[发明专利]一种数据压缩和恢复的方法

说明书

本发明公开了一种数据压缩和恢复的方法，包括数据、压缩方法、恢复方法。有效的解决了压缩后数据的细节数据丢失率升高、准确性降低且未设置相应的恢复方法来供自动驾驶系统读取存储数据的问题。本发明将通过载有RTK/GPS的智能车获取的数据制作为数字矩阵，然后利用本发明提供的不同的压缩方法来将数字矩阵进行压缩，来减少数据所占用的存储空间，设置恢复方法来恢复经过压缩的数字矩阵，提高了智能车因存储的地图数据过多而影响到对位置点的搜索速度，在压缩的基础上采用映射的方法，提高了压缩过程中因细节数据丢失率升高而造成数据的准确性降低，方便智能车的自动驾驶系统读取数据，实现数据的无损和最大似然恢复。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别是一种数据压缩和恢复的方法。

背景技术

在自动驾驶系统中，智能车搭载着各式各样的传感器，例如深度相机、激光雷达、毫米波雷达，智能车在行驶过程中由传感器扫描得到的信息量巨大，如16线激光雷达每秒将接收到30万个数据，需要对数据进行压缩，否则数据存储会占用过多的内存，导致智能车在行驶过程中搜索位置点的速度降低。采用无损压缩可以较为完整的保存数据，但压缩率较低，无法满足实时性要求，现有技术利用有损压缩可以大大压缩文件的数据，但易造成压缩过程中细节数据丢失率升高，降低了压缩后的数据的准确性，也未设置相应的恢复压缩的方法来供智能车的自动驾驶系统读取，造成工作不便。

因此本发明提供一种的新的方案来解决此问题。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种数据压缩和恢复的方法，有效的解决了压缩后数据的细节数据丢失率升高、准确性降低且未设置相应的恢复方法来供自动驾驶系统读取存储的数据的问题。

其解决的技术方案如下：

本发明提供了一种车辆数据压缩和恢复的方法，包括数据、压缩方法、恢复方法，所述数据被制作为数字矩阵，所述压缩方法数字矩阵进行压缩，所述恢复方法则将压缩过的数字矩阵进行恢复。

所述数据包括第一数据和第二数据，第一数据是指包含无效信息的数据，第二区域数据是指包含有效信息的数据。

所述压缩方法先将第一数据映射到x，第二数据映射到y，其中x≠y，m bit灰度图像中的0≤x≤2^m−1且0≤y≤2^m−1。

所述压缩方法中的x，y值在8bit的灰度图像的范围0≤x≤2⁸−1且0≤y≤2⁸−1内进行搜索，此时随机产生x，y值，当只有一组x，y值产生时，利用这组值成为x，y的值，当有多组x，y值产生时，选择压缩后的数字矩阵量与压缩前的数字矩阵量之间的比值最低的一组即为x，y的值。

所述压缩方法中的x，y值进行预定义赋值，将x赋值0，y赋值255。

所述压缩方法中的x，y值根据数字矩阵中的单连通区域数目确定。

所述数字矩阵中的单连通区域数目阈值设定为M，当单连通区域数目NM时，则x，y的值分别取0，5，当单连通区域数目NM时，则x，y的值分别取0，255，其中M由预定义得到。

所述x，y值可存储在压缩数据中，也可存储在配置文件中。

所述恢复方法利用x，y值的存储恢复法进行恢复。

所述x，y值的存储恢复法将进行数据压缩时的映射参数x，y值直接存储，当映射参数x，y值存储在压缩数据中，在数据恢复时确定其存储位置并作为数据恢复参数解压缩，当存储在配置文件中，并且该配置文件和数据压缩后的数据文件一一对应，进行数据恢复时同时读取两个对应文件，获得数据恢复参数。

所述恢复方法还采用被压缩的数据的灰度统计值来确定原始数字矩阵。