[发明专利]自动驾驶日志数据的语义化处理方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种自动驾驶日志数据的语义化处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取自动驾驶日志数据，所述自动驾驶日志数据包括多类待渲染日志数据；

将多类所述待渲染日志数据分为至少两个数据组别，并根据每一类所述待渲染日志数据所属的数据组别，生成多个渲染数据生成任务；其中，所属数据组别不同的待渲染日志数据对应不同的渲染数据生成任务；

处理各所述渲染数据生成任务，以得到语义化处理结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述方法执行于单机计算系统，则将多类所述待渲染日志数据分为至少两个数据组别的步骤，包括：

获取每一类所述待渲染日志数据对应的所需算力；

根据各所述所需算力，将多类所述待渲染日志数据分为至少两个数据组别，以使任意两个数据组别所对应的总算力之差小于第一预设阈值，或任意两个数据组别所对应的总算力之最大差值最小；

其中，每一个所述数据组别所对应的总算力为该数据组别包括的各类所述待渲染日志数据的所需算力之和。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各所述所需算力，将多类所述待渲染日志数据分为至少两个数据组别的步骤，包括：

获取所述单机计算系统的处理器数量，并根据所述处理器数量确定组别数量；其中，所述组别数量小于所述处理器数量；

根据各所述所需算力，将多类所述待渲染日志数据分为所述组别数量个数据组别。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述方法执行于计算集群系统，则将多类所述待渲染日志数据分为至少两个数据组别的步骤，包括：

确定所述计算集群系统为所述自动驾驶日志数据分配的容器；

获取每一类所述待渲染日志数据对应的所需算力，并根据各所述所需算力，将多类所述待渲染日志数据分为至少两个数据组别，以使任意两个容器所对应的平均算力之差小于第二预设阈值，或任意两个数据组别所对应的平均算力之最大差值最小；

其中，每一所述容器对应的平均算力为该容器的总消耗算力与该容器的处理器数量之间的比值，该容器的总消耗算力为目标数据组别包括的各类所述待渲染日志数据的所需算力之和，所述目标数据组别为分配至该容器处理的待渲染日志数据的所属数据组别。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述自动驾驶日志数据所对应的总驾驶时段进行拆分，以得到多个时间段；

根据每一类所述待渲染日志数据所属的数据组别，生成多个渲染数据生成任务的步骤，包括：

根据每一所述时间段的起止时间及每一类所述待渲染日志数据所属的数据组别，生成多个渲染数据生成任务；所属时间段相同的待渲染日志数据对应同一渲染数据生成任务。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述自动驾驶日志数据所对应的总驾驶时段进行拆分，以得到多个时间段的步骤，包括：

获取预设时间间隔，并根据所述预设时间间隔对所述总驾驶时段进行拆分，以得到多个所述时间段。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，若所述方法执行于计算集群系统，则根据所述预设时间间隔对所述总驾驶时段进行拆分，以得到多个所述时间段的步骤，包括：

获取所述计算集群系统的总负载；

根据所述预设时间间隔及所述总负载确定目标时间间隔，并基于所述目标时间间隔对所述总驾驶时段进行拆分，以得到多个所述时间段。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述方法执行于计算集群系统，且所述自动驾驶日志数据以数据块的形式存储于所述计算集群系统的多个设备中，则对所述自动驾驶日志数据所对应的总驾驶时段进行拆分，以得到多个时间段的步骤，包括：

对于每一所述数据块，获取所述数据块所对应的目标驾驶时段，并从所述总驾驶时段中将所述目标驾驶时段拆分为预设数量个时间段。