CN110942632B - 一种自动驾驶的数据处理方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种自动驾驶的数据处理方法、装置及设备。所述方法包括接收车辆采集信息；根据所述车辆采集信息计算车辆信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；判断所述车辆信息是否触发告警规则；确定触发所述告警规则时，获取报警信息；判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。利用本说明书实施例可以实时计算并预测车辆行为的同时，也可以在出现紧急情况时及时向驾驶舱内的负责人发出报警信息，从而可以极大程度减少危险的发生。

Description

一种自动驾驶的数据处理方法、装置及设备

技术领域

本说明书实施例方案属于自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶的数据处理方法、装置及设备。

背景技术

近几年，随着图形图像技术的突飞猛进以及机器学习人工智能等技术的蓬勃发展，自动驾驶技术从理论设想阶段步入了准落地准商业化阶段。

然而，由于网络带宽的受限，目前自动驾驶的数据通常采用离线保存的方式，算法设计人员根据离线导出的数据进行分析。这样不仅不能保证车辆在行驶过程中数据的完整性，而且由于车辆在行驶过程中是否存在问题只有通过离线分析后才能得知，使得在驾驶过程中出现车辆状态异常情况时，只能依靠驾驶员的辅助操作，从而导致发生大量危险。

因此，业内亟需一种可以更加有效减少驾驶过程中危险的解决方案。

发明内容

本说明书实施例在于提供一种自动驾驶的数据处理方法、装置及设备，可以实时计算并预测车辆行为，而且也可以在出现紧急情况时实时通知相关人员，从而可以极大程度的减少危险的发生。

本说明书提供的自动驾驶的数据处理方法、装置及设备包括以下方式实现的：

一种自动驾驶的数据处理方法，包括：

接收车辆采集信息；

根据所述车辆采集信息计算车辆信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；

判断所述车辆信息是否触发告警规则；

确定触发所述告警规则时，获取报警信息；

判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；

确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。

本说明书提供的所述方法的另一个实施例中，所述接收车辆采集信息，包括采用下述中的至少一种方式：第四代移动信息系统、第五代移动信息系统、无线网络。

本说明书提供的所述方法的另一个实施例中，所述根据所述车辆采集信息计算车辆信息，包括：

根据所述车辆采集信息实时计算车辆信息，获得实时车辆信息；

保存所述车辆采集信息，根据所述车辆采集信息离线计算车辆信息，获得离线车辆信息；比较所述实时车辆信息和所述离线车辆信息，确定车辆采集信息是否正确。

本说明书提供的所述方法的另一个实施例中，还包括：

根据所述车辆采集信息预测车辆信息，获得车辆预测信息；

相应的，判断所述车辆预测信息是否触发告警规则；

确定触发所述告警规则时，获取报警信息；

判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；

确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。

本说明书提供的所述方法的另一个实施例中，还包括：

可视化展示系统信息，所述系统信息包括车辆采集信息、车辆信息、报警信息。

一种自动驾驶的数据处理方法，包括：

获取车辆采集信息，将所述车辆采集信息发送至远程的服务器，以使所述服务器根据接收的所述车辆采集信息计算车辆信息，并判断所述车辆信息是否触发告警规则，确定触发所述告警规则时，获取报警信息，按照与所述报警信息对应的报警规则推送所述报警信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；

接收推送的报警信息。

一种自动驾驶的数据处理装置，包括：

采集信息接收模块，用于接收车辆采集信息；

计算模块，用于根据所述车辆采集信息计算车辆信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；

第一判断模块，用于判断所述车辆信息是否触发告警规则；

报警信息获取模块，用于确定触发所述告警规则时，获取报警信息；

第二判断模块，用于判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；

推送模块，用于确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。

本说明书提供的所述装置的另一个实施例中，所述计算模块，包括：

实时信息获得单元，用于根据所述车辆采集信息实时计算车辆信息，获得实时车辆信息；

离线信息获得单元，用于保存所述车辆采集信息，根据所述车辆采集信息离线计算车辆信息，获得离线车辆信息；

比较单元，用于比较所述实时车辆信息和所述离线车辆信息，确定车辆采集信息是否正确。

本说明书提供的所述装置的另一个实施例中，还包括：

预测信息获得模块，用于根据所述车辆采集信息预测车辆信息，获得车辆预测信息；

相应的，判断所述车辆预测信息是否触发告警规则；

确定触发所述告警规则时，获取报警信息；

判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；

确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。

本说明书提供的所述装置的另一个实施例中，还包括：

可视化模块，用于可视化展示系统信息，所述系统信息包括车辆采集信息、车辆信息、报警信息。

一种自动驾驶的数据处理装置，包括：

采集信息获取模块，用于获取车辆采集信息，将所述车辆采集信息发送至远程的服务器，以使所述服务器根据接收的所述车辆采集信息计算车辆信息，并判断所述车辆信息是否触发告警规则，确定触发所述告警规则时，获取报警信息，按照与所述报警信息对应的报警规则推送所述报警信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；

推送信息接收模块，用于接收推送的报警信息。

一种自动驾驶的数据处理设备，包括处理器及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述指令被所述处理器执行时实现包括以下步骤：

接收车辆采集信息；

根据所述车辆采集信息计算车辆信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；

判断所述车辆信息是否触发告警规则；

确定触发所述告警规则时，获取报警信息；

判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；

确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。

本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理方法、装置及设备。一些实施例中通过接收车辆采集信息，根据车辆采集信息实时计算并预测车辆信息，不仅可以保证车辆在行驶过程中数据的完整性，而且可以及时发现行驶过程中的异常情况。通过判断车辆信息是否触发告警规则以及是否存在与报警信息对应的报警规则，可以在出现紧急情况时及时通知相关人员，从而可以极大程度避免可能发生的危险。采用本说明书提供的实施方案，可以实时计算并预测车辆行为的同时，也可以在出现紧急情况时及时向驾驶舱内的负责人发出报警信息，从而可以极大程度的减少危险的发生。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理方法的一个场景示意图；

图2是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理方法的一个实施例的流程示意图；

图3是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理方法的一个具体实施例的流程示意图；

图4是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理方法的另一个实施例的流程示意图；

图5是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理装置的一个实施例的模块结构示意图；

图6是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理装置的另一个实施例的模块结构示意图；

图7是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理装置的一个场景示意图；

图8是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理服务器的一个实施例的硬件结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书中的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书实施例保护的范围。

由于网络带宽的受限，目前自动驾驶的数据通常采用离线保存的方式，算法设计人员根据离线导出的数据进行分析，不仅不能保证车辆在行驶过程中数据的完整性，而且由于车辆在行驶过程中是否存在问题只有通过离线分析后才能得知，使得在驾驶过程中出现车辆状态异常情况时，只能依靠驾驶员的辅助操作，从而导致发生大量危险。

本说明书提供的自动驾驶的数据处理方法、装置及设备，通过接收车辆采集信息，根据车辆采集信息实时计算并预测车辆信息，不仅可以保证车辆在行驶过程中数据的完整性，而且可以及时发现行驶过程中的异常情况。通过判断车辆信息是否触发告警规则以及是否存在与报警信息对应的报警规则，可以在出现紧急情况时及时通知相关人员，从而可以极大程度避免可能发生的危险。采用本说明书提供的实施方案，可以实时计算并预测车辆行为的同时，也可以在出现紧急情况时及时向驾驶舱内的负责人发出报警信息，从而可以极大程度减少危险的发生。

本说明书提供的一种实施方案可以应用到客户端/服务器的系统构架中。所述的客户端可以包括具有采集功能的终端设备，如车载电脑、车载U盘录像机、倒车影像、车辆专用采集设备等。所述的客户端可以具有通信模块，可以与远程的服务器进行通信连接，实现与所述服务器的数据传输。所述服务器可以包括车辆公司一侧的服务器，或者其他的实施场景中也可以包括中间平台的服务器，例如与车辆公司的服务器有通信链接的第三方车辆服务器平台的服务器。所述的服务器可以包括单台计算机设备，也可以包括多个服务器组成的服务器集群，或者分布式系统的服务器结构。本说明书中所述的服务器与客户端包括从逻辑上划分的不同信息处理方。

如图1所示，图1是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理方法的一个场景示意图。其中，安装在车辆上的终端设备可以与远程的服务器进行通信连接，从而实现与服务器的数据传输。一些实施场景中，安装在车辆上的终端设备可以通过采集装置获取车辆采集信息，然后发送给服务器，服务接收到后，可以根据车辆采集信息计算车辆信息，并判断车辆信息是否触发告警规则，在确定触发所述告警规则时，获取报警信息，然后判断是否存在与报警信息对应的报警规则，确定存在时，可以按照报警规则将报警信息推送至车辆上安装的终端设备，以便驾驶舱内的负责人判断是否人工接管车辆控制权，从而可以极大程度避免可能发生的危险。

下面以一个具体的应用场景为例对本说明书实施方案进行说明。具体的，图2是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理方法的一个实施例的流程示意图。虽然本说明书提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者部分合并后更少的操作步骤或模块单元。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤或结构中，这些步骤的执行顺序或装置的模块结构不限于本说明书实施例或附图所示的执行顺序或模块结构。所述的方法或模块结构的在实际中的装置、服务器或终端产品应用时，可以按照实施例或者附图所示的方法或模块结构进行顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境、甚至包括分布式处理、服务器集群的实施环境)。

需要说明的是，下述实施例描述并不对基于本说明书的其他可扩展到的应用场景中的技术方案构成限制。具体的一种实施例如图1所示，本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理方法的一种实施例中，所述方法可以包括：

S0：接收车辆采集信息。

本说明书一个实施例中，车辆采集信息可以包括车辆雷达信息、摄像头信息、车辆控制信息、车辆场景信息、行驶信息、车辆周边环境信息等。例如，车辆采集信息可以包括GPS(Global Positioning System，全球定位系统)信息、油耗、胎压、车速、实时行驶图片、里程、行驶时长、车辆场景、天气等。

本说明书一个实施例中，可以在驾驶车辆上安装与自动驾驶监控报警系统相对应的车辆监控报警客户端(以下可以简称“客户端”)。所述客户端可以包括采集信息获取模块，采集信息获取模块可以用来采集车辆行驶过程中的一些信息，如车辆雷达信息、摄像头信息、车辆控制信息、车辆场景信息、行驶信息、车辆周边环境信息等。所述客户端还可以包括通信模块，可以与自动驾驶监控报警系统进行通信连接，实现与所述自动驾驶监控报警系统的数据传输。例如一些实施场景中，在驾驶车辆上安装与自动驾驶监控报警系统相对应的客户端，通过启动驾驶车辆上安装的客户端，启动车辆运行，可以利用客户端自动采集车辆雷达信息、摄像头信息、车辆控制信息、油耗、速度里程、行驶时长等信息。本说明书一个实施例中，客户端可以把车辆采集信息发送至自动驾驶监控报警系统。其中，客户端可以实时的把车辆采集信息发送至自动驾驶监控报警系统。

本说明书一个实施例中，接收车辆采集信息，可以采用下述中的至少一种方式：4g、5g、无线网络。例如一些实施场景中，车辆启动后，监控报警客户端可以将车辆行驶过程中的一些信息，通过5g网络上传到自动驾驶监控报警系统。本说明书实施例中，由于4g网络以及无线网的带宽有限，客户端将采集信息上传至后台自动驾驶监控报警系统时可以优先采用5g网络，这样可以使实时传输的信息量更多，从而为实时监控超大规模自动驾驶车辆群提供可能。

本说明书实施例中，通过接收车辆采集信息，可以为后续实时计算和预测车辆行为提供保障。

S2：根据所述车辆采集信息计算车辆信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息。

其中，所述车辆信息可以包括车辆行为信息和车辆状态信息。车辆行为信息可以包括加速、减速、左转、直行等。车辆状态信息可以包括速度、油温、胎压、是否运行在规划的路径上等。

本说明书一个实施例中，在接收到车辆采集信息时，可以根据所述车辆采集信息计算车辆信息。一些实施例中，所述根据所述车辆采集信息计算车辆信息，可以包括：根据所述车辆采集信息实时计算车辆信息，获得实时车辆信息；保存所述车辆采集信息，根据所述车辆采集信息离线计算车辆信息，获得离线车辆信息；比较所述实时车辆信息和所述离线车辆信息，确定车辆采集信息是否正确。例如一些实施场景中，在接收到客户端发送的车辆采集信息时，可以将接收的车辆采集信息发送给flink或者storm等实时数据处理系统进行实时计算。例如，可以将接收的车辆采集信息发送给flink实时数据处理系统，flink系统可以利用实时计算模型计算出车辆每一分钟、每10分钟、每一个小时的车辆信息。另一些实施场景中，在接收到客户端发送的车辆采集信息时，可以将接收到的车辆采集信息进行保存，以便后续可以根据保存的车辆采集信息离线计算车辆信息。另一些实施场景中，可以将接收到的车辆采集信息和获得实时车辆信息分别进行保存，然后根据保存的车辆采集信息离线计算车辆信息，获得离线车辆信息，最后可以通过比较实时车辆信息和离线车辆信息，确定车辆采集信息是否正确。例如一些实施场景中，可以通过对比实时录入的数据以及车辆上离线存储的数据，交叉验证系统数据的正确性，从而可以极大程度的减少危险的发生。

需要说明的是，离线计算可以理解为在计算开始前已知所有输入数据，输入的数据不会再发生变化。实时计算一般是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算可以理解为一类针对流数据的实时计算模型，其可以有效地缩短全链路数据流时延、实时化计算逻辑、平摊计算成本，最终有效满足实时处理大数据的业务需求。实时计算包括实时且无界的数据流、持续且高效的计算、流式且实时的数据集成等特点。实时且无界的数据流可以理解为由于数据发生的持续性，数据流将长久且持续地集成进入实时计算系统。例如，对于网站的访问点击日志流，只要网站不关闭其点击日志流将一直不停产生并进入实时计算系统，因此，对于流系统而言，数据是实时且不终止(无界)的。实时计算可以理解为一种“事件触发”的计算模式，触发源是无界流式数据，由于一旦有新的流数据进入实时计算，实时计算立刻发起并进行一次计算任务，因此整个实时计算是持续进行的计算。流式且实时的数据集成可以理解为流数据触发一次实时计算的计算结果，可以被直接写入目的数据存储。例如，将计算后的报表数据直接写入数据库进行报表展示，因此流数据的计算结果可以类似流式数据一样持续写入目的数据存储。

本说明书一个实施例中，还可以包括：根据所述车辆采集信息预测车辆信息，获得车辆预测信息。例如一些实施场景中，可以从车辆采集信息中提取特征信息，然后将特征信息与特征信息库中的信息进行匹配，从而确定车辆信息。例如，可以从车辆信息中提取指示灯以及方向信息，然后将指示灯、方向信息与特征信息库中信息进行对比，当指示灯、方向信息与“左转”的特征信息匹配度达到预设值时，可以预测当前车辆行为为左转，当指示灯、方向信息与“右转”的特征信息匹配度达到预设值时，可以预测当前车辆行为为右转。再如，将从车辆信息中提取的速度信息与特征信息库中速度进行比较，从而可以预测当前车辆要进行加速或者减速或者停车等行为。其中，特征信息库可以预先存储车辆行驶过程中不同行为的特征信息以及不同状态的特征信息等。预设值可以根据实际场景设定，如98％、95％、90％等。

本说明实施例中，通过根据车辆采集信息计算并预测车辆信息，可以保证车辆在行驶过程中数据的完整性。

S4：判断所述车辆信息是否触发告警规则。

本说明书一个实施例中，告警规则可以理解为评判车辆行驶过程中出现异常时的一些规则。例如，车辆行驶过程中胎压下降到1.8bar时会出现异常，此时可以设置胎压小于1.8bar为一个告警规则。再如，由于油温、油耗达到某个值会使车辆出现异常，此时可以设置该油温、油耗值为一个告警规则。一些实施例中，告警规则可以预先存储在规则模型库中，也可以将行驶过程中实时出现异常情况时对应的异常信息值作为告警规则配置在规则模型库中，从而可以完善规则模型库。

一些实施例中，告警规则可以包括瞬时规则和预设时间段的规则。其中，瞬时规则可以理解为某一时刻对应的规则。预设时间段的规则可以理解为某一时间段对应的规则。例如一些实施场景中，告警规则可以包括10分钟内油温上升120℃且长时间保持，还可以包括脱离预设轨迹10分钟后一直未恢复，还可以包括某一时刻胎压下降到1.2bar等。

本说明书一个实施例中，根据车辆采集信息计算车辆信息后，可以判断车辆信息是否触发预先设置的告警规则。

本说明书实施例中，通过判断车辆信息是否触发告警规则，可以及时发现行驶过程中的异常情况，从而可以有效减少危险的发生。

S6：确定触发所述告警规则时，获取报警信息。

其中，报警信息可以包括车辆油温出现异常、车辆偏离正常轨迹、车辆长时间超速等信息。

本说明书一个实施例中，根据车辆采集信息计算车辆信息后，可以判断车辆信息是否触发预先设置的告警规则，确定触发时，可以发出报警信息，以便报警平台进行报警处理。例如一些实施场景中，实时flink系统利用实时计算模型计算出车辆每一分钟、每10分钟、每一个小时的车辆信息后，可以判断车辆信息是否触发告警规则，一旦触发了告警规则，就可以向报警平台发出报警信息。

本说明书一个实施例中，在获取报警信息后，可以将报警信息发送至客户端，客户端收到后可以发出提示信息，以便驾驶舱内的负责人判断是否人工接管车辆控制权。其中，提示信息可以包括警铃提示音、警示灯闪烁的同时播放警铃提示音等。另一些实施场景中，在获取报警信息后，可以将报警信息发送至客户端，客户端收到后可以发出提示信息的同时以可视化的方式显示当前异常信息，以便驾驶舱内的负责人判断是否人工接管车辆控制权。

S8：判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则。

本说明书一个实施例中，报警规则可以理解为车辆出现异常情况时的报警方式。例如一些实施场景中，报警规则可以包括报警信息通过短信、电话、email等发送至驾驶舱内的负责人或者系统监控人员的方式。一些实施例中，报警规则可以预先存储在报警规则库中，也可以根据实时报警情况将报警规则添加到报警规则库中。其中，一些实施例中，报警规则库中的报警规则可以预先与报警信息关联。例如，油温报警信息对应的报警规则可以包括通过电话方式发送至驾驶舱内的负责人，也可以包括通过email方式发送至系统监控人员，然后系统监控人员通过电话方式通知驾驶舱内的负责人，还可以包括显示在可视化界面中等。

本说明书一个实施例中，在确定触发所述告警规则时，可以获取报警信息，然后判断是否存在与报警信息对应的报警规则。例如一些实施场景中，在确定触发告警规则时获取的报警信息为车辆偏离正常轨迹，可以判断报警规则库中是否存储与车辆偏离正常轨迹报警信息对应的报警规则。另一些实施场景中，在确定触发告警规则时获取的报警信息为车辆长时间超速，可以判断报警规则库中是否存在与车辆长时间超速报警信息对应的报警规则。

本说明书一个实施例中，报警规则还可以包括同一异常情况的报警信息在预设时间段内不再发送，或者相同报警信息发送次数超过预设次数时，不再进行发送等。例如一些实施场景中，报警规则包括相同的报警信息在5分钟内不再重复发送、相同报警信息发送次数超过3次不再进行发送等。需要说明的是，上述5分钟、3次等只是进行示例性说明，预设时间段和预设次数可以根据实际场景进行设置，本说明书对此不作限定。

S10：确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。

本说明书一个实施例中，在确定存在与报警信息对应的报警规则时，可以按照所述报警规则推送报警信息。例如一些实施场景中，在确定触发告警规则时获取的报警信息为车辆偏离正常轨迹，由于报警规则库中预先存储的与车辆偏离正常轨迹报警信息对应的报警规则为通过email方式先发送至系统监控人员，然后系统监控人员再通过电话方式通知驾驶舱内的负责人，此时，可以将车辆偏离正常轨迹报警信息通过email方式先发送至系统监控人员，然后系统监控人员再通过电话方式通知驾驶舱内的负责人，以便驾驶舱内的负责人判断是否人工接管车辆控制权。另一些实施场景中，在确定触发告警规则时获取的报警信息为车辆长时间超速，由于报警规则库中预先存储的与车辆长时间超速报警信息对应的报警规则为通过电话方式通知驾驶舱内的负责人，此时，可以将车辆长时间超速报警信息通过电话方式通知驾驶舱内的负责人，以便驾驶舱内的负责人判断是否人工接管车辆控制权。

本说明书一个实施例中，还可以包括：根据所述车辆采集信息预测车辆信息，获得车辆预测信息；相应的，判断所述车辆预测信息是否触发告警规则；确定触发所述告警规则时，获取报警信息；判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。例如一些实施场景中，可以从车辆采集信息中提取特征信息，然后将特征信息与特征信息库中的信息进行匹配，从而预测车辆信息，相应的在获取车辆信息后，可以判断车辆信息是否触发预先设置的告警规则，在确定触发所述告警规则时，可以获取报警信息，然后判断是否存在与报警信息对应的报警规则，确定存在时，按照所述报警规则推送报警信息。

本说明书实施例中，通过对车辆信息进一步判断预测，可以及时发现行驶过程中异常情况。

本说明书一个实施例中，还可以包括：可视化展示系统信息，所述系统信息可以包括车辆采集信息、车辆信息、报警信息。例如一些实施场景中，可以实时展示为车辆预先设定的轨迹和根据车辆采集信息实时预测的车辆轨迹信息，这样通过可视化界面可以直观及时的知道车辆轨迹是否出现异常，从而极大程度减少可能发生的危险，提高驾驶的安全性。

下面以一个具体的应用场景为例对本说明书实施方案进行说明。具体的，图3是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理方法的一个具体实施例的流程示意图。所述方法可以包括：

S20：利用驾驶车辆上安装的客户端采集信息，并将采集的信息通过5g网络上传到监控报警系统；

其中，采集的信息可以包括车辆雷达信息、摄像头信息、车辆控制信息、油耗、速度里程、行驶时长等信息。

S22：监控报警系统将接收到的信息存入hbase离线存储系统，并将接收到的信息异步传输至flink实时处理系统；

本实施例中，hbase离线存储系统可以将接收到的信息进行存储，以便后续分析。flink实时处理系统可以对接收到的信息进行实时处理。

S24：flink实时处理系统利用实时计算模型计算车辆每一分钟、每10分钟、每一个小时的车辆信息；

S26：判断车辆信息是否触发告警规则；

本实施例中，确定触发告警规则时，执行步骤S28；否则结束。

一些实施场景中，在确定没有触发告警规则时，可以对行驶过程中其它信息进行判断。

S28：获取报警信息；

本实施例中，一旦车辆信息触发了告警规则，就会相应的发出报警信息。

S30：判断是否存在与报警信息对应的报警规则；

本实施例中，获取报警信息后，会进一步判断是否存在与报警信息对应的报警规则，确定存在时，执行步骤S32；否则结束。

一些实施场景中，在不存在与报警信息对应的报警规则时，可以以默认方式将报警信息发送至系统负责人，以便系统负责人在报警规则中为该报警信息配置对应的报警规则。其中，默认方式可以为可视化显示在系统界面中，也可以是电话方式等。

S32：按照报警规则推送报警信息。

本实施例中，确定存在与报警信息对应的报警规则时，会相应的根据当前车辆设置的报警规则对车辆上的人员或者监控人员进行报警提示，以便车辆上的人员或者监控人员判断是否人工接管车辆控制权。

本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理方法，通过接收车辆采集信息，根据车辆采集信息实时计算并预测车辆信息，不仅可以保证车辆在行驶过程中数据的完整性，而且可以及时发现行驶过程中的异常情况。通过判断车辆信息是否触发告警规则以及是否存在与报警信息对应的报警规则，可以在出现紧急情况时及时通知相关人员，从而可以极大程度避免可能发生的危险。采用本说明书提供的实施方案，可以实时计算并预测车辆行为的同时，也可以在出现紧急情况时及时向驾驶舱内的负责人发出报警信息，从而可以极大程度减少危险的发生。

上述实施例从监控报警系统的角度描述的自动驾驶的数据处理方法的实施方案。基于上述实施例描述，本说明书还提供一种可以适用于车辆监控报警客户端的角度描述的自动驾驶的数据处理方法。图4是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理方法的另一个实施例的流程示意图。具体的，一种实施例中，所述方法可以包括：

S40：获取车辆采集信息，将所述车辆采集信息发送至远程的服务器，以使所述服务器根据接收的所述车辆采集信息计算车辆信息，并判断所述车辆信息是否触发告警规则，确定触发所述告警规则时，获取报警信息，按照与所述报警信息对应的报警规则推送所述报警信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；

S42：接收推送的报警信息。

本说明书一个实施例中，可以在驾驶车辆上安装与自动驾驶监控报警系统相对应的车辆监控报警客户端(以下可以简称“客户端”)。所述的服务器可以包括单台计算机设备，也可以包括多个服务器组成的服务器集群，或者分布式系统的服务器结构。本说明书中所述的服务器与客户端包括从逻辑上划分的不同信息处理方。

本说明书一个实施例中，所述客户端可以用来采集车辆行驶过程中的一些信息，如车辆雷达信息、摄像头信息、车辆控制信息、车辆场景信息、行驶信息、车辆周边环境信息等，然后将采集的信息发送至后台监控报警系统进行相应处理，从而判断车辆在行驶过程中是否出现异常情况，确定出现异常情况时，后台监控报警系统可以向客户端发出报警信息，以便驾驶舱内的负责人判断是否人工接管车辆控制权。

一些实施场景中，后台监控报警系统向客户端发出报警信息后，客户端可以通过可视化界面展示报警信息，也可以在发出报警声音提示的同时可视化展示报警信息，以便驾驶舱内的负责人可以直观的看到报警信息，从而判断是否人工接管车辆控制权。

本说明书中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参加即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。相关之处参加方法实施例的部分说明即可。

基于上述所述的一种自动驾驶的数据处理方法，本说明书一个或多个实施例还提供一种自动驾驶的数据处理装置。所述的装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的系统(包括分布式系统)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本说明书实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

具体地，图5是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理装置的一个实施例的模块结构示意图，如图5所示，本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理装置可以包括：采集信息接收模块120，计算模块122，第一判断模块124，报警信息获取模块126，第二判断模块128，推送模块130。

采集信息接收模块120，可以用于接收车辆采集信息；

计算模块122，可以用于根据所述车辆采集信息计算车辆信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；

第一判断模块124，可以用于判断所述车辆信息是否触发告警规则；

报警信息获取模块126，可以用于确定触发所述告警规则时，获取报警信息；

第二判断模块128，可以用于判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；

推送模块130，可以用于确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。

所述装置的另一个实施例中，所述计算模块122，可以包括：

实时信息获得单元1220，可以用于根据所述车辆采集信息实时计算车辆信息，获得实时车辆信息；

离线信息获得单元1222，可以用于保存所述车辆采集信息，根据所述车辆采集信息离线计算车辆信息，获得离线车辆信息；

比较单元1224，可以用于比较所述实时车辆信息和所述离线车辆信息，确定车辆采集信息是否正确。

所述装置的另一个实施例中，还可以包括：

预测信息获得模块，可以用于根据所述车辆采集信息预测车辆信息，获得车辆预测信息；

相应的，判断所述车辆预测信息是否触发告警规则；

确定触发所述告警规则时，获取报警信息；

判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；

确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。

所述装置的另一个实施例中，还可以包括：

可视化模块，可以用于可视化展示系统信息，所述系统信息包括车辆采集信息、车辆信息、报警信息。

本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理装置，通过接收车辆采集信息，根据车辆采集信息实时计算并预测车辆信息，不仅可以保证车辆在行驶过程中数据的完整性，而且可以及时发现行驶过程中的异常情况。通过判断车辆信息是否触发告警规则以及是否存在与报警信息对应的报警规则，可以在出现紧急情况时及时通知相关人员，从而可以极大程度避免可能发生的危险。采用本说明书提供的实施方案，可以实时计算并预测车辆行为的同时，也可以在出现紧急情况时及时向驾驶舱内的负责人发出报警信息，从而可以极大程度减少危险的发生。

需要说明的，上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本说明书一个或多个实施例还提供一种自动驾驶的数据处理装置。具体的，图6是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理装置的另一个实施例的模块结构示意图，如图6所示，本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理装置可以包括：采集信息获取模块140，推送信息接收模块142。

采集信息获取模块140，可以用于获取车辆采集信息，将所述车辆采集信息发送至远程的服务器，以使所述服务器根据接收的所述车辆采集信息计算车辆信息，并判断所述车辆信息是否触发告警规则，确定触发所述告警规则时，获取报警信息，按照与所述报警信息对应的报警规则推送所述报警信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；

推送信息接收模块142，可以用于接收推送的报警信息。

需要说明的，上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

如图7所示，图7是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理装置的一个场景示意图。所述装置可以包括客户端和服务器。具体的，客户端可以通过采集信息获取模块采集车辆采集信息，然后上传至服务器。服务器接收到客户端上传的采集信息后，可以将采集信息发送至计算模块计算车辆信息，并通过第一判断模块判断车辆信息是否触发告警规则，确定触发告警规则时，获取报警信息，然后通过第二判断模块判断是否存在与报警信息对应的报警规则，确定存在时，按照报警规则推送报警信息至客户端。一些实施场景中，确定存在与报警信息对应的报警规则时，可以按照报警规则推送报警信息至系统监控人员，以便系统监控人员进行相应处理，从而减少危险的发生。另一些实施场景中，服务器接收到客户端上传的采集信息后，可以将采集信息进行存储，以便后续可以根据存储的采集信息离线计算车辆信息，从而交叉验证系统数据的正确性，从而可以极大程度的减少危险的发生。

本说明书还提供一种自动驾驶的数据处理设备的实施例，包括处理器及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述指令被所述处理器执行时实现包括以下步骤：

接收车辆采集信息；

根据所述车辆采集信息计算车辆信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；

判断所述车辆信息是否触发告警规则；

确定触发所述告警规则时，获取报警信息；

判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；

确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。

需要说明的，上述所述的设备根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本说明书还提供一种自动驾驶的数据处理系统的实施例，包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述任意一个或者多个实施例中所述方法的步骤，例如包括：接收车辆采集信息；根据所述车辆采集信息计算车辆信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；判断所述车辆信息是否触发告警规则；确定触发所述告警规则时，获取报警信息；判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息。所述的系统可以为单独的服务器，也可以包括使用了本说明书的一个或多个所述方法或一个或多个实施例装置的服务器集群、系统(包括分布式系统)、软件(应用)、实际操作装置、逻辑门电路装置、量子计算机等并结合必要的实施硬件的终端装置。

本说明书所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器上为例，图8是本说明书提供的一种自动驾驶的数据处理服务器的一个实施例的硬件结构框图，该服务器可以是上述实施例中的自动驾驶的数据处理装置或自动驾驶的数据处理系统。如图8所示，服务器10可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器100(处理器100可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器200、以及用于通信功能的传输模块300。本领域普通技术人员可以理解，图8所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，服务器10还可包括比图8中所示更多或者更少的组件，例如还可以包括其他的处理硬件，如数据库或多级缓存、GPU，或者具有与图8所示不同的配置。

存储器200可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本说明书实施例中的自动驾驶的数据处理方法对应的程序指令/模块，处理器100通过运行存储在存储器200内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器200可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器200可进一步包括相对于处理器100远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输模块300用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输模块300包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输模块300可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书提供的上述实施例所述的方法或装置可以通过计算机程序实现业务逻辑并记录在存储介质上，所述的存储介质可以计算机读取并执行，实现本说明书实施例所描述方案的效果。

所述存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。所述存储介质有可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如RAM、ROM等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘；利用光学方式存储信息的装置如，CD或DVD。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。

本说明书提供的上述自动驾驶的数据处理方法或装置实施例可以在计算机中由处理器执行相应的程序指令来实现，如使用windows操作系统的c++语言在PC端实现、linux系统实现，或其他例如使用android、iOS系统程序设计语言在智能终端实现，以及基于量子计算机的处理逻辑实现等。

需要说明的是说明书上述所述的装置、计算机存储介质、系统根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照对应方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书实施例并不局限于必须是符合行业通信标准、标准计算机数据处理和数据存储规则或本说明书一个或多个实施例所描述的情况。某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、存储、判断、处理方式等获取的实施例，仍然可以属于本说明书实施例的可选实施方案范围之内。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

虽然本说明书一个或多个实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储、石墨烯存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的实施例而已，并不用于限制本本说明书一个或多个实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在权利要求范围之内。

Claims (8)

1.一种自动驾驶的数据处理方法，其特征在于，包括：

接收车辆采集信息；

根据所述车辆采集信息计算车辆信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；其中，所述根据所述车辆采集信息计算车辆信息，包括：根据所述车辆采集信息实时计算车辆信息，获得实时车辆信息；保存所述车辆采集信息，根据所述车辆采集信息离线计算车辆信息，获得离线车辆信息；比较所述实时车辆信息和所述离线车辆信息，确定车辆采集信息是否正确；所述车辆行为信息包括加速、减速、左转、或直行，所述车辆状态信息包括速度、油温、胎压、或是否运行在规划的路径上；

判断所述车辆信息是否触发告警规则；

确定触发所述告警规则时，获取报警信息；

判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；

确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息；

所述方法还包括：从车辆采集信息中提取特征信息；将特征信息与特征信息库中的信息进行匹配，获得预测车辆信息；相应的，判断所述预测车辆信息是否触发告警规则，在确定触发所述告警规则时，获取报警信息；判断是否存在与报警信息对应的报警规则，确定存在时，按照所述报警规则推送报警信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收车辆采集信息，包括采用下述中的至少一种方式：第四代移动信息系统、第五代移动信息系统、无线网络。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

可视化展示系统信息，所述系统信息包括车辆采集信息、车辆信息、或报警信息。

4.一种自动驾驶的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取车辆采集信息，将所述车辆采集信息发送至远程的服务器，以使所述服务器根据接收的所述车辆采集信息计算车辆信息，并判断所述车辆信息是否触发告警规则，确定触发所述告警规则时，获取报警信息，按照与所述报警信息对应的报警规则推送所述报警信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；其中，所述根据所述车辆采集信息计算车辆信息，包括：根据所述车辆采集信息实时计算车辆信息，获得实时车辆信息；保存所述车辆采集信息，根据所述车辆采集信息离线计算车辆信息，获得离线车辆信息；比较所述实时车辆信息和所述离线车辆信息，确定车辆采集信息是否正确；所述车辆行为信息包括加速、减速、左转、或直行，所述车辆状态信息包括速度、油温、胎压、或是否运行在规划的路径上；还使所述服务器从车辆采集信息中提取特征信息；将特征信息与特征信息库中的信息进行匹配，获得预测车辆信息；相应的，判断所述预测车辆信息是否触发告警规则，在确定触发所述告警规则时，获取报警信息；判断是否存在与报警信息对应的报警规则，确定存在时，按照所述报警规则推送报警信息；

接收推送的报警信息。

5.一种自动驾驶的数据处理装置，其特征在于，包括：

采集信息接收模块，用于接收车辆采集信息；

计算模块，用于根据所述车辆采集信息计算车辆信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；其中，所述计算模块，包括：实时信息获得单元，用于根据所述车辆采集信息实时计算车辆信息，获得实时车辆信息；离线信息获得单元，用于保存所述车辆采集信息，根据所述车辆采集信息离线计算车辆信息，获得离线车辆信息；比较单元，用于比较所述实时车辆信息和所述离线车辆信息，确定车辆采集信息是否正确；所述车辆行为信息包括加速、减速、左转、或直行，所述车辆状态信息包括速度、油温、胎压、或是否运行在规划的路径上；

第一判断模块，用于判断所述车辆信息是否触发告警规则；

报警信息获取模块，用于确定触发所述告警规则时，获取报警信息；

第二判断模块，用于判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；

推送模块，用于确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息；

所述装置还包括：从车辆采集信息中提取特征信息；将特征信息与特征信息库中的信息进行匹配，获得预测车辆信息；相应的，判断所述预测车辆信息是否触发告警规则，在确定触发所述告警规则时，获取报警信息；判断是否存在与报警信息对应的报警规则，确定存在时，按照所述报警规则推送报警信息。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

可视化模块，用于可视化展示系统信息，所述系统信息包括车辆采集信息、车辆信息、或报警信息。

7.一种自动驾驶的数据处理装置，其特征在于，包括：

采集信息获取模块，用于获取车辆采集信息，将所述车辆采集信息发送至远程的服务器，以使所述服务器根据接收的所述车辆采集信息计算车辆信息，并判断所述车辆信息是否触发告警规则，确定触发所述告警规则时，获取报警信息，按照与所述报警信息对应的报警规则推送所述报警信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；其中，所述根据所述车辆采集信息计算车辆信息，包括：根据所述车辆采集信息实时计算车辆信息，获得实时车辆信息；保存所述车辆采集信息，根据所述车辆采集信息离线计算车辆信息，获得离线车辆信息；比较所述实时车辆信息和所述离线车辆信息，确定车辆采集信息是否正确；所述车辆行为信息包括加速、减速、左转、或直行，所述车辆状态信息包括速度、油温、胎压、或是否运行在规划的路径上；还使所述服务器从车辆采集信息中提取特征信息；将特征信息与特征信息库中的信息进行匹配，获得预测车辆信息；相应的，判断所述预测车辆信息是否触发告警规则，在确定触发所述告警规则时，获取报警信息；判断是否存在与报警信息对应的报警规则，确定存在时，按照所述报警规则推送报警信息；

推送信息接收模块，用于接收推送的报警信息。

8.一种自动驾驶的数据处理设备，其特征在于，包括处理器及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述指令被所述处理器执行时实现包括以下步骤：

接收车辆采集信息；

根据所述车辆采集信息计算车辆信息，所述车辆信息包括车辆行为信息和车辆状态信息；其中，所述根据所述车辆采集信息计算车辆信息，包括：根据所述车辆采集信息实时计算车辆信息，获得实时车辆信息；保存所述车辆采集信息，根据所述车辆采集信息离线计算车辆信息，获得离线车辆信息；比较所述实时车辆信息和所述离线车辆信息，确定车辆采集信息是否正确；所述车辆行为信息包括加速、减速、左转、或直行，所述车辆状态信息包括速度、油温、胎压、或是否运行在规划的路径上；

判断所述车辆信息是否触发告警规则；

确定触发所述告警规则时，获取报警信息；

判断是否存在与所述报警信息对应的报警规则；

确定存在时，按照所述报警规则推送所述报警信息；

所述方法还包括：从车辆采集信息中提取特征信息；将特征信息与特征信息库中的信息进行匹配，获得预测车辆信息；相应的，判断所述预测车辆信息是否触发告警规则，在确定触发所述告警规则时，获取报警信息；判断是否存在与报警信息对应的报警规则，确定存在时，按照所述报警规则推送报警信息。

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