智能驾驶车辆数据处理方法、电子设备、及车辆与流程

1.本发明涉及智能驾驶车辆技术领域，尤其涉及一种智能驾驶车辆数据处理方法、电子设备及车辆。


背景技术：

2.随着科技的发展，智能驾驶车辆应用而生，在智能驾驶车辆驾驶过程中，会产生很多数据，例如多种类型的传感器产生的非结构化数据以及计算中心产生的结构化数据，这些数据可以实现智能驾驶功能以及智能驾驶系统迭代更新。智能驾驶车辆每天产生tb量级的数据，这些数据中包含场景数据、计算数据、控制数据、车辆表现数据、驾驶员操作数据、故障数据等，通过对数据的上传、分析可以客观评价智能驾驶系统的功性能表现、优势、缺陷，从而迭代更新智能驾驶系统。
3.传统的数据处理方法是在车辆上安装大容量硬盘，全量数据按照时间顺序完整的存储在硬盘上，行程结束之后，拷贝车载硬盘的数据到移动硬盘，并删除车载硬盘中的数据便于下一次使用。上传移动硬盘中的数据到本地服务器或者云空间，以实现数据上传及分析。由于移动硬盘存放地理位置固定，因此，这种方法只能应用在一定地理范围内行驶的车辆，无法大范围应用，并且，由于这种数据处理方式需要车端配置超大容量硬盘，在行程结束时才一次性上传所有数据，导致上传不及时，并且数据中包含大量无效数据，这些无效数据同时制约了不同地理范围、不同场景数据的获取，影响智能驾驶系统的持续优化迭代。


技术实现要素：

4.本发明提供一种智能驾驶车辆数据处理方法、电子设备及车辆，用以解决现有智能驾驶车辆数据处理方法应用范围小、硬件成本高、数据上传不及时，以及上传的数据中包含大量无效数据制约了不同地理范围、不同场景数据的获取，影响智能驾驶系统的优化迭代的缺陷。
5.本发明提供一种智能驾驶车辆数据处理方法，包括：
6.获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶核心数据，将所述事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域；
7.响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于所述云端服务器设置的数据筛选条件，将满足所述数据筛选条件的驾驶核心数据上传至所述云端服务器。
8.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，所述数据上传触发条件为数据上传触发事件达到数据上传条件，所述将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，包括：
9.响应于数据上传触发事件，将所述数据上传触发事件与内存中的事件片段数据队列进行匹配，并将所述数据上传触发事件对应的事件片段数据缓存至匹配到的事件片段数据队列中，所述事件片段数据队列为预先设置在内存中的多个队列，包括一个或多个数据
上传触发事件对应的组合数据，所述组合数据包括一个或多个类型数据文件及每个类型数据文件对应的录制时长；
10.将所述事件片段数据队列中的事件片段数据按照对应的类型数据文件截取并存储到硬盘中；
11.在数据上传触发事件达到数据上传条件时，依据数据上传顺序将硬盘中的所述数据上传触发事件对应的事件片段数据上传至所述云端服务器。
12.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，所述事件片段数据包括：
13.事件信息，所述事件信息包括事件编号、车辆vin号、软件版本、事件时间、录制数据时长、数据队列类型、事件标签、事件触发原因中的至少一种；
14.和/或，
15.事件数据，所述事件数据为包括事件发生时间点的预设时长内的类型数据文件。
16.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，还包括：
17.若同一事件片段数据队列中存在相同的多个数据上传触发事件对应的事件片段数据，且，多个数据上传触发事件对应的事件片段数据存在重合时间点，将重合时间点对应的事件片段数据进行合并。
18.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，所述数据上传触发事件包括：
19.驾驶员接管事件、系统服务降级事件、满足阈值的重刹事件和高速上遇到行人事件中的一种或多种。
20.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，所述数据上传顺序根据事件片段数据对应的事件优先级和事件片段数据对应的事件发生时间确定。
21.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，所述事件优先级由高到低依次为满足阈值的重刹事件、系统服务降级事件、驾驶员接管事件和高速上遇到行人事件。
22.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，所述数据上传条件根据上传触发模式确定，具体包括：
23.所述上传触发模式为车端自动触发，所述数据上传条件为所述数据上传触发事件发生次数达到预设次数阈值；
24.所述上传触发模式为云端自动触发，所述数据上传条件为数据上传触发事件类型与云端设定的事件类型相同，且所述数据上传触发事件类型的时段上传数量达到云端设定的对应时段上传数量。
25.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，将所述数据上传触发事件对应的事件片段数据上传至云端服务器前，包括：
26.在人工驾驶状态下对所述数据上传触发事件对应的事件片段数据进行压缩。
27.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，还包括：
28.在数据上传过程中若车辆熄火，则记录数据传输状态和待传输数据；
29.在车辆上电后，根据所述数据传输状态继续上传所述待传输数据。
30.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，所述驾驶核心数据包括：
31.行车环境图像信息、自动驾驶系统运行信息、车辆状态信息、车辆行驶信息、驾驶员操作信息和车辆故障信息中的至少一种。
32.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，所述数据筛选条件包括：
33.需求上传数据时间范围和需求上传数据所对应的类型。
34.根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，还包括：
35.在每个存储区域存储的数据达到空间阈值时，按照时间顺序删除所述存储区域中最早的数据。
36.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的智能驾驶车辆数据处理方法。本发明还提供一种智能驾驶车辆，包括如上述所述的智能驾驶车辆数据处理装置。
37.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的智能驾驶车辆数据处理方法。
38.本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法、电子设备及车辆，通过获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶核心数据，将所述事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域；响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于云端服务器设置的数据筛选条件，将满足数据筛选条件的驾驶核心数据上传至云端服务器，可以提升智能驾驶车辆收集数据的价值以及数据丰富度和新鲜度，不局限车辆行驶范围，由于在数据上传触发事件达到数据上传条件时自动上传，处理数据及时，有利于系统快速软件迭代，并且，在满足使用需要的同时降低实际存储数据量，降低硬件成本，延长硬盘使用寿命。
附图说明
39.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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他的附图。
40.图1是本发明提供的智能驾驶车辆数据处理方法的流程示意图之一；
41.图2是本发明提供的智能驾驶车辆数据处理方法的流程示意图之二；
42.图3是本发明提供的智能驾驶车辆数据处理方法的流程示意图之三；
43.图4是本发明提供的智能驾驶车辆数据处理装置的结构示意图；
44.图5是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
45.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作出创造性劳动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。
46.图1为本发明实施例提供的智能驾驶车辆数据处理方法的流程图，如图1所示，本发明实施例提供的智能驾驶车辆数据处理方法包括：
47.步骤101、获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶
核心数据，将所述事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域；
48.在本发明实施例中，事件片段数据为特定事件的核心数据片段，需要循环存储，在硬盘上为单独划定区分；驾驶核心数据为完整时长的核心数据文件，实时自动上传数据目录，数据上传通过lte-4g或wifi完成。
49.在本发明实施例中，事件片段数据包括事件信息和事件数据；
50.事件信息包括事件编号、车辆vin号、软件版本、事件时间、录制数据时长、数据队列类型、事件标签、事件触发原因中的至少一种；
51.事件数据为包括事件发生时间点的预设时长内的类型数据文件。如发生驾驶员接管时，以接管时间为中心0s，录制一段-10s～+5s的数据，内容包含传感器原始数据、各个算法模块输出的数据。
52.在本发明实施例中，驾驶核心数据包括行车环境图像信息、自动驾驶系统运行信息、车辆状态信息、车辆行驶信息、驾驶员操作信息和车辆故障信息。
53.传统全量存储驾驶数据的方法中，点云数据占用大量存储空间，但点云数据并不需要实时全量存储，本发明实施例中，由于驾驶核心数据不包括点云数据，因此可以大幅降低存储数据量，节约存储空间。
54.在本发明实施例中，事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域，有利于对事件片段数据和驾驶核心数据分开处理。
55.步骤102、响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于云端服务器设置的数据筛选条件，将满足数据筛选条件的驾驶核心数据上传至云端服务器。
56.在本发明实施例中，数据上传触发事件包括但不限于：驾驶员接管事件、系统服务降级事件、满足阈值的重刹事件和高速上遇到行人事件等。
57.在本发明实施例中，筛选参数包括：需求上传数据时间范围和需求上传数据所对应的类型。
58.在本发明一些实施例中，还包括：
59.在每个存储区域存储的数据达到存储区域阈值时，按照时间顺序删除所述存储区域中最早的数据。
60.事件片段数据存储空间满后按照时间顺序删除最早的数据，保证新鲜事件片段数据持续存储；
61.驾驶核心数据存储空间满后按照时间顺序删除最早的数据，保证新鲜驾驶核心数据持续存储。
62.传统的智能驾驶车辆数据处理方法是在车辆上安装大容量硬盘，全量数据按照时间顺序完整的存储在硬盘上，行程结束之后，拷贝车载硬盘的数据到移动硬盘，并删除车载硬盘中的数据便于下一次使用。上传移动硬盘中的数据到本地服务器或者云空间，以实现数据上传及分析。由于移动硬盘位置固定，车辆只能在一定地理范围内行驶，车辆数量有限，无法大范围应用。由于这种数据处理方式需要车端配置超大容量硬盘，在行程结束时才一次性上传所有数据，导致上传不及时，并且数据中包含大量无效数据，这些无效数据同时制约了不同地理范围、不同场景数据的获取，影响智能驾驶系统的持续优化迭代。
63.在本发明实施例中，由于是在数据上传触发事件发生时才上传数据上传触发事件
对应的事件片段数据，可以提升数据的新鲜度，不局限车辆行驶范围，由于数据上传及时，有利于系统快速软件迭代；硬盘上只保存驾驶核心数据，非核心数据不实时存储，可以减少硬盘成本，延长硬盘使用寿命，减少上传数据中的无效数据，并且，节省出的硬盘空间可以用来存储更多的场景信息，提升数据丰富度。
64.本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，通过获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶核心数据，将所述事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域；响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于云端服务器设置的数据筛选条件，将满足数据筛选条件的驾驶核心数据上传至云端服务器，可以提升智能驾驶车辆收集数据的价值以及数据丰富度和新鲜度，不局限车辆行驶范围，由于在数据上传触发事件达到数据上传条件时自动上传，处理数据及时，有利于系统快速软件迭代，并且，在满足使用需要的同时降低实际存储数据量，降低硬件成本，延长硬盘使用寿命。
65.基于上述任一实施例，根据预定义的事件机制触发，存储事件前后一段时间的数据。事件触发时，会同时产生“事件信息”和“事件数据”。事件数据量小，可以立即上传，并实时更新状态。事件数据包含一段时长的所有或部分类型数据文件，数据量大，按照云端控制指令按需排队上传。如图2所示，数据上传触发条件为数据上传触发事件达到数据上传条件，将与数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，包括：
66.步骤201、响应于数据上传触发事件，将所述数据上传触发事件与内存中的事件片段数据队列进行匹配，并将所述数据上传触发事件对应的事件片段数据缓存至匹配到的事件片段数据队列中，事件片段数据队列为预先设置在内存中的多个队列，包括一个或多个数据上传触发事件对应的组合数据，组合数据包括一个或多个类型数据文件及每个类型数据文件对应的录制时长；
67.智能驾驶车辆上各个传感器、模块产生不同类型的数据文件，每个数据存储为一个类型数据文件(topic)(如前向camera图像、前向lidar点云、can数据等)。一个或多个类型数据文件以固定时长或者不同时长组成一个固定的组合，这个固定组合就是一个事件，若时长或类型数据文件有变化就不在属于该事件，例如，高速上遇到行人事件需要事件发生前3秒的前向camera图像数据，则类型数据文件为前向camera图像数据文件，事件发生前3秒为时长，若获取数据时长不是事件发生前3秒为时长，则这个组合数据就不属于高速上遇到行人事件；通过配置文件的形式预设多个不同的事件片段数据队列，配置文件可以在云端服务器修改后下发到车辆。
68.步骤202、将事件片段数据队列中的事件片段数据按照对应的类型数据文件截取并存储到硬盘中；
69.由于内存中提前缓存涵盖所有数据队列topic和时长范围的数据，将内存中的事件片段数据存储到硬盘中，由于内存至硬盘的下载速度较快，可以及时存储“事件信息”和“事件数据”。
70.步骤203、在数据上传触发事件达到数据上传条件时，依据数据上传顺序将硬盘中的数据上传触发事件对应的事件片段数据上传至云端服务器。
71.由于车端与云端服务器通过无线网络如5g连接，数据传输速度较慢，因此，可以先将内存中的数据下载到硬盘，再从硬盘上传输到云端服务器，避免数据丢失。
72.在本发明实施例中，数据上传顺序根据事件片段数据对应的事件优先级和事件片段数据对应的事件发生时间确定。
73.事件片段数据队列中优先级高的数据优先上传，优先级一样产生时间靠前的数据优先上传。如遇新的数据进入/退出上传队列或队列中数据优先级调整则按照上述规则重新调整上传队列顺序。
74.在本发明实施例中，事件优先级由高到低依次为满足阈值的重刹事件、系统服务降级事件、驾驶员接管事件和高速上遇到行人事件。
75.事件数据种类多，不同种类数据重要度、个数及数据量都不相同，通过设置事件优先级+时间顺序上传，保证重要的数据优先回传，不重要的数据延后回传。
76.在本发明实施例中，如图3所示，将数据上传触发事件对应的事件片段数据上传至云端服务器还包括：
77.步骤301、在同一事件片段数据队列中存在相同的多个数据上传触发事件对应的事件片段数据时，判断事件片段数据对应的时间点是否存在重合，若是，执行步骤302；
78.步骤302、合并存在重合时间点的事件片段数据。
79.在本发明一些实施例中，将数据上传触发事件对应的事件片段数据上传至云端服务器前，包括：
80.在人工驾驶状态下对所述数据上传触发事件对应的事件片段数据进行压缩。
81.在本发明实施例中，压缩在人工驾驶状态下进行，进入智能驾驶前立即结束压缩。压缩后回传可以极大的减少回传数据量，减少lte-4g流量费用。压缩仅在人工驾驶状态下进行可以避免对智能驾驶功性能产生干扰。压缩中遇到开启智能驾驶系统，立即中断压缩，进入人工驾驶状态后继续进行上次未完成压缩的任务。
82.在本发明一些实施例中，还包括：
83.在数据上传过程中若车辆熄火，则记录数据传输状态和待传输数据；
84.在车辆上电后，根据所述数据传输状态继续上传所述待传输数据。
85.由于支持数据断点续传，可以保证上传数据的完整性。
86.在本发明实施例中，数据上传条件根据上传触发模式确定，具体包括：
87.所述上传触发模式为车端自动触发，所述数据上传条件为所述数据上传触发事件发生次数达到预设次数阈值；
88.所述上传触发模式为云端自动触发，所述数据上传条件为数据上传触发事件类型与云端设定的事件类型相同，且所述数据上传触发事件类型的时段上传数量达到云端设定的对应时段上传数量。
89.在本发明一些实施例中，上传触发模式还包括云端手动触发，通过三种数据触发上传方式相结合获取需要的事件片段数据和驾驶核心数据。数据上传时定时(如每5秒)更新该数据状态，数据状态包括可上传、排队中、上传中、已完成、上传失败等。
90.车端自动触发、云端自动触发只控制重要事件，云平台具备预设上传配置功能，可以选定事件类型和对应日上传数量或周上传数量(达到上传数量停止上传)。支持多种上传配置，上传配置支持单个/批量应用在车辆上，可以选择立即生效或其他时间生效。事件片段数据产生后立即判断是否满足自动上传条件，如果满足自动上传条件则触发上传，不满足条件不触发上传。
91.云端手动触发作为自动上传功能的补充，支持单个/批量事件片段数据上传/取消，立即生效。使用时首先在云平台上通过车辆vin号、日期、数据队列、事件标签、数据状态等选项组合筛选出关注的数据清单，针对数据清单选择需要上传的数据(单选/批量选择)触发上传/取消上传，手动触发可以调整事件优先级，手动取消可以对自动/手动触发上传的数据生效。
92.自动上传数据在云平台配置优先级，每个事件标签对于一个优先级，配置修改后立即生效。手动触发上传数据在上传时设置优先级。对于排队中(自动/手动触发)的数据可以手动调整优先级，调整立即生效。
93.基于上述任一实施例，驾驶核心数据是持续存储的数据，相比较事件片段，驾驶核心数据时间范围上持续存储，只存储核心数据，和事件片段数据相互补充，获取软件迭代需要的数据。例如，在发生车辆剐蹭时云端服务器需要回传剐蹭事件发生时的数据，但由于剐蹭事件并不属于数据上传触发事件，因此，事件片段数据不能满足要求，此时，可以回传驾驶核心数据中剐蹭发生时刻对应的数据，以供对剐蹭事件进行分析。
94.车辆上电开始记录驾驶核心数据，车辆下电停止记录。在硬盘上单独划定存储区分，分区空间将要满时按照时间顺序删除最早的数据，保证新鲜数据持续存储。驾驶核心数据可以支持事件问题分析、仿真等。
95.云端服务器上选择车辆，查询当前车端存储的驾驶核心数据时间范围，选定需要上传数据的类型数据文件，选中一条连续时间内数据申请上传，即可实现驾驶核心数据上传。
96.在本发明实施例中，传统智能驾驶车辆数据处理方法收集数据速度慢，从产生到研发看到需要3-5天，无效数据多，每日单车tb级的数据中有价值数据只有gb级别，本发明实施例方法在车端可以直接存储高价值数据，减少了车端无效数据存储，车辆单日存储数据量从tb降低到gb，数据在车端存储时间从原来的1天增加到多天；同时对车端存储空间要求小，当前市场上低成本量产硬盘即可满足；数据产生即可按需回传，获取数据时间快(当天可以获取)，成本低；可以应用在大批量售卖车辆上，覆盖更多、更大范围的真实道路场景，加快智能驾驶系统迭代速度。
97.下面对本发明提供的智能驾驶车辆数据处理装置进行描述，下文描述的智能驾驶车辆数据处理装置与上文描述的智能驾驶车辆数据处理方法可相互对应参照。
98.图4为本发明实施例提供的智能驾驶车辆数据处理装置的示意图，如图4所示，本发明实施例提供的智能驾驶车辆数据处理装置包括：
99.存储模块401，用于获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶核心数据，将事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域；
100.上传模块402，用于响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于所述云端服务器设置的数据筛选条件，将满足数据筛选条件的驾驶核心数据上传至云端服务器。
101.本发明实施例提供的智能驾驶车辆数据处理装置，通过获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶核心数据，将所述事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于云端服务器设置的数据筛选条件，将满足数据
筛选条件的驾驶核心数据上传至云端服务器，可以提升智能驾驶车辆收集数据的价值以及数据丰富度和新鲜度，不局限车辆行驶范围，由于在数据上传触发事件达到数据上传条件时自动上传，处理数据及时，有利于系统快速软件迭代，并且，在满足使用需要的同时降低实际存储数据量，降低硬件成本，延长硬盘使用寿命。
102.图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(communications interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行用户密码加密存储方法，该方法包括：获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶核心数据，将所述事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于云端服务器设置的数据筛选条件，将满足数据筛选条件的驾驶核心数据上传至云端服务器。
103.此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
104.本发明还提供一种智能驾驶车辆，包括如上述实施例所述的电子设备。
105.另一方面，本实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的智能驾驶车辆数据处理方法，该方法包括：获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶核心数据，将所述事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域；响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于云端服务器设置的数据筛选条件，将满足数据筛选条件的驾驶核心数据上传至云端服务器。
106.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
107.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
108.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种智能驾驶车辆数据处理方法，其特征在于，包括：获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶核心数据，将所述事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域；响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于所述云端服务器设置的数据筛选条件，将满足所述数据筛选条件的驾驶核心数据上传至所述云端服务器。2.根据权利要求1所述的一种智能驾驶车辆数据处理方法，其特征在于，所述数据上传触发条件为数据上传触发事件达到数据上传条件，所述将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，包括：响应于数据上传触发事件，将所述数据上传触发事件与内存中的事件片段数据队列进行匹配，并将所述数据上传触发事件对应的事件片段数据缓存至匹配到的事件片段数据队列中，所述事件片段数据队列为预先设置在内存中的多个队列，包括一个或多个数据上传触发事件对应的组合数据，所述组合数据包括一个或多个类型数据文件及每个类型数据文件对应的录制时长；将所述事件片段数据队列中的事件片段数据按照对应的类型数据文件截取并存储到硬盘中；在数据上传触发事件达到数据上传条件时，依据数据上传顺序将硬盘中的所述数据上传触发事件对应的事件片段数据上传至所述云端服务器。3.根据权利要求2所述的一种智能驾驶车辆数据处理方法，其特征在于，还包括：若同一事件片段数据队列中存在相同的多个数据上传触发事件对应的事件片段数据，且，多个数据上传触发事件对应的事件片段数据存在重合时间点，将重合时间点对应的事件片段数据进行合并。4.根据权利要求2所述的一种智能驾驶车辆数据处理方法，其特征在于，所述数据上传顺序根据事件片段数据对应的事件优先级和事件片段数据对应的事件发生时间确定。5.根据权利要求1或2所述的一种智能驾驶车辆数据处理方法，其特征在于，所述数据上传条件根据上传触发模式确定，具体包括：所述上传触发模式为车端自动触发，所述数据上传条件为所述数据上传触发事件发生次数达到预设次数阈值；所述上传触发模式为云端自动触发，所述数据上传条件为数据上传触发事件类型与云端设定的事件类型相同，且所述数据上传触发事件类型的时段上传数量达到云端设定的对应时段上传数量。6.根据权利要求1所述的一种智能驾驶车辆数据处理方法，其特征在于，将所述数据上传触发事件对应的事件片段数据上传至云端服务器前，包括：在人工驾驶状态下对所述数据上传触发事件对应的事件片段数据进行压缩。7.根据权利要求1所述的一种智能驾驶车辆数据处理方法，其特征在于，所述数据筛选条件包括：需求上传数据时间范围和需求上传数据所对应的类型。8.根据权利要求1所述的一种智能驾驶车辆数据处理方法，其特征在于，还包括：在每个存储区域存储的数据达到空间阈值时，按照时间顺序删除所述存储区域中最早
的数据。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述的智能驾驶车辆数据处理方法。10.一种智能驾驶车辆，其特征在于，包括如权利要求9所述的电子设备。

技术总结
本发明提供一种智能驾驶车辆数据处理方法、电子设备及车辆，该智能驾驶车辆数据处理方法通过获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶核心数据，将所述事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域；响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于云端服务器设置的数据筛选条件，将满足数据筛选条件的驾驶核心数据上传至云端服务器，可以提升智能驾驶车辆收集数据的价值以及数据丰富度和新鲜度，不局限车辆行驶范围，收集数据及时，有利于系统快速迭代，并且节省硬盘空间，降低硬件成本。降低硬件成本。降低硬件成本。


技术研发人员：刘鹏飞 张鹏 金至卓
受保护的技术使用者：嬴彻星创智能科技（上海）有限公司
技术研发日：2023.03.30
技术公布日：2023/7/31