[发明专利]车载数据处理方法、装置、服务器和可读存储介质

说明书

本发明的实施例提供了一种车载数据处理方法、装置、服务器和可读存储介质，涉及数据处理技术领域。本发明实施例提供的车载数据处理方法、装置、服务器和可读存储介质，在接收车载终端上传的事件数据后，将事件数据输入服务器存储的驾驶辅助算法，得到第一检测结果，并基于第一检测结果对服务器和各车载终端存储的驾驶辅助算法进行评估，得到评估结果，基于评估结果，对驾驶辅助算法进行更新，并将更新之后的驾驶辅助算法下发至各车载终端，如此，不仅实现了对驾驶辅助算法落地的性能的有效评估，而且基于评估结果驱动驾驶辅助算法进行更新，满足了驾驶辅助算法的落地需求。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种车载数据处理方法、装置、服务器和可读存储介质。

背景技术

随着智能驾驶技术的快速发展，高级驾驶辅助系统(Advanced DrivingAssistance System，ADAS)相关产品在汽车市场的渗透率不断攀升，除了随汽车出厂的前装ADAS系统外，市场上也涌现了大批集ADAS与行车记录仪于一体的后装产品。

目前的ADAS产品一般使用单目或双目摄像头、惯性测量单元(InertialMeasurement Unit，IMU)和全球定位系统(Global Positioning System，GPS)作为传感器，使用深度学习技术，对汽车前向视野中的车辆行人与障碍物等进行位置检测与距离测算，实现环境感知，预测发生碰撞的可能性，给予驾驶员预警信号。

由于实验室条件下与真实落地场景中使用的数据、算力以及设备存在较大差距，基于实验室条件下研究成功的算法无法很好的泛化到真实数据上，ADAS产品落地的有效性难以评估，因此，难以满足ADAS产品的落地需求。

发明内容

基于上述研究，本发明提供了一种车载数据处理方法、装置、服务器和可读存储介质，以改善上述问题。

本发明的实施例可以这样实现：

第一方面，本发明实施例提供一种车载数据处理方法，应用于服务器，所述服务器与至少一个车载终端通信连接，所述服务器和各所述车载终端存储有驾驶辅助算法，所述方法包括：

接收各所述车载终端上报的事件数据；其中，所述事件数据基于所述车载终端中存储的驾驶辅助算法筛选得到；

将所述事件数据输入所述服务器存储的驾驶辅助算法，得到第一检测结果；

基于所述第一检测结果对所述服务器和各所述车载终端存储的驾驶辅助算法进行评估，得到评估结果；

基于所述评估结果，对所述服务器存储的驾驶辅助算法进行更新，并将更新之后的驾驶辅助算法下发至各所述车载终端。

在可选的实施方式中，所述服务器中预先构建有信息检测模型，所述驾驶辅助算法包括前车检测模型，所述第一检测结果包括所述前车检测模型的输出结果，所述前车检测模型通过对所述信息检测模型进行压缩或剪枝得到；

所述基于所述第一检测结果对所述服务器和各所述车载终端存储的驾驶辅助算法进行评估，得到评估结果的步骤包括：

将所述事件数据输入所述信息检测模型，输出第二检测结果；

将所述输出结果与所述第二检测结果进行对比，判断所述输出结果是否与所述第二检测结果一致；

若不一致，则判定所述前车检测模型的检测有误。

在可选的实施方式中，基于所述评估结果，对所述服务器存储的驾驶辅助算法进行更新，并将更新之后的驾驶辅助算法下发至各所述车载终端的步骤包括：

获取检测结果有误的事件数据，将检测结果有误的事件数据扩充到所述前车检测模型的训练样本中；

基于扩充后的训练样本，重新对所述前车检测模型进行训练，得到目标前车检测模型；