CN111324678A

CN111324678A - 数据处理方法、装置和计算机可读存储介质

Info

Publication number: CN111324678A
Application number: CN201811530166.9A
Authority: CN
Inventors: 李治壮
Original assignee: Beijing Jingdong Century Trading Co Ltd; Beijing Jingdong Shangke Information Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Jingdong Century Trading Co Ltd; Beijing Jingdong Shangke Information Technology Co Ltd
Priority date: 2018-12-14
Filing date: 2018-12-14
Publication date: 2020-06-23
Anticipated expiration: 2038-12-14

Abstract

本公开涉及一种数据处理方法、装置和计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：根据待处理的坐标序列的单位坐标距离和所需的距离精度生成压缩因子，单位坐标距离为坐标序列的坐标度量单位对应的距离；计算坐标序列中除初始坐标数据以外的各坐标数据的压缩值，压缩值与坐标数据和相邻坐标数据的差值正相关，压缩值与压缩因子负相关；根据初始坐标数据和压缩值生成坐标序列的压缩序列。本公开的技术方案能够减小占用的存储空间、提高传输效率。

Description

数据处理方法、装置和计算机可读存储介质

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，特别涉及一种数据处理方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

坐标序列指按照空间位置进行排序的一系列坐标数据。例如，坐标序列可以用于表示路径途经的坐标位置，或者空间对象的几何外形的坐标点集合等。

坐标序列的存储和网络传输是路径规划、目标定位等众多领域的重要技术。例如，利用高精地图进行定位和引导的过程中往往涉及坐标序列的存储和网络传输。

在相关技术中，一般采用完整存储或者整体偏移存储的方式对坐标序列进行存储和传输。

发明内容

本公开的发明人发现上述相关技术中存在如下问题：在要求距离精度较高的情况下，坐标序列中坐标点位置较为密集，相关技术占用存储空间大、传输效率低。

鉴于此，本公开提出了一种数据处理技术方案，能够减小占用存储空间大、提高传输效率。

根据本公开的一些实施例，提供了一种数据处理方法，包括：根据待处理的坐标序列的单位坐标距离和所需的距离精度生成压缩因子，所述单位坐标距离为所述坐标序列的坐标度量单位对应的距离；计算所述坐标序列中除初始坐标数据以外的各坐标数据的压缩值，所述压缩值与坐标数据和相邻坐标数据的差值正相关，所述压缩值与所述压缩因子负相关；根据所述初始坐标数据和所述压缩值生成所述坐标序列的压缩序列。

在一些实施例中，所述压缩因子与所述单位坐标距离负相关，所述压缩因子与所述距离精度正相关。

在一些实施例中，所述初始坐标数据为所述坐标序列中的第一个坐标数据；所述压缩值与坐标数据和后一个坐标数据的差值正相关。

在一些实施例中，所述初始坐标数据为所述坐标序列中的最后一个坐标数据；所述压缩值与坐标数据和前一个坐标数据的差值正相关。

在一些实施例中，所述初始坐标数据为所述坐标序列中各坐标数据的平均值，或者所述坐标序列中均方差小于阈值的坐标数据。

在一些实施例中，根据所述初始坐标数据、所述压缩值和所述压缩因子对所述压缩序列进行解压缩，以获取所述坐标序列。

根据本公开的另一些实施例，提供一种数据处理装置，包括：生成单元，用于根据待处理的坐标序列的单位坐标距离和所需的距离精度生成压缩因子，所述单位坐标距离为所述坐标序列的坐标度量单位对应的距离，还用于根据初始坐标数据和压缩值生成所述坐标序列的压缩序列；计算单元，用于计算所述坐标序列中除所述初始坐标数据以外的各坐标数据的所述压缩值，所述压缩值与坐标数据和相邻坐标数据的差值正相关，所述压缩值与所述压缩因子负相关。

在一些实施例中，该数据处理装置还包括：解压缩单元，用于根据所述初始坐标数据、所述压缩值和所述压缩因子对所述压缩序列进行解压缩，以获取所述坐标序列。

根据本公开的又一些实施例，提供一种数据处理装置，包括：存储器；和耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器装置中的指令，执行上述任一个实施例中的数据处理方法。

根据本公开的再一些实施例，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一个实施例中的数据处理方法。

在上述实施例中，利用根据坐标度量单位和所需的距离精度生成压缩因子，对相邻坐标之间的差值进行处理作为压缩值，以达到降低坐标数据位数的目的，从而减小占用的存储空间、提高传输效率。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本公开，其中：

图1示出本公开的数据处理方法的一些实施例的流程图；

图2示出本公开的数据处理方法的另一些实施例的流程图；

图3示出本公开的数据处理装置的一些实施例的框图；

图4示出本公开的数据处理装置的另一些实施例的框图；

图5示出本公开的数据处理装置的又一些实施例的框图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

图1示出本公开的数据处理方法的一些实施例的流程图。

如图1所示，该方法包括：步骤110，生成压缩因子；步骤120，计算压缩值；和步骤130，生成压缩序列。

在步骤110中，根据待处理的坐标序列的单位坐标距离和所需的距离精度生成压缩因子，单位坐标距离为坐标序列的坐标度量单位对应的距离。例如，可以根据定位需要设置距离精度(如5cm)。

例如，地球周长为40075.02km，坐标序列中的坐标数据为wgs84(World GeodeticSystem，世界测地学系统)经纬度，坐标度量单位为度，1坐标度量单位对应的单位坐标距离为111319.500米；坐标序列中的坐标数据为wgs84经纬度，坐标度量单位为秒，1坐标度量单位对应的单位坐标距离为30.922米；坐标序列中的坐标数据为UTM(Universal TransverseMercator，统一横轴墨卡托投影)经纬度，坐标度量单位为米，1坐标度量单位对应的单位坐标距离为1米。

在一些实施例中，可以设置压缩因子与单位坐标距离负相关，压缩因子与距离精度正相关。例如，压缩因子为距离精度与单位坐标距离的比值。还可以根据实际情况对压缩因子进行四舍五入。例如，距离精度为5cm、单位坐标距离为111319.500米，则可以计算得到压缩因子为5×10^-7；距离精度为5cm、单位坐标距离为30.922米，则可以计算得到压缩因子为2×10^-3；距离精度为5cm、单位坐标距离为1米，则可以计算得到压缩因子为5×10^-2。

在坐标序列中的坐标点较密集的情况下，所需的距离精度一般远小于单位坐标距离，因此，压缩因子远小于所需的距离精度，从而提高压缩率。

在步骤120中，计算坐标序列中除初始坐标数据以外的各坐标数据的压缩值，压缩值与坐标数据和相邻坐标数据的差值正相关，压缩值与压缩因子负相关。

在一些实施例中，初始坐标数据为坐标序列中的第一个坐标数据。压缩值与坐标数据和后一个坐标数据的差值正相关。例如，待处理的坐标序列为C＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),…(x_n,y_n),…(x_N,y_N)}，压缩因子为F，将(x₁,y₁)作为初始坐标数据，不作处理，其他任一个坐标数据(x_n,y_n)的压缩值(x′_n,y′_n)可以根据下面的公式计算：

x′_n＝(x_n-x_n-1)/F

y′_n＝(y_n-y_n-1)/F

例如，压缩因子为1×10^-7，坐标序列中的坐标数据为：(116.1234567，40.1234567)、(116.1234570，40.1234581)、(116.1234590，40.1234575)、(116.1234595，40.1234583)、(116.1234593，40.1234582)、(116.1234586，40.1234560)。则第一个坐标数据不变，其余压缩值为：(3，14)、(20，-6)、(5，8)、(-2，-1)、(3，-22)。

在一些实施例中，初始坐标数据为所述坐标序列中的最后一个坐标数据，所述压缩值与坐标数据和前一个坐标数据的差值正相关。

在一些实施例中，初始坐标数据可以为坐标序列中各坐标数据的平均值，或者坐标序列中均方差小于阈值的坐标数据。例如，在初始坐标数据为平均值的情况下，压缩值可以与各坐标数据和初始坐标数据的差值正相关，压缩值与压缩因子负相关。在初始坐标数据为均方差小于阈值的坐标数据的情况下，压缩值可以与各坐标数据和前一个或后一个坐标数据的差值正相关，压缩值与压缩因子负相关。

在步骤130中，根据初始坐标数据和压缩值生成坐标序列的压缩序列。在一些实施例中，压缩序列中可以包括坐标数据的个数、压缩因子和初始坐标数据和各压缩值。例如，压缩序列可以为：C′＝{6,1e-7,(3，14),(20，-6),(5，8),(-2，-1),(3,-22)}。

这样，压缩前的N个坐标数据需要存储在一个双精度(double)二维数组中，压缩后只需要一个双精度点及N-1个短整型(short)二维数组，所占的空间以及打包的字符流长度得到缩减，从而提高了压缩率。

在一些实施例中，还可以对存储和传输的压缩序列进行解压缩。例如，可以通过图2中的实施例实现。

图2示出本公开的数据处理方法的另一些实施例的流程图。

如图2所示，该方法包括：步骤210，获取压缩序列；步骤220，对压缩序列进行解压缩；和步骤230，获取坐标序列。

在步骤210中，从存储器中或者接收压缩序列。例如，压缩序列为C′＝{N,F,(x₁,y₁),(x′₂,y′₂),…(x′_n,y′_n),…(x′_N,y′_N)}。

在步骤220中，提取压缩序列中的压缩因子、初始坐标数据对各压缩值进行解压缩。例如，可以采用压缩过程的逆过程进行解压缩。例如，压缩序列中的初始坐标数据为(x₁,y₁)，其他任一个压缩值(x′_n,y′_n)对应的坐标数据(x_n,y_n)可以根据下面的公式计算：

x_n＝x_n-1+x′_n×F

y_n＝y_n-1+y′_n×F

在步骤230中，结合初始坐标数据和解压缩得到的坐标数据可以获取坐标序列。

上述实施例中，利用根据坐标度量单位和所需的距离精度生成压缩因子，对相邻坐标之间的差值进行处理作为压缩值，以达到降低坐标数据位数的目的，从而减小占用的存储空间、提高传输效率。

图3示出本公开的数据处理装置的一些实施例的框图。

如图3所示，数据处理装置3包括生成单元31和计算单元32。

生成单元31根据待处理的坐标序列的单位坐标距离和所需的距离精度生成压缩因子，所述单位坐标距离为所述坐标序列的坐标度量单位对应的距离。在一些实施例中，压缩因子与单位坐标距离负相关，压缩因子与距离精度正相关。

生成单元31还用于根据初始坐标数据和压缩值生成坐标序列的压缩序列。

计算单元32计算坐标序列中除初始坐标数据以外的各坐标数据的压缩值，压缩值与坐标数据和相邻坐标数据的差值正相关，压缩值与压缩因子负相关。

在一些实施例中，初始坐标数据为坐标序列中的第一个坐标数据；压缩值与坐标数据和后一个坐标数据的差值正相关。或者初始坐标数据为坐标序列中的最后一个坐标数据；压缩值与坐标数据和前一个坐标数据的差值正相关。

在一些实施例中，初始坐标数据可以为坐标序列中各坐标数据的平均值，或者坐标序列中均方差小于阈值的坐标数据。

在一些实施例中，数据处理装置3还包括解压缩单元33。解压缩单元33根据初始坐标数据、压缩值和压缩因子对压缩序列进行解压缩，以获取坐标序列。

图4示出本公开的数据处理装置的另一些实施例的框图。

如图4所示，该实施例的数据处理装置4包括：存储器41以及耦接至该存储器41的处理器42，处理器42被配置为基于存储在存储器41中的指令，执行本公开中任意一个实施例中的数据处理方法。

其中，存储器41例如可以包括系统存储器、固定非易失性存储介质等。系统存储器例如存储有操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据库以及其他程序等。

图5示出本公开的数据处理装置的又一些实施例的框图。

如图5所示，该实施例的数据处理装置5包括：存储器510以及耦接至该存储器510的处理器520，处理器520被配置为基于存储在存储器510中的指令，执行前述任意一个实施例中的数据处理方法。

存储器510例如可以包括系统存储器、固定非易失性存储介质等。系统存储器例如存储有操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)以及其他程序等。

数据处理装置5还可以包括输入输出接口530、网络接口540、存储接口550等。这些接口530、540、550以及存储器510和处理器520之间例如可以通过总线560连接。其中，输入输出接口530为显示器、鼠标、键盘、触摸屏等输入输出设备提供连接接口。网络接口540为各种联网设备提供连接接口。存储接口550为SD卡、U盘等外置存储设备提供连接接口。

本领域内的技术人员应当明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开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，本公开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非瞬时性存储介质(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。

至此，已经详细描述了根据本公开的数据处理方法、装置和计算机可读存储介质。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。

可能以许多方式来实现本公开的方法和系统。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本公开的方法和系统。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本公开的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本公开实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本公开的方法的机器可读指令。因而，本公开还覆盖存储用于执行根据本公开的方法的程序的记录介质。

虽然已经通过示例对本公开的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本公开的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本公开的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本公开的范围由所附权利要求来限定。

Claims

1.一种数据处理方法，包括：

根据待处理的坐标序列的单位坐标距离和所需的距离精度生成压缩因子，所述单位坐标距离为所述坐标序列的坐标度量单位对应的距离；

计算所述坐标序列中除初始坐标数据以外的各坐标数据的压缩值，所述压缩值与坐标数据和相邻坐标数据的差值正相关，所述压缩值与所述压缩因子负相关；

根据所述初始坐标数据和所述压缩值生成所述坐标序列的压缩序列。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其中，

所述压缩因子与所述单位坐标距离负相关，所述压缩因子与所述距离精度正相关。

3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其中，

所述初始坐标数据为所述坐标序列中的第一个坐标数据；

所述压缩值与坐标数据和后一个坐标数据的差值正相关；

或者

所述初始坐标数据为所述坐标序列中的最后一个坐标数据；

所述压缩值与坐标数据和前一个坐标数据的差值正相关。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其中，

所述初始坐标数据为所述坐标序列中各坐标数据的平均值，或者所述坐标序列中均方差小于阈值的坐标数据。

5.根据权利要求1-4任一项所述的数据处理方法，还包括：

根据所述初始坐标数据、所述压缩值和所述压缩因子对所述压缩序列进行解压缩，以获取所述坐标序列。

6.一种数据处理装置，包括：

生成单元，用于根据待处理的坐标序列的单位坐标距离和所需的距离精度生成压缩因子，所述单位坐标距离为所述坐标序列的坐标度量单位对应的距离，还用于根据初始坐标数据和压缩值生成所述坐标序列的压缩序列；

计算单元，用于计算所述坐标序列中除所述初始坐标数据以外的各坐标数据的所述压缩值，所述压缩值与坐标数据和相邻坐标数据的差值正相关，所述压缩值与所述压缩因子负相关。

7.根据权利要求6所述的数据处理装置，其中，

8.根据权利要求6所述的数据处理装置，其中，

所述初始坐标数据为所述坐标序列中的第一个坐标数据；

所述压缩值与坐标数据和后一个坐标数据的差值正相关；

或者

所述初始坐标数据为所述坐标序列中的最后一个坐标数据；

所述压缩值与坐标数据和前一个坐标数据的差值正相关。

9.根据权利要求6所述的数据处理装置，其中，

10.根据权利要求6-9任一项所述的数据处理装置，还包括：

解压缩单元，用于根据所述初始坐标数据、所述压缩值和所述压缩因子对所述压缩序列进行解压缩，以获取所述坐标序列。

11.一种数据处理装置，包括：

存储器；和

耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器装置中的指令，执行权利要求1-5任一项所述的数据处理方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的数据处理方法。