[发明专利]一种标注数据流处理的展示方法、装置、设备和介质

说明书

本发明公开了一种标注数据流处理的展示方法、装置、设备和介质，涉及无人驾驶车辆，方法包括：获取无人驾驶车辆采集的待标注数据流；将待标注数据流输入预设的标注预测模型，依次生成与待标注数据流内每帧待标注数据分别对应的标注预测数据；当标注预测数据满足预设构建条件时，采用已生成的标注预测数据构建初始输入表并创建分片窗口；对分片窗口内的各行标注预测数据执行聚合运算与标识调整，生成动态结果表；采用初始输入表和动态结果表执行关联操作，生成目标输出表并展示。从而在同一分片窗口内同时构建过去、现在与未来的数据，在保障数据流处理的实时性基础上，更为高效地分析当前时刻前后的标注预测数据是否出现跳变等情况。

技术领域

本发明涉及数据流处理技术领域，尤其涉及一种标注数据流处理的展示方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着信息处理技术、互联网技术和通信技术的飞速发展，自动驾驶汽车已经成为未来人们生活的大势所趋。但在汽车自动驾驶的过程中会实时产生海量的交通数据，为保证行驶的可靠性和安全性，如何及时分析这些数据成为一个亟待解决的问题。

现有技术中提出了Flink计算框架，其能够结合批处理和流处理过程，核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎，通过提供数据分片窗口的方式对一定时间内的数据进行分析。

但上述现有技术中的数据流处理过程目前只支持针对当前数据行和过去多个数据行创建分片窗口，而在实际的自动驾驶过程中存在多种识别模型，若是需要对当前时刻前后的识别结果进行分析，现有技术仅能通过数据批处理的方式进行处理，无法保障数据流处理过程的实时性。

发明内容

本发明提供了一种标注数据流处理的展示方法、装置、设备和介质，解决了现有技术仅能通过数据批处理的方式对当前时刻前后的数据进行分析，导致无法保障数据流处理过程实时性的技术问题。

本发明第一方面提供的一种标注数据流处理的展示方法，包括：

获取待标注数据流；

将所述待标注数据流输入预设的标注预测模型，依次生成与所述待标注数据流内每帧待标注数据分别对应的标注预测数据；

当所述标注预测数据满足预设构建条件时，采用已生成的标注预测数据构建初始输入表并创建分片窗口；

对所述分片窗口内的各行标注预测数据执行聚合运算与标识调整，生成动态结果表；

采用所述初始输入表和所述动态结果表执行关联操作，生成目标输出表并展示。

可选地，应用于无人驾驶车辆的处理器，所述处理器与所述无人驾驶车辆设置的多种传感器通信连接，所述获取待标注数据流的步骤，包括：

通过所述多种传感器实时采集所述无人驾驶车辆所处环境的环境数据；

按照所述环境数据的采集时序接收所述环境数据并排序，得到待标注数据流。

可选地，所述将所述待标注数据流输入预设的标注预测模型，依次生成与所述待标注数据流内每帧待标注数据分别对应的标注预测数据的步骤，包括：

将所述待标注数据流输入预设的标注预测模型；

通过所述标注预测模型依次对所述待标注数据流内每帧待标注数据进行物体识别，确定每帧所述待标注数据分别对应的预测物体；

通过所述标注预测模型根据各所述预测物体的物体类型，生成与各个所述预测物体对应的特征标注信息；

对各个所述特征标注信息进行排序，构建每帧所述待标注数据分别对应的标注预测数据。

可选地，所述当所述标注预测数据满足预设构建条件时，采用已生成的标注预测数据构建初始输入表并创建分片窗口的步骤，包括：