CN111586160A - 数据处理方法、装置、数据处理设备及存储介质 - Google Patents

数据处理方法、装置、数据处理设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种数据处理方法、装置、数据处理设备以及存储介质，其中方法包括：响应于确定数量阈值的触发指令，获取用于表示消息时效性的时效参数，数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；基于时效参数确定目标数量，并根据目标数量确定数量阈值，其中，在从服务器获取消息时，是按照服务器中多个消息的存储时间获取目标消息，目标消息的数量小于或等于数量阈值，且每个目标消息的时效性均满足时效性条件；存储数量阈值，以便于在需要从服务器获取消息时，基于数量阈值从服务器获取消息。采用本发明实施例，可以有效地确定从服务器获取消息的数量阈值。

Description

数据处理方法、装置、数据处理设备及存储介质
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、数据处理设备及存储介质。
背景技术
随着科技的不断发展，大多数行业致力于为用户生产生活提供更多便利，比如智慧公路、安全辅助驾驶产品可以保证用户更加安全地驾驶。在这类产品实现中，每个路段安装消息采集设备，用于采集该路段上的路段消息比如车辆行驶情况、事故情况、拥堵情况等等；消息采集设备将采集到的路段消息实时上传到服务器中，车辆行驶至该路段时可以从服务器中获取路段消息，并根据该路段消息提示用户路段情况，以方便用户调整驾驶方案，提高驾驶的安全性。
对于车辆来说，从服务器获取的消息越多，对当前路段的路段情况的评估越准确。但是，车辆每次从服务器请求一条消息均需要消耗一定的网络带宽资源，请求的消息越多需要消耗的网路带宽资源越多。综上所述，为了提高网络带宽资源的利用率，车辆不能从服务器获取无限制的消息，需要设置从服务器获取消息的数量阈值，在能够保证车辆依据获取到的消息更好的执行业务的同时，尽可能保证较高的网络带宽资源利用率。因此，当前如何有效地确定数量阈值成为研究的热点问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置、数据处理设备及存储介质，可以有效地确定从服务器获取消息的数量。
一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，包括：
响应于确定数量阈值的触发指令，获取用于表示消息的时效性的时效参数；
基于所述时效参数确定目标数量，并根据所述目标数量确定数量阈值，其中，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；
其中，在从服务器获取消息时，是按照所述服务器中多个消息的存储时间获取目标消息，获取的目标消息的数量小于或等于所述数量阈值，且每个目标消息的时效性均满足时效性条件；
存储所述数量阈值。
一方面，本发明实施例提供了一种数据处理装置，包括：
获取单元，用于响应于确定数量阈值的触发指令，获取用于表示消息的时效性的时效参数，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；
处理单元，用于基于所述时效参数确定目标数量，并根据所述目标数量确定数量阈值，其中，在从服务器获取消息时，是按照所述服务器中多个消息的存储时间获取目标消息，获取的目标消息的数量小于或等于所述数量阈值，且每个目标消息的时效性均满足时效性条件；
存储单元，用于存储所述数量阈值。
在一个实施例中，所述触发指令包括接收到所述服务器发送的存储的消息的总数量发生更改的通知消息；或者，所述触发指令包括检测到从所述服务器获取消息的消息获取指令且未获取到已存储数量阈值。
在一个实施例中，所述触发指令包括检测到从所述服务器获取消息的消息获取指令且未获取到已存储数量阈值，所述装置还包括发送单元和接收单元：
所述接收单元，用于向所述服务器发送携带请求数量的消息获取请求，所述消息获取请求用于指示所述服务器依据所述服务器中多个消息被存储时间由后向前的顺序选择并返回所述请求数量个目标消息，所述请求数量和当前已从服务器获取到消息的已获取数量之和小于或等于所述数量阈值；
所述接收单元，用于接收所述服务器返回的所述目标消息；所述处理单元，还用于基于所述目标消息执行业务。
在一个实施例中，所述时效参数包括时效性衰减因子，所述获取单元在获取用于表示消息时效性的时效参数时，执行如下操作：获取所述服务器中存储消息的总数量；对所述总数量进行预设运算，并根据运算得到的结果确定时效性衰减因子。
在一个实施例中，所述时效参数还包括时效性等级基数和时效性贡献率阈值，所述获取单元在获取所述时效参数时，执行如下操作：获取时效性等级基数；根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定时效性贡献率阈值的取值范围；从所述取值范围内获取所述时效性贡献率阈值。
在一个实施例中，所述获取单元在根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定时效性贡献率阈值的取值范围时，执行如下操作：基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定总时效性贡献率；对所述总时效性贡献率进行预设运算，得到最小时效性贡献率；获取最大时效性贡献率，并根据所述最小时效性贡献率和所述最大时效性贡献率组成所述时效性贡献率阈值的取值范围。
在一个实施例中，所述获取单元在基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定总时效性贡献率时，执行如下操作：基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定所述每个消息的时效性等级；对所述每个消息的时效性等级进行求和运算确定总时效性等级，并基于每个消息的时效性等级与所述总时效性等级确定所述每个消息的时效性贡献率；对所述每个消息的时效性贡献率进行求和运算确定总时效性贡献率。
在一个实施例中，所述获取单元在基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定所述每个消息的时效性等级，执行如下操作：基于所述服务器中每个消息被存储的次序和所述时效性衰减因子确定所述每个消息的时效性等级系数；对所述时效性等级基数和所述每个消息的时效性等级系数进行预设运算，得到每个消息的时效性等级。
在一个实施例中，所述服务器与目标路段对应，所述目标路段上部署消息采集设备，所述消息采集设备用于采集不同时刻所述目标路段上的路段消息，所述路段消息包括所述目标路段上的车辆行驶消息和所述目标路段上的路况消息；所述服务器中存储的消息包括所述消息采集设备采集到的路段消息，所述路段消息是以存储队列的形式依序存储在所述服务器中，其中，越先接收到的路段消息存储越靠前，越后接收到的路段消息存储越靠后。
在一个实施例中，所述服务器返回的所述目标数量个消息中包括所述目标路段上的路段消息，所述业务包括驾驶风险提示业务，所述处理单元在基于接收到的所述目标数量个目标消息执行业务时，执行如下操作：基于所述目标数量个消息和驾驶风险评估模型获取在所述目标路段上驾驶的驾驶风险值；获取所述目标路段对应的驾驶风险阈值；若所述驾驶风险值大于所述驾驶风险阈值，则输出提示消息。
一方面，本发明实施例提供了一种数据处理设备，其特征在于，包括：处理器，适于实现一条或多条指令；以及，
计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由所述处理器加载并执行如下步骤：
响应于确定数量阈值的触发指令，获取用于表示消息的时效性的时效参数，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；
基于所述时效参数确定目标数量，并根据所述目标数量确定数量阈值，其中，在从服务器获取消息时，是按照所述服务器中多个消息的存储时间获取目标消息，获取的目标消息的数量小于或等于所述数量阈值，且每个目标消息的时效性均满足时效性条件；
存储所述数量阈值。
一方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时，用于执行如下步骤：
响应于确定数量阈值的触发指令，获取用于表示消息的时效性的时效参数，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；
基于所述时效参数确定目标数量，并根据所述目标数量确定数量阈值，其中，在从服务器获取消息时，是按照所述服务器中多个消息的存储时间获取目标消息，获取的目标消息的数量小于或等于所述数量阈值，且每个目标消息的时效性均满足时效性条件；
存储所述数量阈值。
本发明实施例中，当检测到需要确定数量阈值的触发指令时，获取用于表示消息时效性的时效参数，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；然后，基于时效参数确定目标数量，进一步的，根据目标数量确定并存储数量阈值。当从服务器获取消息时，按照多个消息的存储时间获取目标消息，目标消息的数量小于或等于数量阈值，这样一来，可以保证每个目标消息的时效性均满足时效性条件。应当理解的，各个消息存储到服务器的时间不同，越早存储的消息对执行业务的参考价值越小。在上述确定数量阈值过程中，数量阈值的确定参考了时效参数，如果根据该数量阈值从服务器获取信息可以保证获取到消息对执行业务有较高参考价值的信息，实现了有效地确定数量阈值，从而可以保证数据处理设备依据获取到的消息更好的执行业务的同时，尽可能保证较高的网络带宽资源利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种数据处理系统的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的一种数据处理方法应用的应用场景图；
图5是本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
图6是本发明实施例提供一种数据处理设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本发明实施例提供了一种数据处理方案，可以应用于智慧公路、安全辅助驾驶和车路协同系统中，还可以应用于地图或者即时通信应用程序中，该数据处理方案在检测到确定数量阈值的触发指令时，获取用于表示消息时效性的时效参数，并根据时效参数确定目标数量，进而根据目标数量确定数量阈值。该数量阈值表示可以从服务器获取消息的最大数量，由于该数量阈值是基于时效参数确定的，当基于数量阈值从服务器获取消息时，可以保证获取到的消息数量小于等于该数量阈值，并且获取到的每个消息都满足时效性条件，从而实现了有效地确定数量阈值。
基于上述的数据处理方案，本发明实施例提供了一种数据处理系统，参考图1所示，为本发明实施例提供的一种数据处理系统的结构示意图。图1所示的数据处理系统包括至少一个服务器101，至少一个数据处理设备102以及至少一个消息采集设备103。其中，服务器101可以分别与数据处理设备102以及消息采集设备103进行通信，以实现数据交互。所述数据处理设备102可以包括手机、笔记本电脑、车载终端以及智能穿戴设备等终端设备。
在一个实施例中，消息采集设备103用于采集消息并传输到服务器101中存储。例如在车辆行驶领域中，所述消息采集设备103可以包括路边传感器、摄像头、路测雷达等设备中的一种或多种，消息采集设备103采集相应路段的路段消息，比如其他车辆行驶消息和路况消息。
在一个实施例中，服务器101接收到消息采集设备103上传的消息后，将接收到的消息以存储队列的形式进行存储。可选的，服务器101可以将消息采集设备103上传的消息存储在存储设备104中，该存储设备104可以是服务器101中的设备，也可以是独立与服务器101的设备。在图1中假设存储设备104与服务器101是独立的。
可选的，将接收到的消息以存储队列的形式进行存储的实施方式可以是：越先接收到的消息在存储队列中的存储越靠前，越后接收到的消息在存储队列中的存储越靠后。应当理解的，由于每条消息被消息采集设备103获取到的时间不同，因此存储到服务器的存储时间也不同，相比于当前时间而言，先存储到服务器中的消息的时效性小于后存储到服务器中的消息的时效性。比如，消息采集设备103在上午10点获取到一条路况消息，发送到服务器中存储，消息采集设备103上午10点30分又获取到一条路况消息，发送到服务器中存储，上午10点30分存储到服务器中的消息的时效性大于10点存储到服务器中的消息的时效性。
在一个实施例中，数据处理设备102可以从服务器101中获取消息，以根据获取到的消息执行业务。比如，数据处理设备102为车载终端，服务器101中存储的消息包括某个路段的路段消息，数据处理设备102从服务器101中获取到消息后，可以根据路段消息提示用户路段交通情况以便于用户安全驾驶。
对于数据处理设备102来说，从服务器获取的消息越多，越有利基于获取到的消息执行业务。但是数据处理设备102每次与服务器101之间进行交互以获取消息时，均需要消耗一定的网络带宽资源，获取的消息越多，消耗的网络带宽资源越多。为了提高网络带宽资源的利用率，数据处理设备102不能无限制的从服务器获取消息，因此需要设置从服务器获取消息的数量阈值，以使得在既能够使得数据处理设备依据获取到的消息更好的执行业务的同时，又保证尽可能提高网络带宽资源的利用率。
应当理解的，服务器101中存储的消息由于存储时间的不同，其具有的时效性也不同，存储时间与当前时间的差距越小的消息，时效性越大，对当前执行业务越具有参考价值，因此，本方案可以依据消息的时效性确定数据处理设备102可以从服务器101获取的消息的数量阈值。具体实现中，当检测到需要确定数量阈值时，数据处理设备102获取用于表示消息时效性的时效参数；基于获取到的时效参数确定目标数量，然后再根据目标数量确定数量阈值，比如将目标数量确定为数量阈值，或者对目标数量进行预设预算得到的运算结果作为数量阈值等。
在一个实施例中，数据处理设备102可以存储得到的数量阈值，以便于当检测到从服务器101获取消息的指令时，数据处理设备102基于数量阈值向服务器发送消息获取请求。接收到请求后，服务器按照服务器中多个消息的存储时间获取目标消息，获取的目标消息的数量小于或等于所述数量阈值，且每个目标消息的时效性均满足时效性条件。对于该部分的具体描述可参见后面的实施例，在此不再赘述。
基于上述的数据处理系统，本发明实施例提供了一种数据处理方法，参考图2，为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图。图2所示的数据处理方法可以由数据处理设备执行，具体可由数据处理设备的处理器执行，所述数据处理方法可包括如下步骤：
步骤S201、响应于确定数量阈值的触发指令，获取用于表示消息时效性的时效参数。
其中，数量阈值表示数据处理设备从服务器获取消息的最大数量。也就是说，如果数据处理设备从服务器获取的消息的数量小于或等于数量阈值，可以保证在数据处理设备基于获取的消息更好地执行业务的同时，又保证较高的网络带宽资源的利用率。
在一个实施例中，所述触发指令可以包括检测到从服务器获取消息的消息获取指令且数据处理设备未从本地获取到已存储数量阈值。具体实现中，为了保证较高的网络带宽资源的利用率，当数据处理设备检测到需要从服务器获取消息时，可以先确定获取消息的数量阈值，然后基于数量阈值从服务器获取消息，比如获取小于或等于数量阈值个消息。
在其他实施例中，所述触发指令还可以包括接收到服务器发送的存储消息的总数量发生更改的通知消息，其中，所述通知消息中可携带更改后的消息的总数量。具体实现中，数据处理设备可以预先设置服务器中存储的消息的总数量与数量阈值的对应关系，比如总数量为X对应的数量阈值为Y，总数量为Z对应的数量阈值为W等等。如从一来，只要服务器中存储的消息的总数量不发生改变，数据处理设备在从服务器获取消息时，均可基于与当前的总数量对应的数量阈值获取消息，不必每次获取消息时都重新确定数量阈值，节省数据处理设备部分的功耗开销。当服务器中存储的消息的总数量发生改变时，再重新计算数量阈值，并建立新的总数量与数量阈值的对应关系。
由前述可知，服务器中存储的消息由于存储时间的不同，其具有的时效性也不同，存储时间与当前时间的差距越小的消息，时效性越大，对当前执行业务越具有参考价值，因此，本方案可以根据表示时效性的时效参数确定该数量阈值。
在一个实施例中，所述时效参数可以包括时效性衰减因子，该时效性衰减因子是根据服务器中存储的消息的总数量确定的。具体实现中，所述获取用于表示消息时效性的时效参数，包括：获取所述服务器中存储的消息的总数量；对所述总数量进行预设运算，并根据运算得到的结果确定时效性衰减因子。
其中，所述获取服务器中存储的消息的总数量的实施方式可以是：检测到需要确定时效参数时，数据处理设备向服务器发送总数量获取请求后，由服务器发送给数据处理设备的；或者，所述获取服务器中存储的消息的总数量的实施方式还可以是：数据处理设备已经预先获取到服务器中存储的消息的总数量，并存储在本地，当需要确定时效参数时，再从本地中获取该总数量。
在一个实施例中，所述时效性衰减因子的取值在0和1之间，时效性衰减因子可以理解为以后存储到服务器中的消息为基准，每个在先存储到服务器中的消息的时效性相对于后存储到服务器中的消息的时效性而言存在衰减。由此可知，时效性衰减因子与总数量的关系是：总数量越大，时效性衰减因子越小，如此时效性衰减因子能够表征出越早存储到服务器中的消息的时效性越差，越晚存储到服务器中的消息的时效性越好。
可选的，假设时效性衰减因子用a表示，服务器中存储的消息的总数量用n表示，所述对总数量进行预设运算可以包括以下一种或多种运算：a＝1/n，a＝e^{-n}，a＝-ln{n}。
在其他实施例中，所述时效参数还可以包括时效性等级基数和时效性贡献率阈值。其中，所述时效性等级基数可以是服务器或者数据处理设备预先设定的。所述时效性贡献率阈值可以是基于所述时效性等级基数和时效性衰减因子确定的。具体实现中，根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定所述时效性贡献率阈值的实施方式将在后面的实施例中详细描述。
步骤S202、基于时效参数确定目标数量，并根据目标数量确定数量阈值。
由步骤S201描述可知，时效参数可包括时效性衰减因子、时效性等级基数以及时效性贡献率阈值，在一个实施例中，所述基于时效参数确定目标数量，包括：时效性衰减因子、时效性等级基数以及时效性贡献率阈值代入到确定目标数量的预设规则中进行计算，根据计算结果确定目标数量。
可选的，确定目标数量的预设规则可以表示为：c*a(k-1)/(c*(1-ak)/1-a≥r，其中，r表示时效性贡献率阈值，c表示时效性等级基数，a表示时效性衰减因子，k表示目标数量。基于上述预设规则进行运算，计算出使得上述成立的最大k值，可以将最大k值作为目标数量。
在一个实施例中，所述根据目标数量确定数量阈值，包括：将目标数量作为数量阈值。在其他实施例中，对目标数量进行预设运算，得到的运算结果作为数量阈值，所述预设运算包括减去预设数量，比如目标数量为10，可以将目标数量减去1，或者2或者其他预设数量，得到的结果作为数量阈值。
步骤S203、存储数量阈值。
可选的，数据处理设备在确定出数量阈值之后，可以将数量阈值与服务器中存储消息的总数量建立对应关系，并将该关系存储在本地中，以便于后续需要从服务器获取消息时，基于该数量阈值向服务器发送消息获取请求，由服务器根据数量阈值向数据处理设备返回消息，数据处理设备可以基于从服务器获取到的消息执行相应业务。
具体实现中，在步骤S202之后，所述数据处理方法还包括：向所述服务器发送携带所述请求数量的消息获取请求，所述消息获取请求用于指示所述服务器依据所述服务器中多个消息被存储时间由后向前的顺序选择并返回所述请求数量个目标消息，所述请求数量小于或等于所述数量阈值；接收所述服务器返回的所述目标消息，并基于所述目标消息执行业务。
由前述可知，为了使得数据处理设备基于获取到的消息更好的执行业务的同时，尽可能提高网络带宽资源的利用率，数据处理设备基于时效参数确定出可以从服务器获取到的消息的数量不大于数量阈值，因此，数据处理设备从服务器请求的消息的请求数量应该小于或等于数量阈值。
本发明实施例中，当检测到需要确定数量阈值的触发指令时，获取用于表示消息时效性的时效参数，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；然后，基于时效参数确定目标数量，进一步的，根据目标数量确定并存储数量阈值。当从服务器获取消息时，按照多个消息的存储时间获取目标消息，目标消息的数量小于或等于数量阈值，这样一来，可以保证每个目标消息的时效性均满足时效性条件。应当理解的，各个消息存储到服务器的时间不同，越早存储的消息对执行业务的参考价值越小。在上述确定数量阈值过程中，数量阈值的确定参考了时效参数，如果根据该数量阈值从服务器获取信息可以保证获取到消息对执行业务有较高参考价值的信息，实现了有效地确定数量阈值，从而可以保证数据处理设备依据获取到的消息更好的执行业务的同时，尽可能保证较高的网络带宽资源利用率。
基于上述的数据处理系统以及数据处理方法，本发明实施例提供了另一种数据处理方法，参考图3，为本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图。图3示出了消息采集设备、服务器以及数据处理设备之间的交互，图3所述数据处理方法可包括如下步骤：
步骤S301、服务器接收并存储消息采集设备上传的消息。
由前述可知，消息采集设备是用于采集消息的设备，并将采集到的消息上传到服务器中进行存储，比如在车路协同系统中，所述消息采集设备可以包括路边传感器、摄像头以及路测雷达中的任意一种或多种；再如，在无人机应用领域中，所述消息采集设备可以包括无人机上的图像采集设备比如图像采集传感器等等。
在一个实施例中，消息采集设备的数量可以为一个或多个，服务器的数量也可以为一个或多个。可选的，服务器的存储空间是有限的，为了避免服务器中存储不必要的消息，设置消息采集设备和服务器之间存在对应关系，所述服务器接收并存储消息采集设备上传的消息，包括：接收消息采集设备上传的消息，该消息中还可以携带消息采集设备的标识信息；服务器判断该标识信息与服务器中存储的标识信息是否匹配；如果匹配，则将接收到的消息存储在本地；若不匹配，可以丢弃接收到的消息。如此一来，避免浪费服务器的存储空间，实现了更为有效的消息存储。
步骤S302、当检测到存储的消息的总数量发生更改时，服务器向数据处理设备发送总数量发生更改的通知消息。
可选的，服务器中记录了服务器中存储的消息的总数量，一旦检测到总数量发生改变，则会通知数据处理设备重新计算从服务器获取消息的数量阈值。其中，所述通知消息中可包括发生更改后的总数量，以便于数据处理设备基于更改后的总数量计算数量阈值。
步骤S303、数据处理设备获取表示消息时效性的时效参数，时效参数包括时效性衰减因子，时效性衰减因子是基于服务器中存储的消息的总数量确定的。
由前述可知，所述时效参数可包括时效性衰减因子、时效性等级基数和时效性贡献率阈值。在一个实施例中，所述时效性贡献率阈值是基于所述时效性衰减因子和所述时效性贡献率阈值确定的。具体实现中，所述根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定所述时效性贡献阈值的取值范围；从所述取值范围内获取所述时效性贡献率阈值。
在一个实施例中，所述根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定所述时效性贡献率阈值的取值范围，可以包括：根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定总时效性贡献率；对总时效性贡献率进行预设运算，得到最小时效性贡献率；获取最大时效性贡献率，并根据所述最小时效性贡献率和所述最大贡献率组成所述时效性贡献率阈值的取值范围。
可选的，所述对总时效性贡献率进行预设运算可包括求平均运算。其中，最大时效性贡献率为1，假设计算出最小时效性贡献率为x，则根据所述最小时效性贡献率和所述最大时效性贡献率组成的时效性贡献率阈值的取值范围可以为[x，1]；或者，时效性贡献率阈值的取值范围还可以为[对x进行预设运算的结果，1]。
在一个实施例中，所述总时效性贡献率是指服务器中存储的所有消息的时效性贡献率之和，每个消息的时效性贡献率是根据每个消息的时效性等级和总时效性等级确定的。具体实现中，所述根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定所述时效性贡献率阈值的取值范围，包括：基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定所述每个消息的时效性等级；对所述每个消息的时效性等级进行求和运算确定总时效性等级，并基于每个消息的时效性等级与所述总时效性等级确定所述每个消息的时效性贡献率；对所述每个消息的时效性贡献率进行求和运算确定总时效性贡献率。
其中，一个消息的时效性等级用于反映该消息的时效性好坏，时效性等级越高，表明该消息的时效性越好，时效性等级越低，表明该消息的时效性越差。由前述可知，越先存储到服务器中的消息，时效性越差，越后存储到服务器中的消息，时效性越好，因此，可以基于每个消息被存储到服务器的次序确定每个消息的时效性等级。具体实现中，所述基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定所述每个消息的时效性等级，包括：基于所述服务器中每个消息被存储的次序和所述时效性衰减因子确定所述每个消息的时效性等级系数；对所述时效性等级基数和所述每个消息的时效性等级系数进行预设运算，得到每个消息的时效性等级，其中，所述预设运算可以包括相乘运算。
可选的，截止到当前时间为止，最后一个存储到服务器中的消息的次序为1，倒数第二个存储到服务中的消息为2，依次类推，假设服务器中存储的消息的总数量为n，那么最先存储到服务器的次序为n。在一个实施例中，所述基于所述服务器中每个消息被存储的次序和所述时效性衰减因子确定所述每个消息的时效性等级系数，包括：将任意一个消息的次序减1作为时效性衰减因子的幂指数，进行幂运算，得到的运算结果作为任意一个消息的时效性等级系数。
举例来说，假设服务器中存储的消息的总数量为n，时效性等级基数为c，时效性衰减因子为a，最后一个存储到服务器的消息的次序为1，那么按照方法，最后一个消息的时效性等级系数为a^(1-1)＝1，该消息的时效性等级为c；倒数第二个消息的时效性等级系数为a^(2-1)＝a，该消息的时效性等级为c*a；第一个存储到服务器的消息的时效性等级系数为a^(n-1)，该消息的时效性等级为c*a^(n-1)。
基于上述，将服务器中每个消息的时效性等级进行相加运算，便可得到服务器中存储的所有消息的时效性等级之和，可选的，如下述公式所示：c+c*a+c*a2+…+c*a(n-1)＝c*(1-a^n)/(1-a)。
由前述可知，确定总时效性等级之后，可以基于每个消息的时效性等级与所述总时效性等级确定所述每个消息的时效性贡献率，得到每个消息的时效性贡献率。具体的，所述基于每个消息的时效性等级与总时效性等级确定每个消息的时效性贡献率可以指将每个消息的时效性等级与总时效性等级的比值作为该消息的时效性贡献率。
例如，按照上述方法计算出第k个消息的时效性等级表示为c*a(k-1)，总时效性等级表示为c*(1-a^n)/(1-a)，那么假设第k个消息的时效性贡献率用b{i，n}表示，则b{i，n}＝c*a(k-1)/c*(1-a^n)/(1-a)。
可选的，确定出每个消息的时效性贡献率之后，将每个消息的时效性贡献率进行求和运算，可得到服务器中存储的消息的总时效性贡献率，具体可以表示为：(1+a/(1+a)+a^(2/(1+a+a^2)+…+a^(n-1)/(1-a^n)/(1-a)))。
由前述可知，得到总时效性贡献率之后，对总时效性贡献率进行运算预算便可得到时效性贡献率阈值的最小值。所述预设运算可包括求平均运算，可表示为：(1+a/(1+a)+a^(2/(1+a+a^2)+…+a^(n-1)/(1-a^n)/(1-a)))/n。时效性贡献率阈值的最大值为1，假设用r表示时效性贡献率阈值，则满足：(1+a/(1+a)+a^(2/(1+a+a^2)+…+a^(n-1)/(1-a^n)/(1-a)))/n≤r＜＜1。所述从取值范围内获取时效性贡献率阈值，包括：从取值范围内随机选取一个数作为时效性贡献率阈值。或者，所述从取值范围内获取时效性贡献率阈值，包括：按照一定规则从所述取值范围内选择一个数作为时效性贡献率阈值。所述一定规则可以包括选择中间值或者选择第二小值等等。
步骤S304、基于时效参数确定目标数量，并根据目标数量确定数量阈值。
在一个实施例中，步骤S304包括的一些可行的实施方式可参见图2所述实施例中相关步骤的描述，在此不再赘述。
步骤S305、存储数量阈值与服务器中存储消息的总数量之间的对应关系。
可选的，由步骤S303中获取用于表示消息时效性的时效参数的描述可知，时效参数与服务器中存储的消息的总数量有关，也就是说在服务器中存储的消息的总数量不发生变化时，数量阈值不变。因此，数据处理设备确定出数量阈值之后，可以存储数量阈值与服务器中存储的消息的总数量之间的对应关系，假设服务器中存储的消息的总数量为w，数量阈值为m，可以理解为当服务器中存储的消息的总数量为w时，数量处理设备可以从服务器中获取消息的最大值为w。
步骤S306、数据处理设备响应于消息获取指令，向服务器发送携带请求数量的消息获取请求。
步骤S307、服务器按照服务器中多个消息被存储时间由后先前的顺序选择请求数量个目标消息，并返回给数据处理设备。
其中，请求数量可以为一个也可以为多个，如果请求数量为一个表明数据处理设备与服务器进行一次信息交互只能获取到一个消息；如果请求数量为多个，表明数据处理设备与服务器进行一次信息交互可以获取到多个消息。具体实施方式可依据数据处理设备和服务器的性能决定。本发明实施例中，在无特殊说明的情况下，下面的描述中均可假设请求数量为1。
在一个实施例中，消息采集设备上传到服务器的消息可以是以存储队列的形式存储的，越先上传的消息在存储队列中的存储位置越靠前，越后上传的消息在存储队列中的存储位置越靠后。越后上传的消息采集到的时间与当前时间差距越小，对执行当前业务的参考价值越大，越后上传的消息时效性越大。当数据处理设备需要从服务器获取消息时，服务器按照存储时间由后向前的顺序选择目标消息，可以保证选择服务器中时效性最优的消息作为目标消息发送给数据处理设备，以使得数据处理设备可以根据目标消息更好的执行当前业务。
可选的，由步骤S303和步骤S304可知，数量阈值的确定依赖于服务器中存储的每个消息的时效性，这样一来，在数据处理设备从服务器获取消息时，服务器按照服务器中多个消息的存储时间获取并返回给数据处理设备目标消息，目标消息的数量小于或等于数量阈值，且每个消息的时效性均满足时效性条件。
其中，所述每个消息的时效性满足时效性条件是指数据处理设备从服务器获取到的每个消息都满足，该消息对当前时间数据处理设备已从服务器接收到的消息的总时效性的贡献率大于或等于服务器中存储的所有消息的总时效性的平均贡献率阈值。
举例来说，当前时间数据处理设备已经从服务器获取到k个消息，k小于数量阈值，此时数据处理设备又向服务器请求了一个目标消息，计算该目标消息的时效性等级，并计算数据处理设备已从服务器获取到的k+1个消息的时效性等级之和；然后计算目标消息的时效性等级与时效性等级之和的比值，该比值称为目标消息相对于数据处理设备已从服务器接收的消息的总时效性的贡献率；如果该比值大于或等于服务器中存储的消息的总时效性贡献率平均值，则确定目标消息满足时效性条件；如果该比值小于服务器中存储的消息的总时效性贡献率平均值，则确定目标消息不满足时效性条件。
本发明实施例中，服务器接收并存储消息采集设备上传的消息，当检测到存储的消息的总数量发生变更时，向数据处理设备发送总数量更改的通知信息。然后，数据处理设备获取表示消息时效性的时效参数，根据时效参数确定目标数量并根据目标数量确定数据处理设备可以从服务器获取消息的最大数量，也即数量阈值。数据处理设备响应于消息获取指令，向服务器发送携带请求数量的消息获取请求。服务器按照服务器中多个消息被存储时间由后先前的顺序选择请求数量个目标消息，并返回给数据处理设备，以便于数据处理设备可以根据获取到的目标消息执行业务。
应当理解的，各个消息存储到服务器的时间不同，越早存储的消息对执行业务的参考价值越小。在上述确定数量阈值过程中，数量阈值的确定参考了时效参数，如果根据该数量阈值从服务器获取信息可以保证获取到消息对执行业务有较高参考价值的信息，实现了有效地确定数量阈值，从而可以保证数据处理设备依据获取到的消息更好的执行业务的同时，尽可能保证较高的网络带宽资源利用率。
另外，数据处理设备在确定出数量阈值后可以存储该数量阈值与服务器中存储的消息的总数量之间的对应关系，当服务器检测到存储的消息的总数量发生变化变更时，通知数据处理设备重新计算数量阈值，如此可以实现数据处理设备不必从服务器获取消息时都重新计算数量阈值，节省功耗开销。
基于图2和图3所示的数据处理方法可以应用于智慧公路和车路协同系统中，下面以应用在车路协同系统中为例，介绍数据处理方法在车路协同系统中的应用。参考图4，为本发明实施例提供的一种数据处理方法的应用场景图，在图4所示的应用场景图中包括车辆401，目标路段对应的MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)服务器402以及目标路段上部署的路边摄像头403，所述目标路段可以为任意一个路段。其中，车辆401对应于前述数据处理设备，用于从服务器获取消息并根据获取到的消息执行业务；MQTT服务器402对应前述服务器，用于存储消息；路边摄像头403对应前述消息采集设备，用于采集目标路段的路段消息并上传到服务器中存储。
在一个实施例中，服务器中存储的消息是以存储队列的形式依序存储在所述服务器中，其中，越先接收到的路段消息存储越靠前，越后接收到的路段消息存储越靠后。可选的，所述路段消息包括所述目标路段上的车辆行驶消息和所述目标路段上的路况消息；所述车辆行驶信息可包括其他车辆与本车之间的距离、其他车辆的行驶速度以及行驶方向等任意一个或多个，所述路况消息包括道路上的交通状况比如是否拥堵、路面是否湿滑以及路面是否有障碍物等等。
在一个实施例中，当车辆401第一次行驶进入目标路段时，车辆401中还未存储从该目标路段对应的服务器402中获取消息的数量阈值，此时，当车辆401检测到从MQTT服务器402中获取消息的消息获取指令时，首先要获取用于表示消息时效性的时效参数并基于时效桉树确定出数量阈值，然后根据数量阈值从服务器获取相应消息。具体地，车辆401可通过图3实施例中步骤S303基于时效参数确定出数量阈值。
确定出数量阈值后，车辆401可以将该数量阈值与服务器中存储的消息的总数量之间建立对应关系，这样一来，车辆401在该目标路段行驶过程中，如果服务器402中存储的消息的总数量不发生改变，则车辆401可以始终基于数量阈值从服务器中获取消息。如果服务器402中存储的消息的总数量发生改变，则服务器402可以通知车辆401总数量发生更改，由车辆402基于时效参数和更改后的总数量重新计算数量阈值。
由前述可知，服务器402中存储目标路段上的路段消息，车辆401根据数量阈值从MQTT获取的消息包括路段消息，车辆401可以基于获取到的路段消息执行驾驶风险提示业务。具体实现中：基于获取到的路段消息和驾驶风险评估模型获取车辆在目标路段上驾驶的驾驶风险值；获取所述目标路段对应的驾驶风险阈值；若所述驾驶风险值大于所述驾驶风险阈值，则输出提示消息。
应当理解的，在目标路段上可能为车辆401带来驾驶风险的因素可包括目标路段上的物体，目标路段上的物体可包括静止物体以及运动物体。所述运动物体包括其他车辆，所述静止物体包括可能与本车发生碰撞的物体，比如路标的标志杆、报刊亭、路灯、路面上的石头等等；静止物体还可以包括不会与本车发生碰撞的物体比如车道线以及交通标志等等。
可选的，所述根据获取到的路段消息和驾驶风险评估模型获取驾驶风险值，包括：根据获取到的路段消息和驾驶风险评估模型确定静止物体相对于车辆的第一驾驶风险值和运动物体相对于车辆的第二驾驶风险值。
在一个实施例中，所述根据获取到的路段消息和驾驶风险评估模型确定静止物体相对于车辆的第一驾驶风险，可通过如下公式(1)实现：
Figure BDA0002477197720000171
其中，SPER_aj表示第一驾驶风险，Ma表示静止物体的质量，Mj表示车辆401的质量，raj表示静止物体与车辆之间的距离，G表示常数，DR为常数，表示驾驶员的风险因子，k1和k2为常数，与具体的路况情况有关，通常情况下k1＝3，k2＝1，Ra表示静止物体对应的路面因素，Rj表示车辆401对应的路面因素。所述路面因素可以包括以下一种或多种：路面的粘度、湿度、坡度以及温度，D表示路面的宽度。LTa表示路标类型，取值在1-4之间的整数，路标给驾驶员带来的压力越大，LTa的值越大。
公式(1)中，表达式
Figure BDA0002477197720000172
用于计算静止的但是可能会与本车发生碰撞的物体给本车带来的驾驶风险。公式(1)中表达式
Figure BDA0002477197720000173
用于计算静止的不会与本车发生碰撞但是会影响本车的驾驶风险的物体给本车带来的驾驶风险。
在一个实施例中，所述根据获取到的路段消息和驾驶风险评估模型确定运动物体相对于车辆的第二驾驶风险，可通过如下公式(2)实现：
Figure BDA0002477197720000174
其中，Rb表示运动物体受到路面因素的影响，Rj表示车辆401受到路面因素的影响，Mb表示运动物体的质量，Mj表示车辆401的质量，vb表示运动物体的速度，rbj表示运动物体与车辆401之间的距离，θb表示运动物体的行驶方向，k3表示电磁波在空气中的传播速度。
在一个实施例中，车辆401计算第一驾驶风险和第二驾驶风向之后，可将第一驾驶风险与第一驾驶风险阈值比较，将第二驾驶风险与第二驾驶风险阈值比较，若第一驾驶风险大于第一驾驶风险阈值和/或第二驾驶风险大于第二驾驶风险阈值，车辆401输出提示消息。可选的，该提示消息中可包括驾驶风险的类型，比如是静止物体带来的驾驶风险，或者是运动物体带来的驾驶风向等等。
可选的，提示消息中还可以包括降低风险的行驶方案，以指示驾驶员可以按照该降低风险的行驶方案进行驾驶，提高车辆驾驶的安全性。
在一个实施例中，为了验证车辆采用图2或图3所述的数据处理方法从服务器获取数据，在网络带宽利用率方面的提高，本发明实施例中做了如下实践：选取N个车辆，统计每个车辆采用本发明方案从服务器获取到消息的时效性等级之和与获取这些消息所消耗的网络带宽的第一比值，再统计每个车辆采用现有技术从服务器获取消息的时效性等级之和与所消耗的网络带宽的第二比值。假设N为10，第一比值和第二比值的结果如下表1所示：
表1
实践案例 第二比值 第一比值
案例1 0.36 0.79
案例2 0.33 0.83
案例3 0.38 0.90
案例4 0.36 0.87
案例5 0.38 0.88
案例6 0.39 0.89
案例7 0.32 0.86
案例8 0.38 0.88
案例9 0.36 0.90
案例10 0.38 0.87
由表1可见，各个案例中第一比值均大于第二比值，这意味着在时效性贡献率阈值一定的情况下，采用本发明实施例所述方案确定获取消息的最大数量，可以保证每次获取到的消息对于从服务器获取到的所有消息的时效性贡献率大于或等于服务器中存储消息的时效性贡献率平均值，也可以理解为每次获取消息所消耗的网络资源带宽都是值得的，也即提高了网络资源带宽的利用率。
基于上述的数据处理方法，本发明实施例提供了一种数据处理装置，参见图5，为本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。所述数据处理装置可运行如下单元：
获取单元501，用于响应于确定数量阈值的触发指令，获取用于表示消息时效性的时效参数，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；
处理单元502，用于基于所述时效参数确定目标数量，并根据所述目标数量确定数量阈值，其中，在从服务器获取消息时，是按照所述服务器中多个消息的存储时间获取目标消息，获取的目标消息的数量小于或等于所述数量阈值，且每个目标消息的时效性均满足时效性条件；
存储单元503，用于存储所述数量阈值。
在一个实施例中，所述触发指令包括接收到所述服务器发送的存储消息的总数量发生更改的通知消息；或者，所述触发指令包括检测到从所述服务器获取消息的消息获取指令且未获取到已存储数量阈值。
在一个实施例中，所述触发指令包括检测到从所述服务器获取消息的消息获取指令且未获取到已存储数量阈值。所述数据处理装置还包括发送单元504和接收单元505：
所述发送单元504，用于向所述服务器发送携带请求数量的消息获取请求，所述消息获取请求用于指示所述服务器依据所述服务器中多个消息被存储时间由后向前的顺序选择并返回请求数量个目标消息，所述请求数量和当前已从服务器获取到消息的已获取数量之和小于或等于所述数量阈值；所述接收单元505，用于接收所述服务器返回的所述目标消息；所述处理单元502，还用于基于所述目标消息执行业务。
在一个实施例中，所述时效参数包括时效性衰减因子，所述获取单元501在获取用于表示消息时效性的时效参数时，执行如下操作：获取所述服务器中存储消息的总数量；对所述总数量进行预设运算，并根据运算得到的结果确定时效性衰减因子。
在一个实施例中，所述时效参数还包括时效性等级基数和时效性贡献率阈值，所述获取单元501在获取用于表示消息时效性的时效参数时，执行如下操作：获取时效性等级基数；根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定时效性贡献率阈值的取值范围；从所述取值范围内获取所述时效性贡献率阈值。
在一个实施例中，所述获取单元501在根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定时效性贡献率阈值的取值范围时，执行如下操作：基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定总时效性贡献率；对所述总时效性贡献率进行预设运算，得到最小时效性贡献率；获取最大时效性贡献率，并根据所述最小时效性贡献率和所述最大时效性贡献率组成所述时效性贡献率阈值的取值范围。
在一个实施例中，所述获取单元501在基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定总时效性贡献率时，执行如下操作：基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定每个消息的时效性等级；对所述每个消息的时效性等级进行求和运算确定总时效性等级，并基于每个消息的时效性等级与所述总时效性等级确定所述每个消息的时效性贡献率；对所述每个消息的时效性贡献率进行求和运算确定总时效性贡献率。
在一个实施例中，所述获取单元501在基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定基于所述服务器中每个消息被存储的次序和所述时效性衰减因子确定所述每个消息的时效性等级系数；对所述时效性等级基数和所述每个消息的时效性等级系数进行预设运算，得到每个消息的时效性等级。每个消息的时效性等级时，执行如下操作：
在一个实施例中，所述服务器与目标路段对应，所述目标路段上部署消息采集设备，所述消息采集设备用于采集不同时刻所述目标路段上的路段消息，所述路段消息包括所述目标路段上的车辆行驶消息和所述目标路段上的路况消息；所述服务器中存储消息包括所述消息采集设备采集到的路段消息，所述路段消息是以存储队列的形式依序存储在所述服务器中，其中，越先接收到的路段消息存储越靠前，越后接收到的路段消息存储越靠后。
在一个实施例中，所述目标消息包括所述目标路段上的路段消息，所述业务包括驾驶风险提示业务，所述处理单元502在基于所述目标消息执行业务时，执行如下操作：基于所述目标消息和驾驶风险评估模型获取在所述目标路段上驾驶的驾驶风险值；获取所述目标路段对应的驾驶风险阈值；若所述驾驶风险值大于所述驾驶风险阈值，则输出提示消息。
根据本发明的一个实施例，图2和图3所示的数据处理方法所涉及各个步骤可以是由图5所示的数据处理装置中的各个单元来执行的。例如，图2所述的步骤S201可由图5中所述的数据处理装置中的获取单元501来执行，步骤S202可由图5中所述的数据处理装置中处理单元502来执行，步骤S203可由图5所示的数据处理装置中的存储单元503来执行。再如，图3所述的步骤S303可由图5中所述的数据处理装置中获取单元501来执行，步骤S304可由图5所述的数据处理装置中的处理单元502来执行，步骤S305可由图5所述的数据处理装置中的存储单元503来执行，步骤S306可由图5所述的数据处理装置中的发送单元504来执行。
根据本发明的另一个实施例，图5所示的数据处理装置中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本发明的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本发明的其它实施例中，基于数据处理装置也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。
根据本发明的另一个实施例，可以通过在包括中央处理单元(CPU)、随机存取存储介质(RAM)、只读存储介质(ROM)等处理元件和存储元件的例如计算机的通用计算设备上运行能够执行如图2或图3所示的相应方法所涉及的各步骤的计算机程序(包括程序代码)，来构造如图5中所示的数据处理装置，以及来实现本发明实施例数据处理方法。所述计算机程序可以记载于例如计算机可读存储介质上，并通过计算机可读存储介质装载于上述计算设备中，并在其中运行。
本发明实施例中，当检测到需要确定数量阈值的触发指令时，获取用于表示消息时效性的时效参数，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；然后，基于时效参数确定目标数量，进一步的，根据目标数量确定并存储数量阈值。当从服务器获取消息时，按照多个消息的存储时间获取目标消息，目标消息的数量小于或等于数量阈值，这样一来，可以保证每个目标消息的时效性均满足时效性条件。应当理解的，各个消息存储到服务器的时间不同，越早存储的消息对执行业务的参考价值越小。在上述确定数量阈值过程中，数量阈值的确定参考了时效参数，如果根据该数量阈值从服务器获取信息可以保证获取到消息对执行业务有较高参考价值的信息，实现了有效地确定数量阈值，从而可以保证数据处理设备依据获取到的消息更好的执行业务的同时，尽可能保证较高的网络带宽资源利用率。
基于上述的方法实施例以及装置实施例，本发明实施例还提供了一种数据处理设备，参考图6，为本发明实施例提供的一种数据处理设备的结构示意图。图6所示的数据处理设备可至少包括处理器601、输入接口602、输出接口603以及计算机存储介质604。其中，处理器601、输入接口602、输出接口603以及计算机存储介质604可通过总线或其他方式连接。
计算机存储介质604可以存储在数据处理设备的存储器中，所述计算机存储介质1204用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器601用于执行所述计算机存储介质604存储的程序指令。处理器601(或称CPU(Central Processing Unit，中央处理器))是数据处理设备的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或多条指令，具体适于加载并执行一条或多条指令从而实现相应方法流程或相应功能。本发明实施例所述的处理器601可用于执行：响应于确定数量阈值的触发指令，获取用于表示消息的时效性的时效参数；基于所述时效参数确定目标数量，并根据所述目标数量确定数量阈值，其中，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；其中，在从服务器获取消息时，是按照所述服务器中多个消息的存储时间获取目标消息，获取的目标消息的数量小于或等于所述数量阈值，且每个目标消息的时效性均满足时效性条件；存储所述数量阈值。
本发明实施例还提供了一种计算机存储介质(Memory)，所述计算机存储介质是数据处理设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机存储介质既可以包括数据处理设备中的内置存储介质，当然也可以包括数据处理设备所支持的扩展存储介质。计算机存储介质提供存储空间，该存储空间存储了数据处理设备的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器601加载并执行的一条或多条的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器；可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器的计算机存储介质。
在一个实施例中，可由处理器601加载并执行计算机存储介质中存放的一条或多条指令，以实现上述有关图2或图3所示数据处理方法实施例中的方法的相应步骤，具体实现中，计算机存储介质中的一条或多条指令由处理器601加载并执行如下步骤：响应于确定数量阈值的触发指令，获取用于表示消息的时效性的时效参数；基于所述时效参数确定目标数量，并根据所述目标数量确定数量阈值，其中，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；其中，在从服务器获取消息时，是按照所述服务器中多个消息的存储时间获取目标消息，获取的目标消息的数量小于或等于所述数量阈值，且每个目标消息的时效性均满足时效性条件；存储所述数量阈值。
在一个实施例中，所述触发指令包括接收到所述服务器发送的存储消息的总数量发生更改的通知消息；或者，所述触发指令包括检测到从所述服务器获取消息的消息获取指令且未获取到已存储数量阈值。
在一个实施例中，所述触发指令包括检测到从所述服务器获取消息的消息获取指令且未获取到已存储数量阈值，所述处理器601还用于执行：向所述服务器发送携带请求数量的消息获取请求，所述消息获取请求用于指示所述服务器依据所述服务器中多个消息被存储时间由后向前的顺序选择并返回请求数量个目标消息，所述请求数量和当前已从服务器获取到消息的已获取数量之和小于或等于所述数量阈值；接收所述服务器返回的所述目标消息，并基于所述目标消息执行业务。
在一个实施例中，所述时效参数包括时效性衰减因子，所述处理器601在获取用于表示消息时效性的时效参数时，执行如下操作：获取所述服务器中存储消息的总数量；对所述总数量进行预设运算，并根据运算得到的结果确定时效性衰减因子。
在一个实施例中，所述时效参数还包括时效性等级基数和时效性贡献率阈值，所述处理器601在获取用于表示消息时效性的时效参数时，执行如下操作：获取时效性等级基数；根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定时效性贡献率阈值的取值范围；从所述取值范围内获取所述时效性贡献率阈值。
在一个实施例中，所述处理器601在根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定时效性贡献率阈值的取值范围时，执行如下操作：基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定总时效性贡献率；对所述总时效性贡献率进行预设运算，得到最小时效性贡献率；获取最大时效性贡献率，并根据所述最小时效性贡献率和所述最大时效性贡献率组成所述时效性贡献率阈值的取值范围。
在一个实施例中，所述处理器601在基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定总时效性贡献率时，执行如下操作：基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定每个消息的时效性等级；对所述每个消息的时效性等级进行求和运算确定总时效性等级，并基于每个消息的时效性等级与所述总时效性等级确定所述每个消息的时效性贡献率；对所述每个消息的时效性贡献率进行求和运算确定总时效性贡献率。
在一个实施例中，所述处理器601在基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定每个消息的时效性等级时，执行如下操作：基于所述服务器中每个消息被存储的次序和所述时效性衰减因子确定所述每个消息的时效性等级系数；对所述时效性等级基数和所述每个消息的时效性等级系数进行预设运算，得到每个消息的时效性等级。
在一个实施例中，所述服务器与目标路段对应，所述目标路段上部署消息采集设备，所述消息采集设备用于采集不同时刻所述目标路段上的路段消息，所述路段消息包括所述目标路段上的车辆行驶消息和所述目标路段上的路况消息；所述服务器中存储消息包括所述消息采集设备采集到的路段消息，所述路段消息是以存储队列的形式依序存储在所述服务器中，其中，越先接收到的路段消息存储越靠前，越后接收到的路段消息存储越靠后。
在一个实施例中，所述目标消息包括所述目标路段上的路段消息，所述业务包括驾驶风险提示业务，所述处理器601在基于所述目标消息执行业务时，包括：基于所述目标消息和驾驶风险评估模型获取在所述目标路段上驾驶的驾驶风险值；获取所述目标路段对应的驾驶风险阈值；若所述驾驶风险值大于所述驾驶风险阈值，则输出提示消息。
本发明实施例中，当检测到需要确定数量阈值的触发指令时，获取用于表示消息时效性的时效参数，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；然后，基于时效参数确定目标数量，进一步的，根据目标数量确定并存储数量阈值。当从服务器获取消息时，按照多个消息的存储时间获取目标消息，目标消息的数量小于或等于数量阈值，这样一来，可以保证每个目标消息的时效性均满足时效性条件。应当理解的，各个消息存储到服务器的时间不同，越早存储的消息对执行业务的参考价值越小。在上述确定数量阈值过程中，数量阈值的确定参考了时效参数，如果根据该数量阈值从服务器获取信息可以保证获取到消息对执行业务有较高参考价值的信息，实现了有效地确定数量阈值，从而可以保证数据处理设备依据获取到的消息更好的执行业务的同时，尽可能保证较高的网络带宽资源利用率。
以上所揭露的仅为本发明部分实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (13)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
响应于确定数量阈值的触发指令，获取用于表示消息时效性的时效参数，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；
基于所述时效参数确定目标数量，并根据所述目标数量确定数量阈值，其中，在从所述服务器获取消息时，是按照所述服务器中多个消息的存储时间获取目标消息，获取的目标消息的数量小于或等于所述数量阈值，且每个目标消息的时效性均满足时效性条件；
存储所述数量阈值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触发指令包括接收到所述服务器发送的存储消息的总数量发生更改的通知消息；或者，所述触发指令包括检测到从所述服务器获取消息的消息获取指令且未获取到已存储数量阈值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触发指令包括检测到从所述服务器获取消息的消息获取指令且未获取到已存储数量阈值，所述存储所述数量阈值后，所述方法还包括：
向所述服务器发送携带请求数量的消息获取请求，所述消息获取请求用于指示所述服务器依据所述服务器中多个消息被存储时间由后向前的顺序选择并返回请求数量个目标消息，所述请求数量和当前已从服务器获取到消息的已获取数量之和小于或等于所述数量阈值；
接收所述服务器返回的所述目标消息，并基于所述目标消息执行业务。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时效参数包括时效性衰减因子，所述获取用于表示消息时效性的时效参数，包括：
获取所述服务器中存储消息的总数量；
对所述总数量进行预设运算，并根据运算得到的结果确定时效性衰减因子。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述时效参数还包括时效性等级基数和时效性贡献率阈值，所述获取用于表示消息时效性的时效参数，包括：
获取时效性等级基数；
根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定时效性贡献率阈值的取值范围；
从所述取值范围内获取所述时效性贡献率阈值。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述时效性等级基数和所述时效性衰减因子确定时效性贡献率阈值的取值范围，包括：
基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定总时效性贡献率；
对所述总时效性贡献率进行预设运算，得到最小时效性贡献率；
获取最大时效性贡献率，并根据所述最小时效性贡献率和所述最大时效性贡献率组成所述时效性贡献率阈值的取值范围。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定总时效性贡献率，包括：
基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定每个消息的时效性等级；
对所述每个消息的时效性等级进行求和运算确定总时效性等级，并基于每个消息的时效性等级与所述总时效性等级确定所述每个消息的时效性贡献率；
对所述每个消息的时效性贡献率进行求和运算确定总时效性贡献率。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述时效性基数和所述时效性衰减因子确定每个消息的时效性等级，包括：
基于所述服务器中每个消息被存储的次序和所述时效性衰减因子确定所述每个消息的时效性等级系数；
对所述时效性等级基数和所述每个消息的时效性等级系数进行预设运算，得到每个消息的时效性等级。
9.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述服务器与目标路段对应，所述目标路段上部署消息采集设备，所述消息采集设备用于采集不同时刻所述目标路段上的路段消息，所述路段消息包括所述目标路段上的车辆行驶消息和所述目标路段上的路况消息；所述服务器中存储消息包括所述消息采集设备采集到的路段消息，所述路段消息是以存储队列的形式依序存储在所述服务器中，其中，越先接收到的路段消息存储越靠前，越后接收到的路段消息存储越靠后。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述目标消息包括所述目标路段上的路段消息，所述业务包括驾驶风险提示业务，所述基于所述目标消息执行业务，包括：
基于所述目标消息和驾驶风险评估模型获取在所述目标路段上驾驶的驾驶风险值；
获取所述目标路段对应的驾驶风险阈值；
若所述驾驶风险值大于所述驾驶风险阈值，则输出提示消息。
11.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于响应于确定数量阈值的触发指令，获取用于表示消息的时效性的时效参数，所述数量阈值表示从服务器获取消息的最大数量；
处理单元，用于基于所述时效参数确定目标数量，并根据所述目标数量确定数量阈值，其中，在从服务器获取消息时，是按照所述服务器中多个消息的存储时间获取目标消息，获取的目标消息的数量小于或等于所述数量阈值，且每个目标消息的时效性均满足时效性条件；
存储单元，用于存储所述数量阈值。
12.一种数据处理设备，其特征在于，包括：
处理器适用于实现一条或多条指令；以及
计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-10任一项所述的数据处理方法。
13.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时，用于执行如权利要求1-10任一项所述的数据处理方法。
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