CN114298432A - 数据处理方法、装置、设备及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及计算机存储介质，该数据处理方法包括获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据；根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息；基于当前行驶的路线数据，生成目标车辆的实时行驶信息；比较预测行驶信息和实时行驶信息，得到比较结果。根据本申请实施例，可以对除当前行驶的路线以外的其他路线信息做到更有效的应用，提高了数据的利用率。

Description

数据处理方法、装置、设备及计算机存储介质

技术领域

本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

随着科学技术的快速发展，车用导航设备被大量应用于对路线的导航，导航设备会根据用户设定的起终点位置为用户规划导航路线。

现有技术中，通常根据用户的需求推荐多条路线，并给出预测通行时间，进而用户可以从中选择一条路线进行导航行驶。然而，以上方式在用户选择其中一条推荐路线后，其他路线信息即消失，没能对其他路线信息做到更有效的应用，即存在数据利用率低的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及计算机存储介质，能够解决现有技术中对路线进行预测时存在数据利用率低的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，该数据处理方法包括：

获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据；

根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息；

基于当前行驶的路线数据，生成目标车辆的实时行驶信息；

比较预测行驶信息和实时行驶信息，得到比较结果。

在一种实施方式中，系统推荐的行驶路线数据包括同时段系统推荐的行驶路线中第一车辆的行驶数据、系统推荐的行驶路线的道路信息以及系统推荐的行驶路线的历史数据；根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息，包括：

根据同时段系统推荐的行驶路线中第一车辆的行驶数据、系统推荐的行驶路线的道路信息以及系统推荐的行驶路线的历史数据中的至少一项，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息。

在一种实施方式中，当前行驶的路线数据包括车辆实时信息和实时路况信息；获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据，包括：

获取目标车辆到达目的地的历史行驶路线数据，以及目标车辆当前行驶的路线数据中的车辆实时信息和实时路况信息，历史行驶路线数据包括常用路线；

根据车辆实时信息和实时路况信息，基于预设实时预测模型预测目标车辆在当前行驶的路线行驶至目的地的第一时间；

根据历史行驶路线数据，获取目标车辆在常用路线行驶至目的地的第二时间；

在第一时间和第二时间满足预设条件的情况下，获取系统推荐的行驶路线数据。

在一种实施方式中，在当前行驶的路线为第一路线的情况下，根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息，包括：

在检测到目标车辆当前行驶的路线从第一路线转变为第二路线时，根据第一路线数据，对目标车辆在第一路线行驶的信息进行预测，得到预测行驶信息。

在一种实施方式中，在根据历史行驶路线数据，获取目标车辆在常用路线行驶至目的地的第二时间之后，该数据处理方法还包括：

在第一时间和第二时间不满足预设条件，且预设时间内未检测到目标车辆改变行驶路线的情况下，将当前行驶的路线数据存储至历史行驶路线数据。

在一种实施方式中，第一路线包括常用路线或者系统推荐的行驶路线，第二路线包括系统推荐的行驶路线、常用路线或除系统推荐的行驶路线和常用路线之外的其他行驶路线。

在一种实施方式中，该数据处理方法还包括：

根据系统推荐的行驶路线数据，在系统推荐的行驶路线中生成与目标车辆对应的预测模拟车辆；

在目标车辆的导航地图的系统推荐的行驶路线上，显示预测模拟车辆和系统推荐的行驶路线的预测行驶信息。

第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，该数据处理装置包括：

获取模块，用于获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据；

预测模块，用于根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息；

生成模块，用于基于当前行驶的路线数据，生成目标车辆的实时行驶信息；

比较模块，用于比较预测行驶信息和实时行驶信息，得到比较结果。

在一种实施方式中，系统推荐的行驶路线数据包括同时段系统推荐的行驶路线中第一车辆的行驶数据、系统推荐的行驶路线的道路信息以及系统推荐的行驶路线的历史数据；

预测模块，还用于根据同时段系统推荐的行驶路线中第一车辆的行驶数据、系统推荐的行驶路线的道路信息以及系统推荐的行驶路线的历史数据中的至少一项，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息。

在一种实施方式中，当前行驶的路线数据包括车辆实时信息和实时路况信息；

获取模块，还用于获取目标车辆到达目的地的历史行驶路线数据，以及目标车辆当前行驶的路线数据中的车辆实时信息和实时路况信息，历史行驶路线数据包括常用路线；

预测模块，还用于根据车辆实时信息和实时路况信息，基于预设实时预测模型预测目标车辆在当前行驶的路线行驶至目的地的第一时间；

获取模块，还用于根据历史行驶路线数据，获取目标车辆在常用路线行驶至目的地的第二时间；

获取模块，还用于在第一时间和第二时间满足预设条件的情况下，获取系统推荐的行驶路线数据。

在一种实施方式中，在当前行驶的路线为第一路线的情况下，预测模块，还用于在检测到目标车辆当前行驶的路线从第一路线转变为第二路线时，根据第一路线数据，对目标车辆在第一路线行驶的信息进行预测，得到预测行驶信息。

在一种实施方式中，该数据处理装置还包括存储模块；

存储模块，用于在根据历史行驶路线数据，获取目标车辆在常用路线行驶至目的地的第二时间之后，在第一时间和第二时间不满足预设条件，且预设时间内未检测到目标车辆改变行驶路线的情况下，将当前行驶的路线数据存储至历史行驶路线数据。

在一种实施方式中，第一路线包括常用路线或者系统推荐的行驶路线，第二路线包括系统推荐的行驶路线、常用路线或除系统推荐的行驶路线和常用路线之外的其他行驶路线。

在一种实施方式中，该数据处理装置还包括显示模块；

生成模块，还用于根据系统推荐的行驶路线数据，在系统推荐的行驶路线中生成与目标车辆对应的预测模拟车辆；

显示模块，用于在目标车辆的导航地图的系统推荐的行驶路线上，显示预测模拟车辆和系统推荐的行驶路线的预测行驶信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面的任一项实施例中所述的数据处理方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面的任一项实施例中所述的数据处理方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如第一方面的任一项实施例中所述的数据处理方法。

本申请实施例的数据处理方法、装置、设备及计算机存储介质，通过获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据，并根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息。进而基于当前行驶的路线数据，生成目标车辆的实时行驶信息，从而比较预测行驶信息和实时行驶信息，得到比较结果。这样，可以对除当前行驶的路线以外的其他路线信息做到更有效的应用，提高了数据的利用率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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是本申请一个实施例提供的数据处理方法的流程示意图；

图2是本申请另一个实施例提供的数据处理方法的流程示意图；

图3是本申请一个实施例提供的数据处理装置的结构示意图；

图4是本申请一个实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

如背景技术所述，现有技术中对路线进行预测时存在数据利用率低的问题。为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及计算机存储介质，该数据处理方法可以通过获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据，并根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息。进而基于当前行驶的路线数据，生成目标车辆的实时行驶信息，从而比较预测行驶信息和实时行驶信息，得到比较结果。这样，可以对除当前行驶的路线以外的其他路线信息做到更有效的应用，提高了数据的利用率低。下面首先对本申请实施例所提供的数据处理方法进行介绍。

图1示出了本申请一个实施例提供的数据处理方法的流程示意图，该数据处理方法可以应用于驾驶车辆，例如任意双轴驱动纯电动车辆，可以提升车辆驾驶性能、操控性能以及经济性能。

如图1所示，该数据处理方法具体可以包括如下步骤：

S110，获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据。

目标车辆当前行驶的路线可以是目标车辆行驶的实时路线，可以是系统推荐的任意一条行驶路线、常用的行驶路线或用户自定义行驶的其他行驶路线，在此不作限定。系统推荐的行驶路线数据可以是车用导航设备根据起点与目的地自动生成的推荐行驶路线的数据，系统推荐的行驶路线可以包括从车辆当前位置到目的地的路线，可以是一条，也可以是多条。

S120，根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息。

预测行驶信息可以是对系统推荐的行驶路线进行预测得到的耗时、车辆油耗、道路上红绿灯的数量与时间、车流量以及路况信息等，可以以预设的时间间隔更新。

S130，基于当前行驶的路线数据，生成目标车辆的实时行驶信息。

实时行驶信息可以是目标车辆在当前行驶的路线上行驶的耗时、车辆油耗、道路上红绿灯的数量与时间、车流量以及路况信息等，可以以预设的时间间隔实时更新。

S140，比较预测行驶信息和实时行驶信息，得到比较结果。

对预测行驶信息和实时行驶信息的比较可以是实时进行的，也可以在目标车辆的行程结束后，对预测行驶信息和实时行驶信息进行综合比较，得到比较结果，其中，比较结果可以是当前行驶的路线与系统推荐的行驶路线中耗时更少的路线、车辆油耗更少的路线以及车流量更少的路线等。

本申请实施例中，通过获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据，并根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息。进而基于当前行驶的路线数据，生成目标车辆的实时行驶信息，从而比较预测行驶信息和实时行驶信息，得到比较结果。这样，可以对除当前行驶的路线以外的其他路线信息做到更有效的应用，提高了数据的利用率。

在一些实施例中，系统推荐的行驶路线数据包括同时段系统推荐的行驶路线中第一车辆的行驶数据、系统推荐的行驶路线的道路信息以及系统推荐的行驶路线的历史数据；S120：根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息，具体可以包括：

根据同时段系统推荐的行驶路线中第一车辆的行驶数据、系统推荐的行驶路线的道路信息以及系统推荐的行驶路线的历史数据中的至少一项，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息。

第一车辆可以是与目标车辆同时段在系统推荐的行驶路线中行驶的任意车辆，系统推荐的行驶路线的道路信息可以是道路地理位置、道路长宽度和道路附属设施数据等环境信息。系统推荐的行驶路线的历史数据可以是目标车辆或其他车辆在系统推荐的行驶路线行驶的历史行驶数据，其他车辆例如可以是安装有同导航设备或软件的车辆。上述三类数据可以单独使用对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，也可以组合使用。

本申请实施例中，根据同时段系统推荐的行驶路线中第一车辆的行驶数据、系统推荐的行驶路线的道路信息以及系统推荐的行驶路线的历史数据中的至少一项，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息，可以提高预测行驶信息的准确性。

在一些实施例中，当前行驶的路线数据包括车辆实时信息和实时路况信息；S110：获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据，具体可以包括：

获取目标车辆到达目的地的历史行驶路线数据，以及目标车辆当前行驶的路线数据中的车辆实时信息和实时路况信息，历史行驶路线数据包括常用路线；

根据车辆实时信息和实时路况信息，基于预设实时预测模型预测目标车辆在当前行驶的路线行驶至目的地的第一时间；

根据历史行驶路线数据，获取目标车辆在常用路线行驶至目的地的第二时间；

在第一时间和第二时间满足预设条件的情况下，获取系统推荐的行驶路线数据。

历史行驶路线数据可以是目标车辆在行驶过程中发生变化的一项或多项参数，历史行驶路线数据中可以包括目标车辆行驶频次最高的常用路线，可以由目标车辆的通讯终端实时或准实时上传至云端，进而从云端中获取。车辆实时信息可以是目标车辆实时的速度、加速度以及控制指令等信息。实时路况信息可以是目标车辆当前行驶的道路上的车流量、红绿灯数量以及拥堵情况等信息。根据车辆实时信息和实时路况信息，基于预设实时预测模型预测目标车辆在当前行驶的路线行驶至目的地的第一时间，其中，预设实时预测模型可以是训练好的用于预测当前行驶的路线信息的模型，第一时间可以是实时预测的目标车辆在当前行驶的路线行驶至目的地需要耗费的时间。第二时间可以是目标车辆在常用路线行驶至目的地需要耗费的时间。在第一时间和第二时间满足预设条件的情况下，目标车辆的导航地图进入探索模式，并在导航地图标记系统推荐的行驶路线，其中，预设条件可以是第一时间与第二时间的差值大于预设范围阈值，预设阈值可以是任意设置的数值，例如可以是第一时间的10％。

在一个示例中，通过车辆的历史行驶数据，计算出用户上下班行驶频次最高的常用路线与时间段。当车辆在该时间段的常用路线上出现了非常规拥堵的情况时，或者车辆偏离了常用路线的情况时，通过分析车辆的历史行驶数据，建立常用路线预测模型。进而根据车辆当前的车辆实时信息和实时路况信息，通过实时预测模型预测车辆在当前行驶的常用路线到达目的地需要耗费的时间为60分钟，并根据常用路线预测模型获取车辆在常用路线到达目的地需要耗费的时间为50分钟。两个时间的差值为10分钟，大于指定的范围阈值6分钟，即大于实时预测耗时的10％，进而车辆的导航地图进入探索模式，并在导航地图标记系统推荐的行驶路线。

本申请实施例中，通过获取目标车辆到达目的地的历史行驶路线数据，以及目标车辆当前行驶的路线数据中的车辆实时信息和实时路况信息，并根据车辆实时信息和实时路况信息，基于预设实时预测模型预测目标车辆在当前行驶的路线行驶至目的地的第一时间。根据历史行驶路线数据，获取目标车辆在常用路线行驶至目的地的第二时间，进而在第一时间和第二时间满足预设条件的情况下，获取系统推荐的行驶路线数据。这样，可以在实时预测超出常用路线预测耗时指定范围时进入探索模式，便于用户对系统推荐的行驶路线的选择，提高路线选择的便利性。

在一些实施例中，在当前行驶的路线为第一路线的情况下，S120：根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息，具体可以包括：

在检测到目标车辆当前行驶的路线从第一路线转变为第二路线时，根据第一路线数据，对目标车辆在第一路线行驶的信息进行预测，得到预测行驶信息。

此外，还可以在检测到目标车辆当前行驶的路线从第一路线转变为第二路线时，根据当前行驶的第二路线数据和第一路线数据，对目标车辆在第一路线行驶的信息进行预测，得到预测行驶信息。

第一路线可以是目标车辆当前行驶的路线，检测目标车辆当前行驶的路线，若检测到当前行驶的路线从第一路线转变为第二路线，则根据第一路线数据，或根据第一路线数据和当前行驶的第二路线数据，对目标车辆在第一路线行驶的信息进行预测，得到预测行驶信息。

在一个示例中，车辆在上班时间段的常用路线上出现了非常规拥堵的情况，并且实时预测车辆在当前行驶的常用路线耗时大于常用路线预测模型预测的耗时指定范围，此时车辆的导航地图进入探索模式，并标记系统推荐的行驶路线。若检测到车辆改变了当前行驶的路线，即从常用路线转变为推荐路线，则根据常用路线数据和当前行驶的推荐路线数据，对车辆在常用路线行驶的信息进行预测，得到预测行驶信息。

在另一个示例中，车辆在上班时间段的常用路线上出现了非常规拥堵的情况，并且实时预测车辆在当前行驶的常用路线耗时大于常用路线预测模型预测的耗时指定范围，此时车辆的导航地图进入探索模式，并标记系统推荐的行驶路线。若在规定时间内未检测到车辆改变了当前行驶的路线，则根据系统推荐的行驶路线数据，对车辆在系统推荐的行驶路线行驶的信息进行预测，得到预测行驶信息。

本申请实施例中，通过在检测到目标车辆当前行驶的路线从第一路线转变为第二路线时，根据第一路线数据，对目标车辆在第一路线行驶的信息进行预测，得到预测行驶信息，可以当用户尝试新路线时，对比常规路线，比较出新路线是否更便捷，提高路线数据的利用率。

在一些实施例中，第一路线包括常用路线或者系统推荐的行驶路线，第二路线包括系统推荐的行驶路线、常用路线或除系统推荐的行驶路线和常用路线之外的其他行驶路线。

其他行驶路线可以是除系统推荐的行驶路线和常用路线之外的用户自定义的路线。

在一个示例中，车辆实时预测在当前行驶的常用路线耗时小于常用路线预测模型预测的耗时指定范围，而用户主动改变了行驶路线。从而检测到车辆改变了当前行驶的路线，即从常用路线转变为其他任意路线，则此时车辆的导航地图进入探索模式，并标记常用路线。进而根据常用路线数据和当前行驶的路线数据，对车辆在常用路线行驶的信息进行预测，得到预测行驶信息。

本申请实施例中，第一路线包括常用路线或者系统推荐的行驶路线，第二路线包括系统推荐的行驶路线、常用路线或除系统推荐的行驶路线和常用路线之外的其他行驶路线。这样，在目标车辆转变至任意路线时，对目标车辆在转变前的路线行驶的信息进行预测，进一步提高路线数据的利用率。

在一些实施例中，在根据历史行驶路线数据，获取目标车辆在常用路线行驶至目的地的第二时间之后，数据处理方法还可以包括：

在第一时间和第二时间不满足预设条件，且预设时间内未检测到目标车辆改变行驶路线的情况下，将当前行驶的路线数据存储至历史行驶路线数据。

若实时预测耗时没有超出常用路线预测耗时指定范围，并且预设时间内未检测到目标车辆改变行驶路线，则将当前行驶的路线数据存储至历史行驶路线数据中的常用路线数据，并重新计算调整常用路线预测模型，其中，预设时间可以是用户根据实际需要任意设置的时间。

在一个示例中，车辆在上班时间段的常用路线上出现了非常规拥堵的情况，但实时预测车辆在当前行驶的常用路线耗时没有超出常用路线预测模型预测的耗时指定范围，并且预设时间内未检测到车辆改变行驶路线，则将当前行驶的路线数据存储至历史行驶路线数据中的常用路线数据，并重新计算调整常用路线预测模型。

本申请实施例中，通过在第一时间和第二时间不满足预设条件，且预设时间内未检测到目标车辆改变行驶路线的情况下，将当前行驶的路线数据存储至历史行驶路线数据，可以丰富历史行驶路线数据，进而提高常用路线预测模型预测信息的准确性。

在一些实施例中，该数据处理方法还可以包括：

根据系统推荐的行驶路线数据，在系统推荐的行驶路线中生成与目标车辆对应的预测模拟车辆；

在目标车辆的导航地图的系统推荐的行驶路线上，显示预测模拟车辆和系统推荐的行驶路线的预测行驶信息。

预测模拟车辆可以是根据系统推荐的行驶路线数据预测生成的模拟车辆，可以在目标车辆的导航地图中以车辆图标的形式显示于系统推荐的行驶路线上，并同时显示系统推荐的行驶路线的预测行驶信息。

另外，在目标车辆的导航地图中当前行驶的路线上显示目标车辆，可以以车辆图标的形式显示，并在目标车辆的导航地图中同时显示目标车辆的实时行驶信息，用于记录目标车辆及实时行驶信息，便于与预测模拟车辆与预测行驶信息进行比较。

在一个示例中，车辆行驶在常用路线上，在车辆的导航地图上显示车辆当前行驶的常用路线以及系统推荐的行驶路线。在当前行驶的常用路线上显示车辆图标以及实时行驶的车辆动态，并显示当前行驶的常用路线的实时路况。在系统推荐的行驶路线上显示模拟车辆的图标以及预测的模拟车辆行驶的动态，并显示系统推荐的行驶路线的实时路况。两者实时比较，并在到达目的地后进行行程总结比较，总结出更便捷的行驶路线。

在另一个示例中，在车辆将当前行驶的路线从常用路线转变为推荐路线时，在车辆的导航地图上显示透明度较高的常用路线，以及车辆的当前行驶路线。在当前行驶的推荐路线上显示车辆图标以及实时行驶的动态，并显示当前行驶的推荐路线的实时路况。在常用路线上显示模拟车辆的图标以及预测的模拟车辆行驶的动态，并显示常用路线的实时路况。两者实时比较，并在到达目的地后进行行程总结比较，总结出更便捷的行驶路线。

本申请实施例中，根据历史行驶路线数据和当前行驶的路线数据，在系统推荐的行驶路线中生成与目标车辆对应的预测模拟车辆，并在目标车辆的导航地图的系统推荐的行驶路线上，显示预测模拟车辆和系统推荐的行驶路线的预测行驶信息，可以直观的展示预测模拟车辆和预测行驶信息，便于与目标车辆和实时行驶信息进行比较，提高了用户的体验效果。

为了更好地描述整个方案，基于上述各实施例，举一个具体例子。

例如，如图2所示的数据处理方法流程图。该数据处理方法可以包括S201-S211，下面对此进行详细解释。

S201，分析历史常用路线数据。

获取车辆的历史常用路线数据，该历史常用数据可以包括车辆历史行驶路径的道路环境信息，例如道路拥堵的信息，基于获取的历史常用路线数据对历史路线进行分析。

S202，建立常用路线数据模型。

通过分析车辆的历史常用路线数据中车辆在常用路线行驶的耗时以及道路环境信息，训练常用路线数据模型。

S203，实时预测车辆耗时是否超过常用路线预测模型预测的耗时，若是，则执行S204，若否，则执行S209。

利用实时预测模型预测车辆在当前行驶的路线上行驶的耗时是否超过常用路线预测模型预测的耗时指定范围。

S204，导航地图进入探索模式，并标记推荐路线。

若实时预测车辆耗时超过常用路线预测模型预测的耗时指定范围，则导航地图进入探索模式，并标记推荐路线。

在导航地图探索到推荐路线的情况下，会显示在导航地图上，便于用户基于推荐路线选择行驶路线。

车辆在行驶过程中，导航地图的推荐路线上会显示模拟车辆，及其该推荐路线的信息，比如路况信息和行驶该路线花费的时长。

S205，检测车辆是否改变路线，若否，则执行S206，若是，则执行S208。

在检测到车辆未改变行驶路线的情况下，执行S206；在检测到车辆改变行驶路线的情况下，比如，由当前行驶路线切换到推荐路线，则执行S208。

S206，导航地图的推荐路线显示实时预测的模拟车辆，用于与当前车辆进行比较。

若检测到预设时间内车辆不改变行驶路线，继续在常用路线上行驶，则在导航地图的推荐路线上显示实时预测的模拟车辆，以及预测的推荐路线的路况信息，用于与在常用路线上行驶的车辆信息进行比较。

S207，行程结束，显示综合比较结果。

S208，导航地图的常用路线显示常用和实时结合预测的模拟车辆，用于与当前车辆进行比较。

若检测到预设时间内车辆改变了行驶路线，从常用路线改变至其他行驶路线，则导航地图的常用路线显示常用和实时结合预测的模拟车辆，用于与在当前行驶路线上的车辆信息进行比较。

S209，检测车辆是否改变路线，若是，则执行S210，若否，则执行S211。

若实时预测车辆耗时没有超过常用路线预测模型预测的耗时，则判断用户在预设时间内是否自发的改变行驶路线。

S210，导航地图进入探索模式，并标记常用路线。

若检测到车辆在预设时间内改变了行驶路线，则导航地图进入探索模式，并在导航地图上显示常用路线。

S211，当前行驶的路线数据存储至历史常用路线数据并重新计算调整常用路线预测模型。

若用户在预设时间内没有改变行驶路线，则将当前行驶的路线数据存储至历史常用路线数据并重新计算调整常用路线预测模型。

由此，提供了车辆在工作时间段的常用路线上出现了非常规拥堵的情况，或者车辆偏离了常用路线的情况两种使用场景。若用户改变行驶路线，则导航地图的常用路线出现常用和实时结合预测的模拟车辆，与当前车辆进行比较。若用户不改变行驶路线，导航地图的推荐路线出现实时预测的模拟车辆，与当前车辆进行比较。这样，可以对除当前行驶的路线以外的其他路线信息做到更有效的应用，提高了数据的利用率。

图3是根据一示例性实施例示出的一种数据处理装置300的结构示意图。

如图3所示，该数据处理装置300可以包括：

获取模块301，用于获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据；

预测模块302，用于根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息；

生成模块303，用于基于当前行驶的路线数据，生成目标车辆的实时行驶信息；

比较模块304，用于比较预测行驶信息和实时行驶信息，得到比较结果。

在一种实施方式中，系统推荐的行驶路线数据包括同时段系统推荐的行驶路线中第一车辆的行驶数据、系统推荐的行驶路线的道路信息以及系统推荐的行驶路线的历史数据；

预测模块302，还用于根据同时段系统推荐的行驶路线中第一车辆的行驶数据、系统推荐的行驶路线的道路信息以及系统推荐的行驶路线的历史数据中的至少一项，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息。

在一种实施方式中，当前行驶的路线数据包括车辆实时信息和实时路况信息；

获取模块301，还用于获取目标车辆到达目的地的历史行驶路线数据，以及目标车辆当前行驶的路线数据中的车辆实时信息和实时路况信息，历史行驶路线数据包括常用路线；

预测模块302，还用于根据车辆实时信息和实时路况信息，基于预设实时预测模型预测目标车辆在当前行驶的路线行驶至目的地的第一时间；

获取模块301，还用于根据历史行驶路线数据，获取目标车辆在常用路线行驶至目的地的第二时间；

获取模块301，还用于在第一时间和第二时间满足预设条件的情况下，获取系统推荐的行驶路线数据。

在一种实施方式中，在当前行驶的路线为第一路线的情况下，预测模块，还用于在检测到目标车辆当前行驶的路线从第一路线转变为第二路线时，根据第一路线数据，对目标车辆在第一路线行驶的信息进行预测，得到预测行驶信息。

在一种实施方式中，该数据处理装置300还包括存储模块；

存储模块，用于在根据历史行驶路线数据，获取目标车辆在常用路线行驶至目的地的第二时间之后，在第一时间和第二时间不满足预设条件，且预设时间内未检测到目标车辆改变行驶路线的情况下，将当前行驶的路线数据存储至历史行驶路线数据。

在一种实施方式中，第一路线包括常用路线或者系统推荐的行驶路线，第二路线包括系统推荐的行驶路线、常用路线或除系统推荐的行驶路线和常用路线之外的其他行驶路线。

在一种实施方式中，该数据处理装置300还包括显示模块；

生成模块303，还用于根据系统推荐的行驶路线数据，在系统推荐的行驶路线中生成与目标车辆对应的预测模拟车辆；

显示模块，用于在目标车辆的导航地图的系统推荐的行驶路线上，显示预测模拟车辆和系统推荐的行驶路线的预测行驶信息。

本申请实施例中，通过获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据，并根据系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息。进而基于当前行驶的路线数据，生成目标车辆的实时行驶信息，从而比较预测行驶信息和实时行驶信息，得到比较结果。这样，可以对除当前行驶的路线以外的其他路线信息做到更有效的应用，提高了数据的利用率。

图4示出了本申请实施例提供的电子的硬件结构示意图。

在电子设备可以包括处理器401以及存储有计算机程序指令的存储器402。

具体地，上述处理器401可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

存储器402可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器402可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器402可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器402可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器402是非易失性固态存储器。

存储器可包括只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本公开的一方面的方法所描述的操作。

处理器401通过读取并执行存储器402中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种数据处理方法。

在一个示例中，电子设备还可包括通信接口403和总线410。其中，如图4所示，处理器401、存储器402、通信接口403通过总线410连接并完成相互间的通信。

通信接口403，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线410包括硬件、软件或两者，将数据处理设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线410可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。

该电子设备可以基于目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据执行本申请实施例中的数据处理方法，从而实现结合图1描述的数据处理方法。

另外，结合上述实施例中的数据处理方法，本申请实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种数据处理方法。

需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据；

根据所述系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息；

基于当前行驶的路线数据，生成所述目标车辆的实时行驶信息；

比较所述预测行驶信息和所述实时行驶信息，得到比较结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统推荐的行驶路线数据包括同时段系统推荐的行驶路线中第一车辆的行驶数据、系统推荐的行驶路线的道路信息以及系统推荐的行驶路线的历史数据；所述根据所述系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息，包括：

根据所述同时段系统推荐的行驶路线中第一车辆的行驶数据、所述系统推荐的行驶路线的道路信息以及所述系统推荐的行驶路线的历史数据中的至少一项，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前行驶的路线数据包括车辆实时信息和实时路况信息；所述获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据，包括：

获取目标车辆到达目的地的历史行驶路线数据，以及所述目标车辆当前行驶的路线数据中的车辆实时信息和实时路况信息，所述历史行驶路线数据包括常用路线；

根据所述车辆实时信息和实时路况信息，基于预设实时预测模型预测所述目标车辆在所述当前行驶的路线行驶至目的地的第一时间；

根据所述历史行驶路线数据，获取所述目标车辆在所述常用路线行驶至目的地的第二时间；

在所述第一时间和所述第二时间满足预设条件的情况下，获取所述系统推荐的行驶路线数据。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在所述当前行驶的路线为第一路线的情况下，所述根据所述系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息，包括：

在检测到所述目标车辆当前行驶的路线从所述第一路线转变为第二路线时，根据所述第一路线数据，对所述目标车辆在所述第一路线行驶的信息进行预测，得到预测行驶信息。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述历史行驶路线数据，获取所述目标车辆在所述常用路线行驶至目的地的第二时间之后，所述方法还包括：

在所述第一时间和所述第二时间不满足预设条件，且预设时间内未检测到所述目标车辆改变行驶路线的情况下，将所述当前行驶的路线数据存储至所述历史行驶路线数据。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一路线包括常用路线或者所述系统推荐的行驶路线，所述第二路线包括所述系统推荐的行驶路线、常用路线或除所述系统推荐的行驶路线和常用路线之外的其他行驶路线。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述系统推荐的行驶路线数据，在所述系统推荐的行驶路线中生成与所述目标车辆对应的预测模拟车辆；

在所述目标车辆的导航地图的所述系统推荐的行驶路线上，显示所述预测模拟车辆和所述系统推荐的行驶路线的预测行驶信息。

8.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标车辆当前行驶的路线数据和系统推荐的行驶路线数据；

预测模块，用于根据所述系统推荐的行驶路线数据，对系统推荐的行驶路线数据的信息进行预测，得到预测行驶信息；

生成模块，用于基于当前行驶的路线数据，生成所述目标车辆的实时行驶信息；

比较模块，用于比较所述预测行驶信息和所述实时行驶信息，得到比较结果。

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器，以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器读取并执行所述计算机程序指令，以实现如权利要求1-7任意一项所述的数据处理方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上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实现如权利要求1-7任意一项所述的数据处理方法。

11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-7任意一项所述的数据处理方法。

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