CN114440909A - 数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法可以包括：获取目标道路的测试场景数据；根据测试场景数据以及与目标道路相关的目标地图基础数据，生成目标动态数据；将目标动态数据与目标道路对应的历史场景数据融合，得到目标数据，目标数据用于测试与场景相关的服务。以解决相关技术中，地图动态数据应用测试难的问题。

Description

数据处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明是涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

地图数据可以包括相对频率变化较小的数据如路网数据和兴趣点(Point ofInterest，POI)数据，以及随时间变化的数据即地图动态数据如路况和交通事件。其中，地图动态数据可以应用于导航场景中，例如，在导航引导过程中，可以实时向驾驶员提示导航路线上的地图动态数据或者根据导航路线上的地图动态数据，规划新的导航路线，以保证用户出行顺畅。

由于地图动态数据对于导航服务质量的影响较大，因此，需要预先从实际场景中寻找多种类别的数据对地图动态数据的应用场景进行测试，以了解相应场景导航服务的质量。但现有技术，比如想要测试在暴雪天气下，对道路A路况的影响，只能等待道路A所处位置下暴雪，才能确定与道路A对应的地图动态数据，并且，实际场景中的地图动态数据是多样、复杂、并存在大量的随机因素，因此，采用真实地图动态数据进行测试，会导致目前很多场景测试困难，甚至出现无法测试的情况。

发明内容

本发明一个或多个实施例描述了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，用以解决相关技术中，地图动态数据应用测试难的问题。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

根据第一方面，提供了一种数据处理方法，该方法可以包括：

获取目标道路的测试场景数据；

根据测试场景数据以及与目标道路相关的目标地图基础数据，生成目标动态数据；

将目标动态数据与目标道路对应的历史场景数据融合，得到目标数据，目标数据用于测试与场景相关的服务。

根据第二方面，提供了一种数据处理装置，该装置可以包括：

获取模块，用于获取目标道路的测试场景数据；

生成模块，用于根据测试场景数据以及与目标道路相关的目标地图基础数据，生成目标动态数据；

处理模块，用于将目标动态数据与目标道路对应的历史场景数据融合，得到目标数据，目标数据用于测试与场景相关的服务。

根据第三方面，提供了一种计算设备，设备包括至少一个处理器和存储器，存储器用于存储有计算机程序指令，处理器用于执行存储器的程序，以控制计算设备实现如第一方面所示的数据处理方法。

根据第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，若计算机程序在计算机中执行，则令计算机执行如第一方面所示的数据处理方法。

本发明实施例的方案中，通过用户输入的目标道路的测试场景数据，确定目标动态数据；并基于目标动态数据与目标道路对应的历史场景数据融合，得到用于测试与场景相关的服务的目标数据。这样，在确定目标动态数据时，无需全部依赖实际场景中的数据，就可以实现地图动态数据应用测试。

另外，本发明实施例提供的方法还将目标动态数据与目标道路对应的历史场景数据融合，得到目标数据，这样，在保证对原有数据无影响的同时，得到目标道路的模拟应用场景的目标数据，以便为多个应用(如导航应用、交通广播等)提供数据服务。

附图说明

从下面结合附图对本发明的具体实施方式的描述中可以更好地理解本发明其中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的特征。

图1示出根据一个实施例的数据处理的架构示意图；

图2示出根据一个实施例的一种数据处理方法的流程图；

图3示出根据一个实施例的一种数据处理的第一界面的示意图；

图4示出根据一个实施例的一种数据处理的第二界面的示意图；

图5示出根据一个实施例的一种数据处理的第三界面的示意图；

图6示出根据一个实施例的一种数据处理的第四界面的示意图；

图7示出根据一个实施例的数据处理装置的结构框图；

图8示出根据一个实施例的计算设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明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发明的示例来提供对本发明更好的理解。

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测量的关系或者顺序。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，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

目前，地图动态数据应用场景测试的传统方案，需要从实际场景中寻找多种类别的数据如交通事件或者路况，对地图动态数据应用场景进行测试。其中，交通事件可以是发生在道路上的与交通出行相关的事件，如车祸、路面积水等；路况用于表征道路的拥堵状态；地图动态数据是在真实世界一直存在且每时每刻都在变化的数据，通常，通过大数据挖掘而来。

例如，若用户(如测试工作人员)想要测试在暴雪天气下对道路A的影响，只能等待道路A所处位置下暴雪，才能确定与道路A对应的地图动态数据。由此，传统方案依赖大量的随机因素如道路积水、交通事故、修路、特殊情况下的道路管制、天气原因等，导致很多场景都靠运气进行测试，如果某些随机因素没有出现过，那么有些场景根本无法测试。

例如：测试在道路积水或拥堵的场景下，对导航播报等行为的影响和展示，需要获取到事件发生的季节、道路排水设施、道路老化程度、是否是上下班的高峰期等地图动态数据。以及测试暴雪天气对出行的影响，需要等待该道路下暴雪才能进行测试。

另外，如果要结合路况拥堵、道路的老化程度以及天气因素等多个数据进行测试时，需要获取在一个地方同时发生上述多个因素才能测试，那么更会增加测试难度。

由此，本发明实施例提供了一种数据处理方法，该方法主要借助化繁为简进行等价转换的方式，将地图动态数据难构造的问题进行简化屏蔽，进而方便测试工作人员进行地图动态数据场景测试。另外，将测试操作过程简化为封装成前端平台，进一步降低测试成本和应用使用成本。

基于此，具体数据处理方法如下所示。

首先，对本发明实施例提供的一种数据处理架构进行说明。

如图1所示，数据处理系统可以包括模拟阶段和信息发布阶段。其中，模拟阶段是为信息发布阶段提供服务数据，信息发布阶段以这些服务数据为基础，对外向用户或者应用程序的服务器提供服务。

例如，导航应用程序可以根据模拟阶段得到的服务数据，向用户提供导航服务，如服务数据表示道路A由于修路，会造成5个小时的拥堵，那么导航应用程序根据这些服务数据向用户进行温馨提示，以便用户确定导航路线或者重新规划路线。

基于此，下面对上述两个阶段进行详细描述：

首先，模拟阶段具体可以包括：

(1)构造前端模块，即分析目标动态数据与应用场景的关系，按照应用场景最易使用原则设计前端框架，此时，可以不考虑具体目标动态数据自身的相互限制。

(2)模拟处理服务模块，即逆向梳理目标动态数据和应用场景的关系，结合目标动态数据协议把前端转换回目标动态数据协议的数据并进行完善，如填补目标动态数据和/或矫正目标动态数据。

(3)发布协议转换服务模块，即拆分出目标动态数据，单独将目标动态数据融合转换到当前发布已有数据之中，得到目标数据，目标数据用于测试与场景相关的服务。

接着，信息发布阶段基于目标数据，结合事件发布如交通部门发布的路段A出现道路塌方造成封路的信息，路况发布如由于天气原因造成1个小时的拥堵，天气数据如城市A有暴雨的黄色预警，以及交通公共设施数据(如新增或者维修某个道路的红绿灯信号、实时公交等)，为多种数据应用服务(如导航应用程序、交通广播等服务)。

其次，信息发布阶段可以包括至少一个发布信息的途径，途径可以包括交通发布统计如交警部门、路况发布途径如道路维修部门或者交通广播、导航发布途径如各种导航应用程序以及天气发布途径如天气预报或者天气应用程序。通过目标数据以及发布信息的途径，可以为各种数据应用服务，进一步地，可以通过用户端以应用程序的方式向用户提供服务。

由此，基于上述架构，本发明实施例中结合图2对本发明实施例提供的数据处理方法作出进一步说明。

图2示出根据一个实施例的一种数据处理方法的流程图。

如图2所示，该方法可以包括步骤210至步骤230：

首先，步骤210，获取目标道路的测试场景数据；其次，步骤220，根据测试场景数据以及与目标道路相关的目标地图基础数据，生成目标动态数据；然后，步骤230，将目标动态数据与目标道路对应的历史场景数据融合，得到目标数据，目标数据用于测试与场景相关的服务。

下面分别对上述步骤进行详细说明：

首先，涉及步骤210，其中，该步骤在一种可能的实施例中具体可以包括接收用户在测试界面中的第一输入；响应于第一输入，获取目标道路的测试场景数据。

由此，可以根据用户的需求确定测试场景数据。其中，测试场景数据包括下述中的至少一项：目标道路的名称、测试场景的发生时间、测试场景的测试事件类型。

举例说明，如图3所示，电子设备显示测试页面，该测试页面包括目标道路所在地区的功能选项、目标道路的名称的功能选项、测试场景的发生时间的功能选项，以及测试场景的测试事件类型的功能选项。

由此，用户可以通过该测试页面(或客户端)填写自己感兴趣的测试场景数据，然后提交模拟处理服务模块，以执行步骤220。如图3所示，目标道路所在地区的功能选项即图3中的“A市”、目标道路的名称即图3中的“道路A”、测试场景的发生时间“夏季7月，上午8点，早高峰”，以及测试场景的测试事件类型“暴雨”。

其次，步骤220，该步骤具体可以包括：

根据测试场景数据，生成测试场景数据的属性数据，以及在地图数据中筛选目标地图基础数据；

将测试场景数据、属性数据和目标地图基础数据相关联，生成目标动态数据。

其中，属性数据可以包括与测试场景数据相关的测试目标道路的问题事件的属性，如，拥堵等级、拥堵时长、封路时长、出现事故的等级、驻派交警的数量等属性数据。另外，目标动态数据具有表征单独元素(或者维度)的数据结构，目标动态数据中的每个元素用于表征目标道路的至少一个道路特征，或者，可以理解为包括多个维度，多个维度的每个维度分别代表目标道路的道路特征。

举例说明，在模拟处理服务模块接收到测试场景数据时，生成测试场景数据的属性数据，即补齐用户无需填写(或者选择)的其他必要数据，如图4所示，接图3中的例子，根据“道路A”、“夏季7月，上午8点，早高峰”以及“暴雨”，生成“暴雨等级-黄色预警”、“道路A的拥堵等级”、“道路A拥堵时长”、“道路A封路时长”、“出现事故的等级”、“驻派交警的数量”等属性数据。

基于此，将测试场景数据和在地图数据中与测试场景数据对应的目标地图基础数据绑定，即根据测试场景数据中的目标道路的名称，在地图数据中匹配到该目标道路的位置。如图5所示，利用地图路网数据，将用户确定的目标道路的坐标或名称转化成大数据挖掘出来的位置表达格式。

需要说明的是，测试场景数据绑定到目标地图基础数据之后，模拟处理服务模块会将所有数据整合成一种表达单独元素的数据结构，比如单交通事件信息或者单道路路况信息等，这些孤立的数据在该系统中称为单元数据，这些单元数据仅仅能代表一种场景，不能直接供下游使用。

由此，模拟处理服务模块通过根据用户输入的测试场景数据，生成目标动态数据，省去原本大数据生产的各种计算过程，直接构造符合步骤230中涉及的协议规则的最终态数据即目标动态数据。

另外，本发明实施例中还提供了另一种可能，即存在与测试场景数据对应的实际场景数据，此时，可以逆向梳理测试场景数据和实际应用场景数据的关系，并结合实际应用场景数据把前端转换回测试场景数据进行完善填补矫正，具体可以参照如下步骤：

根据测试场景数据、属性数据和目标地图基础数据，确定是否存在与目标道路对应的实际场景数据；

在存在与目标道路对应的实际场景数据的情况下，根据实际场景数据、测试场景数据、属性数据和目标地图基础数据，生成目标动态数据。

然后，步骤230，该步骤具体可以包括：

根据目标动态数据中的属性数据，对历史场景数据进行反向解析，得到解析数据；

将目标动态数据与解析数据融合，得到目标数据。

这里，发布协议转换服务模块用于将目标动态数据融合到目前已有的历史场景数据中，生成新的目标数据，这样，新的目标数据可以保障对原有数据无影响。其中，在目标动态数据转到发布协议转换服务模块的情况下，发布协议转换服务模块结合与目标动态数据对应的数据协议，将目标动态数据融合到历史场景数据中。

其中，上述涉及的融合方法可以是任何形式的融合，主要功能包括将融合逻辑与后续的发布环节结合，再次简化整个系统的维护成本。

举例说明，如图6所示，接图4中的例子，根据“道路A”、“夏季7月，上午8点，早高峰”以及“暴雨”，可以在真实的总历史场景数据中获取与测试场景数据相关的历史场景数据，并分析每个历史场景数据与测试场景数据的关系度，即在2000年“道路A”在“暴雨”时的拥堵等级2、道路A拥堵时长2小时、未封路以及出现事故的等级为3级-事故率低。那么，可以将历史场景数据作为本次测试场景数据的参考值。

需要说明的是，若真实的总历史场景数据中并未包括与测试场景数据相关的历史场景数据，可以结合测试场景数据为目标数据，直到出现与测试场景数据相关的场景数据，然后将出现的场景数据作为测试场景数据的参考值。

基于此，本发明实施例提供的方法可以通过信息发布阶段将目标数据发布到各类数据发布服务，供下游随意使用。

由此，在一种可能的实施例中，步骤230之后，该方法还可以包括：

在目标数据满足预设发布条件的情况下，获取目标数据的发布途径数据；利用与发布途径数据对应的发布协议，发布目标数据。

基于此，该目标数据可以作为一个单独的单元数据，将原有的历史目标数据更新或者替换为新的目标数据的方式，融合转换到当前发布的数据之中，具体可以执行如下步骤：

在发布协议中包括历史目标数据的情况下，将历史目标数据替换为目标数据后进行发布。

其中，发布途径数据包括下述中的至少一个：交通发布途径数据、路况发布途径数据、导航发布途径数据、天气发布途径数据。

综上，本发明实施例提供的方法，将地图动态数据应用场景测试难的问题，借助效果等价思想进行转换，形成测试场景数据与历史场景数据融合的方式。这里，主要借助化繁为简进行等价转换以及模拟的方式将有些不可能测试的场景变成可能，并将地图动态数据难构造的问题进行简化屏蔽，进而方便测试工作人员进行地图动态数据场景测试。

另外，将测试操作过程简化为封装成前端平台，进一步降低测试成本和应用使用成本。即将测试的目标动态数据与实际的历史场景数据融合，以考虑其他系统对目标动态数据的依赖是否对当前测试场景造成影响。

此外，从该数据处理方法应用到实际场景中的情况来说，本发明实施例提供的方法通过构建测试场景数据，可以减少大数据获取实际场景数据的计算程度，由此，考虑认知成本，可以按照当前应用方理解构造即可，底层服务帮忙处理。另外，本发明实施例提供的方法可以在最底层的服务进行模拟转化，这也可以解决目前测试方式中应用和场景相互依赖的问题。

基于上述数据处理的方法，本发明实施例提供了一种数据处理装置，具体结合图7进行详细说明。

图7示出根据一个实施例的数据处理装置的结构框图。

如图7所示，该数据处理装置700具体可以包括：

获取模块701，用于获取目标道路的测试场景数据；

生成模块702，用于根据测试场景数据以及与目标道路相关的目标地图基础数据，生成目标动态数据；

处理模块703，用于将目标动态数据与目标道路对应的历史场景数据融合，得到目标数据，目标数据用于测试与场景相关的服务。

其中，测试场景数据包括下述中的至少一项：目标道路的名称、测试场景的发生时间、测试场景的测试事件类型。

这样，通过用户输入的目标道路的测试场景数据，确定目标动态数据；并基于目标动态数据与目标道路对应的历史场景数据融合，得到用于测试与场景相关的服务目标数据。这样，在确定目标动态数据时，无需全部依赖实际场景中的数据，就可以实现地图动态数据应用测试。

基于此，下面对本发明实施例提供的数据处理装置700进行详细说明：

在一种可能的实施例中，获取模块701具体可以用于，接收用户在测试界面中的第一输入；响应于第一输入，获取目标道路的测试场景数据。

生成模块702具体可以用于，根据测试场景数据，生成测试场景数据的属性数据，以及在地图数据中筛选目标地图基础数据；

将测试场景数据、属性数据和目标地图基础数据相关联，生成目标动态数据。

本发明实施例中涉及的目标动态数据具有表征单独元素(或者维度)的数据结构，目标动态数据中的每个元素用于表征目标道路的至少一个道路特征，或者，可以理解为包括多个维度，多个维度的每个维度分别代表目标道路的道路特征。

基于此，该数据处理装置700还可以包括判定模块，用于根据测试场景数据、属性数据和目标地图基础数据，确定是否存在与目标道路对应的实际场景数据；

在存在与目标道路对应的实际场景数据的情况下，根据实际场景数据、测试场景数据、属性数据和目标地图基础数据，生成目标动态数据。

本发明实施例中的目标动态数据具有表征单独元素的数据结构，目标动态数据中的每个元素用于表征目标道路的至少一个道路特征。

在另一种可能的实施例中，处理模块703具体可以用于，根据目标动态数据中的属性数据，对历史场景数据进行反向解析，得到解析数据；

将目标动态数据与解析数据融合，得到目标数据。

另外，本发明实施例中的数据处理装置700还可以包括发布模块703，。基于此，获取模块701还可以用于，在目标数据满足预设发布条件的情况下，获取目标数据的发布途径数据；发布模块702还可以用于，利用与发布途径数据对应的发布协议，发布目标数据。

基于此，发布模块702具体可以用于在发布协议中包括历史目标数据的情况下，将历史目标数据替换为目标数据后进行发布。

其中，发布途径数据包括下述中的至少一个：交通发布途径数据、路况发布途径数据、导航发布途径数据、天气发布途径数据。

综上，本发明实施例提供的装置，将地图动态数据应用场景测试难的问题，借助效果等价思想进行转换，形成测试场景数据与历史场景数据融合的方式。这里，主要借助化繁为简进行等价转换以及模拟的方式将有些不可能测试的场景变成可能，并将地图动态数据难构造的问题进行简化屏蔽，进而方便测试工作人员进行地图动态数据场景测试。

另外，将测试操作过程简化为封装成前端平台，进一步降低测试成本和应用使用成本。即将测试的目标动态数据与实际的历史场景数据融合，以考虑其他系统对目标动态数据的依赖是否对当前测试场景造成影响。

图8示出根据一个实施例的计算设备的结构示意图。

如图8所示，能够实现根据本发明实施例数据处理方法、数据处理装置的计算设备的示例性硬件架构的结构图。

该设备可以包括处理器801以及存储有计算机程序指令的存储器802。

具体地，上述处理器801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发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器802可以包括用于信息或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器802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)驱动器或者两个及其以上这些的组合。在合适的情况下，存储器802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802可在综合网关设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器802是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器802包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存，或者两个或及其以上这些的组合。

处理器801通过读取并执行存储器802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方法。

收发器803，主要用于实现本发明实施例中各装置或者与其他设备中的通信。

在一个示例中，该设备还可包括总线804。其中，如图8所示，处理器801、存储器802和收发器803通过总线804连接并完成相互间的通信。

总线804包括硬件、软件或两者。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、外围控件互连(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803可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。

本发明实施例还提供了与上述数据处理方法对应的计算机可读存储介质。

在一种可能的实施例中，本发明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，当计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行本发明实施例数据处理方法的步骤。

需要明确的是，本发明并不局限于上文实施例中所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了描述的方便和简洁，这里省略了对已知方法的详细描述，并且上述描述的系统、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。

本领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，任何熟悉本技术领域的技术人员在领会本发明的精神后，在本发明揭露的技术范围内作出各种改变、修改和添加，或者等效替换以及改变步骤之间的顺序，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种数据处理方法，包括：

获取目标道路的测试场景数据；

根据所述测试场景数据，以及与所述目标道路相关的目标地图基础数据，生成目标动态数据；

将所述目标动态数据与所述目标道路对应的历史场景数据融合，得到目标数据，所述目标数据用于测试与场景相关的服务。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述测试场景数据以及与所述目标道路相关的目标地图基础数据，生成目标动态数据，包括：

根据所述测试场景数据，生成所述测试场景数据的属性数据，以及在地图数据中筛选所述目标地图基础数据；

将所述测试场景数据、所述属性数据和所述目标地图基础数据相关联，生成目标动态数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，在所述生成目标动态数据之前，所述方法还包括：

根据所述测试场景数据、所述属性数据和所述目标地图基础数据，确定是否存在与所述目标道路对应的实际场景数据；

在存在与所述目标道路对应的实际场景数据的情况下，根据所述实际场景数据、所述测试场景数据、所述属性数据和所述目标地图基础数据，生成目标动态数据。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述目标动态数据具有表征单独元素的数据结构，所述目标动态数据中的每个元素用于表征所述目标道路的至少一个道路特征。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述将所述目标动态数据与所述目标道路对应的历史场景数据融合，得到目标数据，包括：

根据所述目标动态数据中的属性数据，对所述历史场景数据进行反向解析，得到解析数据；

将所述目标动态数据与所述解析数据融合，得到目标数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述得到目标数据之后，所述方法还包括：

在所述目标数据满足预设发布条件的情况下，获取所述目标数据的发布途径数据；

利用与所述发布途径数据对应的发布协议，发布所述目标数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述利用与所述发布途径数据对应的发布协议，发布所述目标数据，包括：

在所述发布协议中包括历史目标数据的情况下，将所述历史目标数据替换为所述目标数据后进行发布。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述发布途径数据包括下述中的至少一个：交通发布途径数据、路况发布途径数据、导航发布途径数据、天气发布途径数据。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取目标道路的测试场景数据，包括：

接收用户在测试界面中的第一输入；

响应于所述第一输入，获取目标道路的测试场景数据。

10.根据权利要求1或9所述的方法，其中，所述测试场景数据包括下述中的至少一项：所述目标道路的名称、测试场景的发生时间、所述测试场景的测试事件类型。

11.一种数据处理装置，包括：

获取模块，用于获取目标道路的测试场景数据；

生成模块，用于根据所述测试场景数据，以及与所述目标道路相关的目标地图基础数据，生成目标动态数据；

处理模块，用于将所述目标动态数据与所述目标道路对应的历史场景数据融合，得到目标数据，所述目标数据用于测试与场景相关的服务。

12.一种计算设备，其中，所述设备包括至少一个处理器和存储器，所述存储器用于存储有计算机程序指令，所述处理器用于执行所述存储器的所述程序，以控制所述计算机设备实现如权利要求1-10中的任意一种数据处理方法。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，若所述计算机程序在计算机中执行，则令计算机执行如权利要求1-10中的任意一种数据处理方法。

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