、车辆加速度、车辆方向等信息。
S302:获取参考数据源;
所述参考数据源包括从道路通行规定信息和实时交通信息组成的群组中选择的至少一个。道路通行规定信息可以是基于交管部门、道路管理部门或者其他相关部门的道路通行规定生成的。实时交通信息可以是由辅助装置(比如路测雷达和路测感知单元)等提供的,实时交通信息也可以包括所述辅助装置的配置信息。参考数据源可以一定程度上帮助确定初始区域范围内的某个子区域内的车辆能够向第一设备提供的数据类型。
S303:根据所述目标数据的类型,从所述参考数据源中筛选得到参照数据;
基于目标数据的类型,筛选出的参照数据可以是与目标数据具有关联的数据。参考数据可以进一步帮助判断初始区域范围内的哪个子区域存在候选车辆(候选车辆具有向第一设备提供目标数据的可能)的概率较大。
S304:根据所述参照数据携带的位置标识,从所述初始区域中确定出所述目标区域;
比如初始区域为C区域,根据所述参照数据携带的位置标识,从C区域东北部的子区域提取出来作为目标区域。
S202:根据所述定位数据,确定所述目标区域内的第一候选车辆集合以及所述第一候选车辆集合对应的车辆总数;
在本发明实施例中,定位数据指向目标区域内能被所述定位模块或者所述定位***定位到的(有效)车辆,由这些车辆可以构成第一候选车辆集合,这些车辆作为候选车辆具有向第一设备提供目标数据的可能。相应的,根据候选车辆的位置信息可以从所述目标区域中确定出候选车辆空间是由这些车辆组成的空间。候选车辆空间的表示可以利用区域边沿点的位置信息(比如最东边、最南边、最西边和最北边的经纬度),比如可以利用对应的GPS坐标。当目标区域以地理网格(比如GPS网格)的形式表示时,候选车辆空间也可以以地理网格的形式表示。
第一候选车辆集合对应的车辆总数也就是集合中所有的候选车辆的数量,可以将所述车辆总数记作n(n大于0,n为正整数)。结合相关应用场景的需求,对于不同时刻候选车辆空间可能不同,对于不同目标区域候选车辆空间可能不同。
在实际应用中,比如候选车辆空间为以北纬37度、东经120度为中心的方圆一千米以内,那么第一候选车辆集合是位于这个范围内的车辆,这些车辆作为候选车辆具有向第一设备提供目标数据的可能,不一定所有候选车辆都能提供目标数据。而位于这个范围外的车辆,即使能提供目标数据,也不能作为候选车辆。
在一个具体的实施例中,可以根据所述定位数据,从所述目标区域中确定出第一候选区域;获取指示非感兴趣对象的过滤信息;根据所述过滤信息,从所述第一候选区域中确定出第二候选区域;基于所述第二候选区域内的车辆,得到所述第一候选车辆集合。
定位数据指示目标区域内能被所述定位模块或者所述定位***定位到的各个车辆的位置信息,根据这些车辆的位置信息可以从所述目标区域中确定出第一候选区域。非感兴趣对象可以是基于实施车辆数据获取方法的历史反馈确定的,非感兴趣对象可以是预先确定的,非感兴趣对象的反馈效果值低于预设阈值。比如,非感兴趣对象可以对应住宅区、安全岛等等。对目标区域作更细粒度的分割,在去除了非感兴趣对象确定出的第二候选区域的基础上得到第一候选车辆集合,提高后续进行目标数据获取的效果。
S203:根据计算资源配置信息确定计算上限阶数和目标计算数,所述目标计算数小于等于所述计算上限阶数;
在本发明实施例中,根据计算资源配置信息可知第一设备的计算资源是有上限的,第一设备的计算量与数据表示空间有限。第一设备计算时会占用计算资源,当计算为阶乘计算特别是阶数较高的阶乘计算时易受限于第一设备的计算资源,常伴随着组合***与数据溢出的情况出现。
计算上限阶数表征着第一设备基于自身计算资源支持进行阶乘计算的最大阶乘数。考虑到后续向第一候选车辆集合请求获得目标数据的过程会涉及阶乘计算,甚至是较大数的阶乘计算,这里根据计算资源配置信息确定目标计算数,所述目标计算数小于等于所述计算上限阶数,所述目标计算数表征获取从第一候选车辆集合获取目标数据的理想数量,所述目标计算数记作k(k大于0,k为正整数)。
S204:当所述车辆总数大于所述计算上限阶数时,从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合;执行预设数量次从所述第二候选车辆集合中选出指定数量的目标车辆以及分别向所述目标车辆发送目标数据的获取请求;
在本发明实施例中,第一设备与车辆之间进行数据通信可以通过网络传输(比如可以利用因特网、云平台(包括边缘云平台))来实现。对于所述车辆总数n大于所述计算上限阶数的场景,可以将所述计算上限阶数记作n-t(n大于0,t小于n,t为正整数)。
从第一候选车辆集合获取目标计算数的目标数据,也就是说,需要向候选车辆空间的n辆候选车辆中请求获取k个目标数据。同一时刻,一车辆提供的目标数据的数量是一个。那么,向候选车辆空间的n辆候选车辆中请求获取k个目标数据,需要一次性从候选车辆空间的n辆候选车辆中选出k辆以获取k个目标数据,而“从候选车辆空间的n辆候选车辆中选出k辆”涉及了阶数为n的阶乘计算,这会超出第一设备的计算资源所支持进行阶乘计算的最大阶乘数n-t。第一设备进行阶数为n的阶乘计算可能带来组合***,对应的计算消耗量呈***式增长,对应的中间计算结果可能超过第一设备的数据表示范围,而且阶数越大这种缺点越突出。
因而,需要先从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合,也就是先从候选车辆空间的n辆候选车辆中选出n-t辆。然后执行预设数量次从所述第二候选车辆集合中选出指定数量的目标车辆以及分别向所述目标车辆发送目标数据的获取请求。比如,执行预设数量次从n-t辆候选车辆中选出k辆并向这k辆候选车辆发送目标数据的获取请求。“从n-t辆候选车辆中选出k辆”涉及了阶数为n-t的阶乘计算,这在第一设备的计算资源所支持进行阶乘计算的最大阶乘数n-t范围内。
其中,“执行预设数量次从所述第二候选车辆集合中选出指定数量的目标车辆以及分别向所述目标车辆发送目标数据的获取请求”,这里“指定数量”需要小于等于所述目标计算数,对“预设数量次”和“指定数量”可以综合考虑计算资源的当前占用率和获取数据的效率之间的平衡。完成车辆数据的获取是需要获取k个目标数据,这k个目标数据有对应的k辆候选车辆提供。在理想情况下,执行1次从n-t辆候选车辆中选出k辆并向这k辆候选车辆发送目标数据的获取请求,进而获取k个目标数据。然而,非理想情况的存在(不一定选出的k辆候选车辆都恰好能提供目标数据),进而可以预设数量次提高+指定数量不变(比如执行5次从n-t辆候选车辆中选出k辆并向这k辆候选车辆发送目标数据的获取请求)、可以预设数量次提高+指定数量降低(比如执行10次从n-t辆候选车辆中选出k-3辆并向这k-3辆候选车辆发送目标数据的获取请求,其中k大于3)等等。
在一个具体的实施例中,如图4所示,所述从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合,包括:
S401:向所述第一候选车辆集合发送所述车辆总数的通信请求;
向第一候选车辆集合发送n个通信请求(握手信号),候选车辆空间中的每个候选车辆都有接收到通信请求的机会,也有基于接收到的通信请求返回同意通信反馈的机会。
S402:根据同意通信反馈的接收顺序,从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的所述候选车辆,构建所述第二候选车辆集合。
候选车辆可以接收通信请求,并基于该通信请求返回同意通信反馈。同意通信反馈由对应的候选车辆发送给第一设备。第一设备根据同意通信反馈的接收顺序,将前所述计算上限阶数的同意通信的候选车辆用来构建第二候选车辆集合,这样实现了从n辆候选车辆中选出n-t辆。
当然,若接收到的同意通信反馈的总数不足n-t,可以重新执行前述步骤S401,并等待响应。
S205:确定当前获取的目标数据的数量;
在本发明实施例中,可以将上述步骤中“从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合;执行预设数量次从所述第二候选车辆集合中选出指定数量的目标车辆以及分别向所述目标车辆发送目标数据的获取请求”作为一轮数据请求任务。在一轮任务执行完毕后,可以基于接收到的目标数据,确定当前获取的目标数据的数量(可以记为m1,m1大于等于0,t为正整数)。当然,也可以在当前轮任务的执行过程中进行已获取的目标数据的数量的统计。
S206:当所述数量小于所述目标计算数时,重复上述构建第二候选车辆集合至发送目标数据的获取请求的步骤,至当前获取的目标数据的数量等于所述目标计算数;
在本发明实施例中,当m1小于k时,可以重复前述步骤S204中的数据请求任务,至当前获取的目标数据的数量等于所述目标计算数。可以在每轮数据请求任务执行完毕后或者执行过程中对已获取的目标数据的数量的统计。
所述预设数量次在上述重复的步骤中依次增大,所述指定数量在上述重复的步骤中依次减小。前一轮数据请求任务对应的预设数量次(比如5次)小于后一轮数据请求任务对应的预设数量次(比如15次),前一轮数据请求任务对应的指定数量(比如50)大于后一轮数据请求任务对应的指定数量(比如37)。
具体的,重复的数据请求任务可以包括:(第1轮)从候选车辆空间的n辆候选车辆中选出n-t辆,执行1次从n-t辆候选车辆中选出k辆并向这k辆候选车辆发送目标数据的获取请求;(第2轮)从候选车辆空间的n辆候选车辆中选出n-t辆,执行t次从n-t辆候选车辆中选出k-1辆并向这k-1辆候选车辆发送目标数据的获取请求;(第3轮)从候选车辆空间的n辆候选车辆中选出n-t辆,执行次从n-t辆候选车辆中选出k-2辆并向这k-2辆候选车辆发送目标数据的获取请求;......(第min(k,t)+1轮)从候选车辆空间的n辆候选车辆中选出n-t辆,执行次从n-t辆候选车辆中选出k-min(k,t)辆并向这k-min(k,t)辆候选车辆发送目标数据的获取请求。
其中,第1轮数据请求任务发送目标数据的获取请求所请求的车次为k,第2轮数据请求任务发送目标数据的获取请求所请求的车次为t*(k-1),第3轮数据请求任务发送目标数据的获取请求所请求的车次为*(k-2),......第min(k,t)+1轮数据请求任务发送目标数据的获取请求所请求的车次为*(k-min(k,t))。
这里对“预设数量次”和“指定数量”的选取兼顾了计算资源的当前占用率和获取数据的效率之间的平衡,随着重复的数据请求任务的进行已获取的目标数据的数量是增加的,可以降低“指定数量”以减少计算资源的占用,同时对于获取目标计算数的目标数量的效率要求,可以提高“预设数量次”。
在一个具体的实施例中,所述从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合,还包括;确定执行上述构建第二候选车辆集合至发送目标数据的获取请求的步骤的当前轮次;当当前轮次大于等于2时,将执行前一轮步骤执行中得到的第二候选车辆集合作为当前轮步骤执行对应的第二候选车辆集合。
比如,上述第2轮中“执行t次从n-t辆候选车辆中选出k-1辆并向这k-1辆候选车辆发送目标数据的获取请求”,这里的“n-t辆候选车辆”可以是在第2轮数据请求任务中重新构建第二候选车辆集合所选出的,比如通过前述步骤S401-S402发送通信请求的方式来重新构建第二候选车辆集合的。这里的“n-t辆候选车辆”也可以是复用第1轮数据请求任务中构建第二候选车辆集合所选出的。
其中,可以将获取的所述目标计算数的目标数据存储于分布式节点中,比如可以存储于区块链节点中。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain),本质上是一个去中心化的数据库,是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层。区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中,用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理,包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等,并且在授权的情况下,监管和审计某些真实身份的交易情况,提供风险控制的规则配置(风控审计);基础服务模块部署在所有区块链节点设备上,用来验证业务请求的有效性,并对有效请求完成共识后记录到存储上,对于一个新的业务请求,基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配),然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理),在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信),并进行记录存储;智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行,开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑,发布到区块链上(合约注册),根据合约条款的逻辑,调用密钥或者其它的事件触发执行,完成合约逻辑,同时还提供对合约升级注销的功能;运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出,例如:告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。
本发明实施例提出的车辆数据获取方法在产品侧可用于车联网、车路协同、安全辅助驾驶、自动驾驶产品,特别是需要挖掘驾驶员风险驾驶行为的车联网、车路协同、安全辅助驾驶、自动驾驶产品。以车联网应用场景为例对涉及的具体实施方式进行说明,应用于车联网场景需要满足如下条件:
1)信号接收端(可以对应第一设备)从候选车辆空间的所有候选车辆中请求若干个目标信号(目标数据)”首先需要“从候选车辆空间的所有候选车辆中选择出若干辆车”;2)信号接收端的计算资源不足以支持信号接收端一次性从候选车辆空间的所有候选车辆中选择若干辆车;3)同一时刻,一辆车向同一信号接收端提供的目标信号的数量是一个。
本发明实施例提供的车辆数据获取方法可按如下步骤实施:
1.搭建开发平台(本实施例以ThinkPad系列笔记本为开发平台,处理器Intel(R)Core(TM)i5-5200U [email protected],内存8.00G,64位***。本实施例也可以采用其他软硬件平台及相应的环境),配置开发环境(本实例用的编程语言python开发环境)、安装辅助库和包,如math、time、requests、numpy(注:本实施例用计算机语言python,也可以用包含python在内的任何计算机语言);
2.对应某一时刻的目标区域,确定需要采样的车联网信息是否包括车辆数量、车辆类型、车辆速度、车辆位置、车辆加速度、车辆方向、车辆驾驶员性别、车辆驾驶员年龄、车辆驾驶员驾龄、车辆驾驶员类型、车辆驾驶员健康状况、车辆驾驶员反应能力、车道实时情况等;
3.通过历史数据或实时监测获得获取目标车联网中的车辆总数。将车联网中的车辆是否携带目标信号设置成相互独立的事件,并认为每一种数据均匀分布在车联网中的车辆中;
4.根据大数定理、中心极限定理与期望误差等确定需要从多少辆车获取目标信号;
5.因为信号接收端直接从候选车辆空间中中选取有限辆车然后向这些车请求目标信号涉及阶数较大的阶乘计算。所以需要确定信号接收端所能支持的阶乘计算的最大阶数数;
6.判断信号接收端所能支持的阶乘计算的最大阶数数是否大于需要请求的车辆数。如果是,那么可以进行接下来步骤,否则,计算无法进行;
7.统计车辆选择的正确率(即正确选择出携带目标信号的车辆的概率),可参见表1,表1示出了是否使用本发明实施例提出的车辆数据获取方法所对应的汽车云与车联网配对成功率。其中,正确率提升=(正确率(使用)-正确率(不使用))/正确率(不使用)。
实验次数 | 正确率(不使用) | 正确率(使用) | 正确率提升 |
第一次 | 88% | 98% | 11.4% |
第二次 | 85% | 97% | 14.1% |
第三次 | 82% | 95% | 15.9% |
表1
进一步的,对于需要挖掘驾驶员风险驾驶行为的车联网、车路协同、安全辅助驾驶、自动驾驶产品。相关应用场景的需求是“计算任意两辆无故障车的碰撞风险并以矩阵形式输出”,可以结合基于本发明实施例提出的车辆数据获取方法得到的目标数据进行车辆碰撞分析。可参见图6,图6是本发明实施例提供的一种车辆碰撞分析的部分碰撞分析结果的展示示意图。其中,图6中的矩阵的第i行第j列元素表示车辆j碰撞到车辆i的概率。例如,图6中第一行的元素0.16表示车辆2(在实际应用中车辆的编号可以结合预设的基准位置等,按照距离基准位置的远近从1开始依次编号)碰撞到车辆1的概率是0.16,图7中的第一行的元素0.19表示车辆3碰撞到车辆1的概率是0.19,图7中的第一行的元素0.14表示车辆8碰撞到车辆1的概率是0.14。
其中,在基于得到的目标数据进行车辆碰撞分析时,可以将通过请求得到的目标数据(比如车辆相对速度、车辆之间行驶风向的夹角、车辆质量、地表粘度、弯度等)带入物理学领域的引力场论模型、弹簧势能模型、多普勒效应模型计算得到车辆之间的碰撞强度,然后除以标准碰撞强度就是碰撞概率(标准碰撞强度的取值是在标准环境下的碰撞强度值,是交通车辆处于碰撞临界点时的值,是已知量)。
由上述车辆碰撞分析的实施例可见,利用本发明实施例提供的车辆数据获取方法,有效的从车辆候选空间获取目标计算数的目标数据后,可以有效保证车辆碰撞分析处理的时效性,及时对碰撞风险较高的车辆进行预警等处理,进而避免车辆碰撞。
由以上本说明书实施例提供的技术方案可见,本说明书实施例中考虑了计算资源的最大占用率,避免了车辆数据获取中受限于计算资源的情形,可以防止组合***和数据溢出的发生。同时,兼顾计算资源的当前占用率和获取数据的效率之间的平衡,在合理利用计算资源的情况下完成车辆数据的获取。
本发明实施例还提供了一种车辆数据获取装置,如图7所示,所述装置包括:
定位数据获取模块710:用于获取目标区域内车辆的定位数据;
候选车辆集合确定模块720:用于根据所述定位数据,确定所述目标区域内的第一候选车辆集合以及所述第一候选车辆集合对应的车辆总数;
计算参数确定模块730:用于根据计算资源配置信息确定计算上限阶数和目标计算数,所述目标计算数小于等于所述计算上限阶数;
获取请求发送模块740:用于当所述车辆总数大于所述计算上限阶数时,从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合;执行预设数量次从所述第二候选车辆集合中选出指定数量的目标车辆以及分别向所述目标车辆发送目标数据的获取请求;
数量确定模块750:用于确定当前获取的目标数据的数量;
目标数据获取模块760:用于当所述数量小于所述目标计算数时,重复上述构建第二候选车辆集合至发送目标数据的获取请求的步骤,至当前获取的目标数据的数量等于所述目标计算数;
其中,所述预设数量次在上述重复的步骤中依次增大,所述指定数量在上述重复的步骤中依次减小,所述指定数量小于等于所述目标计算数。
需要说明的,所述装置实施例中的装置与方法实施例基于同样的发明构思。
本发明实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括处理器和存储器,该存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,该至少一条指令、该至少一段程序、该代码集或指令集由该处理器加载并执行以实现如上述方法实施例所提供的车辆数据获取方法。
进一步地,图8示出了一种用于实现本发明实施例所提供的车辆数据获取方法的电子设备的硬件结构示意图,所述电子设备可以参与构成或包含本发明实施例所提供的车辆数据获取装置。如图8所示,电子设备80可以包括一个或多个(图中采用802a、802b,……,802n来示出)处理器802(处理器802可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器804、以及用于通信功能的传输装置806。除此以外,还可以包括:显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解,图8所示的结构仅为示意,其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如,电子设备80还可包括比图8中所示更多或者更少的组件,或者具有与图8所示不同的配置。
应当注意到的是上述一个或多个处理器802和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外,数据处理电路可为单个独立的处理模块,或全部或部分的结合到电子设备80(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的,该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
存储器804可用于存储应用软件的软件程序以及模块,如本发明实施例中所述的方法对应的程序指令/数据存储装置,处理器802通过运行存储在存储器84内的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现上述的一种车辆数据获取方法。存储器804可包括高速随机存储器,还可包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中,存储器804可进一步包括相对于处理器802远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备80。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置806用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括电子设备80的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中,传输装置806包括一个网络适配器(NetworkInterfaceController,NIC),其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实施例中,传输装置806可以为射频(RadioFrequency,RF)模块,其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD),该液晶显示器可使得用户能够与电子设备80(或移动设备)的用户界面进行交互。
本发明的实施例还提供了一种存储介质,所述存储介质可设置于电子设备之中以保存用于实现方法实施例中一种车辆数据获取方法相关的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,该至少一条指令、该至少一段程序、该代码集或指令集由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的车辆数据获取方法。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地,在本实施例中,上述存储介质可以包括但不限于:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是:上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置和电子设备实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种车辆数据获取方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标区域内车辆的定位数据;
根据所述定位数据,确定所述目标区域内的第一候选车辆集合以及所述第一候选车辆集合对应的车辆总数;
根据计算资源配置信息确定计算上限阶数和目标计算数,所述目标计算数小于等于所述计算上限阶数;
当所述车辆总数大于所述计算上限阶数时,从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合;执行预设数量次从所述第二候选车辆集合中选出指定数量的目标车辆以及分别向所述目标车辆发送目标数据的获取请求;
确定当前获取的目标数据的数量;
当所述数量小于所述目标计算数时,重复上述构建第二候选车辆集合至发送目标数据的获取请求的步骤,至当前获取的目标数据的数量等于所述目标计算数;
其中,所述预设数量次在上述重复的步骤中依次增大,所述指定数量在上述重复的步骤中依次减小,所述指定数量小于等于所述目标计算数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合,包括:
向所述第一候选车辆集合发送所述车辆总数的通信请求;
根据同意通信反馈的接收顺序,从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的所述候选车辆,构建所述第二候选车辆集合。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合,还包括;
确定执行上述构建第二候选车辆集合至发送目标数据的获取请求的步骤的当前轮次;
当当前轮次大于等于2时,将执行前一轮步骤执行中得到的第二候选车辆集合作为当前轮步骤执行对应的第二候选车辆集合。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过执行下述步骤得到待定位车辆的定位数据:
确定差异阈值;
利用第一类定位方式得到所述待定位车辆的第一定位数据;
利用第二类定位方式得到所述待定位车辆的第二定位数据;
当所述第一定位数据与所述第二定位数据之间的差异在所述差异阈值之内时,基于所述第一定位数据与所述第二定位数据得到所述待定位车辆的定位数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过执行下述步骤确定目标区域:
根据业务属性确定初始区域和所述目标数据;
获取参考数据源;
根据所述目标数据的类型,从所述参考数据源中筛选得到参照数据;
根据所述参照数据携带的位置标识,从所述初始区域中确定出所述目标区域;
其中,所述参考数据源包括从道路通行规定信息和实时交通信息组成的群组中选择的至少一个。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述定位数据,确定所述目标区域内的第一候选车辆集合,还包括:
根据所述定位数据,从所述目标区域中确定出第一候选区域;
获取指示非感兴趣对象的过滤信息;
根据所述过滤信息,从所述第一候选区域中确定出第二候选区域;
基于所述第二候选区域内的车辆,得到所述第一候选车辆集合。
7.一种车辆数据获取装置,其特征在于,所述装置包括:
定位数据获取模块:用于获取目标区域内车辆的定位数据;
候选车辆集合确定模块:用于根据所述定位数据,确定所述目标区域内的第一候选车辆集合以及所述第一候选车辆集合对应的车辆总数;
计算参数确定模块:用于根据计算资源配置信息确定计算上限阶数和目标计算数,所述目标计算数小于等于所述计算上限阶数;
获取请求发送模块:用于当所述车辆总数大于所述计算上限阶数时,从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合;执行预设数量次从所述第二候选车辆集合中选出指定数量的目标车辆以及分别向所述目标车辆发送目标数据的获取请求;
数量确定模块:用于确定当前获取的目标数据的数量;
目标数据获取模块:用于当所述数量小于所述目标计算数时,重复上述构建第二候选车辆集合至发送目标数据的获取请求的步骤,至当前获取的目标数据的数量等于所述目标计算数;
其中,所述预设数量次在上述重复的步骤中依次增大,所述指定数量在上述重复的步骤中依次减小,所述指定数量小于等于所述目标计算数。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的候选车辆,构建第二候选车辆集合,包括:
向所述第一候选车辆集合中的每个所述候选车辆发送通信请求;
根据同意通信反馈的接收顺序,从所述第一候选车辆集合中选出所述计算上限阶数的所述候选车辆,构建所述第二候选车辆集合。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1-6任一所述的车辆数据获取方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1-6任一所述的车辆数据获取方法。
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Cited By (2)
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---|---|---|---|---|
CN112202880A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 路况信息获取方法、装置、设备以及存储介质 |
CN115273259A (zh) * | 2022-07-21 | 2022-11-01 | 北京物资学院 | 车辆识别方法、装置、设备及介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006171856A (ja) * | 2004-12-13 | 2006-06-29 | Hitachi Ltd | 在庫補充計画システム、在庫補充計画方法、および在庫補充計画プログラム |
CN107045455A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-08-15 | 华中科技大学 | 一种基于负载预测的Docker Swarm集群资源调度优化方法 |
CN108733051A (zh) * | 2017-04-17 | 2018-11-02 | 英特尔公司 | 自主车辆高级感测和响应 |
CN109121214A (zh) * | 2017-06-23 | 2019-01-01 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 一种v2x通信中的资源选择方法和设备 |
CN110209348A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-09-06 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据存储方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006171856A (ja) * | 2004-12-13 | 2006-06-29 | Hitachi Ltd | 在庫補充計画システム、在庫補充計画方法、および在庫補充計画プログラム |
CN108733051A (zh) * | 2017-04-17 | 2018-11-02 | 英特尔公司 | 自主车辆高级感测和响应 |
CN107045455A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-08-15 | 华中科技大学 | 一种基于负载预测的Docker Swarm集群资源调度优化方法 |
CN109121214A (zh) * | 2017-06-23 | 2019-01-01 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 一种v2x通信中的资源选择方法和设备 |
CN110209348A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-09-06 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据存储方法、装置、电子设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
侯琛,等: "一种物联网智能数据采集***的研究与实现", 《电子测量技术》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112202880A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 路况信息获取方法、装置、设备以及存储介质 |
CN112202880B (zh) * | 2020-09-29 | 2023-11-07 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 路况信息获取方法、装置、设备以及存储介质 |
CN115273259A (zh) * | 2022-07-21 | 2022-11-01 | 北京物资学院 | 车辆识别方法、装置、设备及介质 |
CN115273259B (zh) * | 2022-07-21 | 2023-07-28 | 北京物资学院 | 车辆识别方法、装置、设备及介质 |
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