[发明专利]高精度地图数据的预处理装置及方法

权利要求书

1.一种高精度地图数据的预处理方法，用于对预处理过程中的原始数据降维，其特征在于，

所述方法包括：

Step100、获取用于建立高精度地图的N个包括M个原始特征值的原始数据，N及M均为大于或等于1的正整数；

Step200、根据M个所述原始特征值及N个所述数据记录构建原始特征矩阵X；

Step300、根据所述原始特征矩阵X构建协方差矩阵C；

Step400、计算所述协方差矩阵C的协方差特征值及特征向量；

Step500、根据所述协方差特征值及所述特征向量构建降维矩阵P；

Step600、计算原始特征矩阵X与所述降维矩阵X的乘积为所述原始数据降维后的数据集。

2.如权利要求1所述的高精度地图数据的预处理方法，其特征在于，

在所述Step100前，包括：

Step110、通过环境感知元件获取模拟量的环境数据；

Step220、对所述环境数据进行模数转换。

3.如权利要求2所述的高精度地图数据的预处理方法，其特征在于，

所述原始数据为车辆轨迹数据或车辆状态数据或交通标示数据或道路标示数据或车辆异常数据或道路环境数据或城市POI数据。

4.如权利要求1所述的高精度地图数据的预处理方法，其特征在于，

所述Step300，包括：

Step310、求取所有所述原始特征值的原始特征均值；

Step320、根据所述原始特征均值对所述原始特征矩阵X的所有所述原始特征值进行零均值化处理；

Step330、构建协方差矩阵C，。

5.如权利要求4所述的高精度地图数据的预处理方法，其特征在于，

Step400、配置为对所述协方差矩阵C进行奇异值分解，求取协方差特征值及特征向量。

6.如权利要求1所述的高精度地图数据的预处理方法，其特征在于，

所述Step500，包括：

Step510、根据所述协方差特征值的大小对所述协方差特征值对应的所述特征向量进行排列；

Step520、根据排列的所述特征向量建立特征向量矩阵Z；

Step530、选取所述特征向量矩阵Z的前K行构建降维矩阵P，K小于N且为正整数。

7.如权利要求1所述的高精度地图数据的预处理方法，其特征在于，

在所述Step600后，包括：

Step700、选用哈夫曼编码对所述数据集进行二进制符号的压缩。

8.一种高精度地图数据的预处理装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，获取用于建立高精度地图的N个包括M个原始特征值的原始数据，N及M均为大于或等于1的正整数；

矩阵模块，根据M个所述原始特征值及N个所述数据记录构建原始特征矩阵X，根据所述原始特征矩阵X构建协方差矩阵C，计算所述协方差矩阵C的协方差特征值及特征向量，根据所述协方差特征值及所述特征向量构建降维矩阵P；

降维模块，计算原始特征矩阵X与所述降维矩阵X的乘积为所述原始数据降维后的数据集。

9.如权利要求8所述的高精度地图数据的预处理装置，其特征在于，

所述根据所述原始特征矩阵X构建协方差矩阵C，包括为：

所述矩阵模块求取所有所述原始特征值的原始特征均值；根据所述原始特征均值对所述原始特征矩阵X的所有所述原始特征值进行零均值化处理；构建协方差矩阵C，

10.如权利要求8所述的高精度地图数据的预处理装置，其特征在于，

所述装置包括存储模块，所述存储模块根据选用哈夫曼编码对所述数据集进行二进制符号的压缩。