[发明专利]一种数据处理方法、装置和可读存储介质

说明书

本申请提供一种数据处理方法、装置和可读存储介质，所述数据处理方法包括：步骤S10、响应于获取包括多个姿态数据点的行车姿态数据，将所述行车姿态数据切割为多个目标数据段；步骤S20、为所述目标数据段选取一个姿态数据点作为基准数据点；步骤S30：根据所述基准数据点，计算所述多个目标数据段中每个姿态数据点的数据变量，以获取压缩后的所述行车姿态数据。本申请提供的数据处理方法、装置和可读存储介质，能够根据需求对行车姿态数据进行有效压缩，有效减小了数据量，更加方便传输和/或存储。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种数据处理方法、装置和可读存储介质。

背景技术

行车姿态数据一般指车辆的实时位置、行驶轨迹等，根据行车姿态数据可以找到并发现车辆运行中的问题，同时还可以获取用户的驾驶习惯、个人信息等。此外，在汽车发生事故后，还可以根据运行数据来分析事故发生的原因。

行车姿态数据非常重要，在一些传输或存储的应用环境下数据大小受到比较严格的限制，故通常使用无损压缩方法压缩数据。然而由于压缩比的限制，仅使用无损压缩方法是不可能解决图像和数字视频的存储和传输的所有问题。

发明内容

本申请提供一种数据处理方法、装置和可读存储介质，用于解决行车数据应用中数据大小受到严格限制的问题，提升了传输和存储的便捷性。

在一方面，本申请提供一种数据处理方法，具体地，所述数据处理方法包括：步骤S10、响应于获取包括多个姿态数据点的行车姿态数据，将所述行车姿态数据切割为多个目标数据段；步骤S20、为所述目标数据段选取一个姿态数据点作为基准数据点；S30：根据所述基准数据点，计算所述多个目标数据段中每个姿态数据点的数据变量，以获取压缩后的所述行车姿态数据。

可选地，所述数据处理方法中的所述步骤S10包括：步骤S11、根据预设数据精度，采样所述行车姿态数据以获取采样姿态数据；步骤S12、根据所述采样姿态数据，获取切割的所述多个目标数据段。

可选地，所述数据处理方法中的所述步骤S20包括：选取每个目标数据段的第一个姿态数据点作为所述目标数据段对应的基准数据点。

可选地，所述数据处理方法中的所述步骤S10包括：

根据所述行车姿态数据确定数据总量最小的段数，以基于所述段数对所述行车姿态数据进行切割；

所述数据总量根据以下公式计算：

M＝x[a+(y-1)×b]

其中，M为所述数据总量，a为每个姿态数据点的比特位数，x为所述目标数据段的段数，y为每个目标数据段包含的姿态数据点个数，b为每个数据变量的比特位数。

可选地，所述数据处理方法中的所述步骤S30之后，还包括：根据所述基准数据点和所述数据变量，逆向计算以还原所述行车姿态数据。

可选地，所述数据处理方法中的所述姿态数据点选自时间戳、位姿、三维特征点中的至少一个；和/或，所述数据变量选自时间戳变量、位姿变量、三维特征点变量中的至少一个。

可选地，若所述位姿变量包括位姿四元数变量和位姿三维向量变量，所述数据处理方法中的所述步骤S30包括：

根据待压缩姿态数据点的四元数和基准数据点的四元数，计算所述待压缩姿态数据点的位姿四元数变量；

根据待压缩姿态数据点的三维向量、基准数据点的四元数对应的旋转矩阵和所述基准数据点的三维向量，计算所述待压缩姿态数据点的位姿三维向量变量。

可选地，若所述数据变量包括三维特征点变量，所述数据处理方法中的所述步骤S30包括：