CN114913620A - 数据提取方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
数据提取方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114913620A CN114913620A CN202210539192.8A CN202210539192A CN114913620A CN 114913620 A CN114913620 A CN 114913620A CN 202210539192 A CN202210539192 A CN 202210539192A CN 114913620 A CN114913620 A CN 114913620A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- data
- vehicle state
- state data
- time point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 88
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 17
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 144
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 36
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 9
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 10
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 6
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 2
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011076 safety test Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
- G07C5/008—Registering or indicating the working of vehicles communicating information to a remotely located station
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请涉及一种数据提取方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：首先获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据，若所获取的当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，目标时间段包括当前时间点、当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长，然后向服务器上传目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由服务器从目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取车辆的场景数据。大大减少了上传至服务器的数据量和提取的车辆的场景数据量，从而减少了场景数据提取过程中所消耗的时间并且提高了场景数据的提取效率。
Description
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种数据提取方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶产品的安全性越来越受到人们的重视，为了验证自动驾驶产品的安全性，需要进行基于大规模场景的测试，因此，如何获取场景数据对于自动驾驶产品的安全性测试尤为重要。
目前，最常用的场景数据采集方法是利用专业的数据采集车采集车辆行驶过程中各时间点对应的数据，并将所有时间点对应的大量数据上传至服务器，由服务器从大量数据中提取所需要的场景数据,由于该方法采集的数据量很大，因此，导致服务器从大量数据中提取场景数据的过程耗时较长以及场景数据的提取效率较低。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够减少场景数据提取过程中所消耗的时间以及提高场景数据的提取效率的数据提取方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面，本申请提供了一种数据提取方法。所述方法包括：
获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据；
若所述环境数据和所述车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，所述目标时间段包括所述当前时间点、所述当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长；
向服务器上传所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由所述服务器从所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取所述车辆的场景数据。
第二方面，本申请还提供了一种数据提取装置。所述装置包括：
第一获取模块，用于获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据；
第二获取模块，用于若所述环境数据和所述车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，所述目标时间段包括所述当前时间点、所述当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长；
上传模块，用于向服务器上传所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由所述服务器从所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取所述车辆的场景数据。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据；
若所述环境数据和所述车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，所述目标时间段包括所述当前时间点、所述当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长；
向服务器上传所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由所述服务器从所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取所述车辆的场景数据。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据；
若所述环境数据和所述车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，所述目标时间段包括所述当前时间点、所述当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长；
向服务器上传所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由所述服务器从所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取所述车辆的场景数据。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据；
若所述环境数据和所述车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，所述目标时间段包括所述当前时间点、所述当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长；
向服务器上传所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由所述服务器从所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取所述车辆的场景数据。
上述数据提取方法、装置、计算机设备和存储介质，首先获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据，若所获取的当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，目标时间段包括当前时间点、当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长，然后向服务器上传目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由服务器从目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取车辆的场景数据。本实施例是将满足预设的触发条件的当前时间点所对应的目标时间段对应的环境数据和车辆状态数据上传至服务器，并由服务器从目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取车辆的场景数据，对于其余的时间所对应的环境数据和车辆状态数据则不会上传至服务器，使得上传至服务器的数据量和提取的车辆的场景数据量都大大减少，从而减少了场景数据提取过程中所消耗的时间并且提高了场景数据的提取效率。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种数据提取方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的一种场景提取方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种场景提取结构框图；
图4是本申请实施例提供的另一种场景提取结构框图；
图5是本申请实施例提供的另一种场景提取方法的流程示意图；
图6是本申请实施例提供的一种数据提取装置的结构框图；
图7是本申请实施例提供的一种计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
参照图1，图1是本申请实施例提供的一种数据提取方法的流程示意图，该方法应用于计算机设备。该方法包括以下步骤：
S101，获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据。
本步骤中，由车辆上的传感器获取车辆行驶过程中的环境数据，车辆上的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，车辆上各种传感器组合在一起成为车辆感知系统；所获取到的环境数据包括但不限于车辆环境的图像数据、点云数据、周围其他环境车辆的相对位置、速度、加速度等数据。
由车辆上的智能域控制器通过车内的控制器局域网络(Controller AreaNetwork，CAN)获取车门控制器、转向控制器、制动控制器等发出的各种车辆行驶过程中的车辆状态数据，车辆状态数据可包括但不限于车辆自身的速度、加速度、车辆侧倾角、驾驶员油门踏板开度、驾驶员制动踏板开度、方向盘转角、灯光状态、喇叭状态以及雨刮器状态等数据。
车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据即为车辆行驶过程中任意时刻对应的环境数据和车辆状态数据。
车辆感知系统与智能域控制器可以以一种集成的形式存在于车辆上，同时获取车辆行驶环境数据及车辆状态数据。
S102，若环境数据和车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，目标时间段包括当前时间点、当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长。
例如，预设的触发条件为方向盘急速转动一圈。某时刻，驾驶员急速转动方向盘一圈，此时刻的环境数据和车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取此时刻、此时刻之前20秒以及此时刻之后10秒的环境数据和车辆状态数据。
S103，向服务器上传目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由服务器从目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取车辆的场景数据。
需要说明的是，若车辆上安装有存储器，则目标时间段可包括当前时间点、当前时间点之前的第一预设时长和/或当前时间点之后的第二预设时长，即目标时间段可包括当前时间点、当前时间点之前的第一预设时长，或者目标时间段可包括当前时间点、当前时间点之后的第二预设时长，或者目标时间段可包括当前时间点、当前时间点之前的第一预设时长和当前时间点之后的第二预设时长。若车辆上没有安装存储器，则目标时间段可包括当前时间点、当前时间点之后的第二预设时长。
在一个实施例中，若车辆上未安装数据上传模块，则将满足预设的触发条件的目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据先存储至车辆上另一较大存储设备，然后定期采用离线上传的方式将该较大存储设备中的环境数据和车辆状态数据上传至服务器。
本实施例提供的数据提取方法，首先获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据，若所获取的当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，目标时间段包括当前时间点、当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长，然后向服务器上传目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由服务器从目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取车辆的场景数据。本实施例是将满足预设的触发条件的当前时间点所对应的目标时间段对应的环境数据和车辆状态数据上传至服务器，并由服务器从目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取车辆的场景数据，对于其余的时间所对应的环境数据和车辆状态数据则不会上传至服务器，使得上传至服务器的数据量和提取的车辆的场景数据量都大大减少，从而减少了场景数据提取过程中所消耗的时间并且提高了场景数据的提取效率。
在一个实施例中，从上传至服务器的目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取场景数据，并通过仿真软件将所提取的场景数据复现为仿真场景，用于后续的仿真测试。其中场景数据包括环境数据、部分车辆状态数据或者环境数据和部分车辆状态数据的组合。
在另一个实施例中，先从上传至服务器的目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取场景数据，然后为所提取的场景数据打上相应的场景标签，并将这些打上场景标签的场景数据回灌至相应的传感器和控制器中，用于后续的回灌测试。
本实施例提供的方法，不仅可用于安装有存储器的车辆，还可用于未安装存储器的车辆，不仅可用于安装有数据上传模块的车辆，还可用于未安装数据上传模块的车辆，这就使得在采集场景数据时，可以用量产车代替专业的测试车，降低了成本；根据仿真测试和回灌测试所需要的场景从采集的环境数据和车辆状态数据中提取场景数据，提取的场景数据更具有针对性。
在一些实施例中，获取当前时间点之前的第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，包括：
若车辆的存储器中存储有第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，则从存储器中获取第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据。
例如，第一预设时长为当前时间点之前的20秒，则数据上传模块从存储器中获取的就是当前时间点之前的20秒所对应的环境数据和车辆状态数据。其中数据上传模块可以为车联网智能终端(Telematics BOX，T-BOX)。
本实施例提供的方法，从存储器中获取当前时间点之前第一预设时长对应的环境数据和车辆状态数据，使得后续服务器从目标时间段对应的环境数据和车辆状态数据中提取车辆场景数据的过程更有针对性。
在一些实施例中，获取当前时间点之后的第二预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，包括：
从车辆的传感器获取第二预设时长所对应的环境数据，并从车辆的智能域控制器获取第二预设时长所对应的车辆状态数据。
例如，第二预设时长为当前时间点之后的10秒，则数据上传模块直接从车辆的传感器获取当前时间点之后的10秒对应的环境数据以及从车辆的智能域控制器获取当前时间点之后的10秒对应的车辆状态数据。
本实施例提供的方法，直接从车辆的传感器获取第二预设时长对应的环境数据，并直接从车辆的智能域控制器获取第二预设时长所对应的车辆状态数据，传感器和智能域控制器获取的数据不需要预存在存储器中，节约了存储器的存储资源。
在一些实施例中，方法还包括：
若环境数据和车辆状态数据不满足触发条件，且车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时长大于或等于预设时长，则将当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至存储器中，并删除与当前时间点之间的时间长度大于等于预设时长的时间点所对应的环境数据和车辆状态数据。
例如，预设时长为10秒，若当前时间点车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时长为10秒，则将当前时间点的环境数据和车辆状态数据保存至存储器中，并删除存储的第1个时间点对应的环境数据和车辆状态数据。
本实施例通过删除与当前时间点之间的时间长度大于等于预设时长的时间点所对应的环境数据和车辆状态数据，将存储器中存储的数据所对应的时长一直控制在预设时长左右范围内，可以大大降低所需存储器的存储容量，节约成本。
在一些实施例中，获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据之后，还可以包括：
按照车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时间点的先后顺序，将当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至车辆的存储器中。
环境数据和车辆状态数据在存储时应具备获取时刻的时间戳(即时间点)，用于不同传感器获取到数据的同步。
本实施例中环境数据和车辆状态数据在存储至存储器时具备获取时刻的时间戳，有利于不同传感器获取到数据的同步，避免数据在时间顺序上出现混乱。
在一些实施例中，触发条件包括车辆进行急加速、急减速、车辆的驾驶员急速转动方向盘、驾驶员连续鸣笛、驾驶员连续闪烁大灯、雨刮器开至最大挡位、车辆的传感器报故障、车辆的控制器报故障、不同传感器识别到的目标结果之间的差异大于或等于预设差异阈值以及接收到用户触发的触发信号中的至少一项。
其中，不同传感器识别到的目标结果之间的差异大于或等于预设差异阈值，例如车辆上安装有摄像头和激光雷达这两种传感器，车辆行驶过程中的某一时刻，摄像头识别到车辆前方100米有一块石头，激光雷达识别到车辆前方150米有一块石头，而预设的不同传感器识别到车辆前方物体距离的差异阈值是30米，因此摄像头和激光雷达识别到车辆前方物体距离的差异比预设的差异阈值大20米，此时车辆上的传感器和智能域控制器获取到的数据满足预设的触发条件。
车辆进行急加速、急减速、车辆的驾驶员急速转动方向盘、驾驶员连续鸣笛、驾驶员连续闪烁大灯以及雨刮器开至最大挡位等触发条件属于具有典型危险特征的触发条件；车辆的传感器报故障、车辆的控制器报故障以及不同传感器识别到的目标结果之间的差异大于或等于预设差异阈值等触发条件属于对控制器开发具有参考价值的触发条件。
在一个实施例中，在车辆行驶过程中的某时刻，车辆上的测试人员观察到某种他认为有必要记录的场景，而该场景又不属于具有典型危险特征的触发条件对应的场景和对控制器开发具有参考价值的触发条件对应的场景，此时测试人员就需要在车辆上的人工触发模块触发触发信号，以获取该时刻对应的目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据。
本实施例提供的方法，触发条件只包括具有典型危险特征的触发条件、具有参考价值的触发条件以及测试人员人工触发的触发信号，这就使得所获取的满足触发条件的环境数据和车辆状态数据比较少，从而使得后面上传至服务器的数据数量也大大减少，节省了上传资源。
参照图2和图3，图2是本申请实施例提供的一种场景提取方法的流程示意图，图3是本申请实施例提供的一种场景提取结构框图，该结构框图包括数据获取模块310、数据临时存储模块320、数据上传模块330以及场景数据处理平台340，数据获取模块310包括传感器311和智能域控制器312。结合图2和图3，图2中的场景提取方法的步骤包括：
S201、获取环境数据。
由图3中的传感器311获取车辆行驶过程中的环境数据。
S202、获取车辆状态数据。
由图3中的智能域控制器312获取车辆行驶过程中的车辆状态数据。
S203、将获取的数据存储在存储器上。
本步骤是将步骤S201和S202获取的环境数据和车辆状态数据存储在存储器上，存储器指的是图3中的数据临时存储模块320。
S204、判断获取的当前时间点的数据是否满足触发条件。
由智能域控制器312判断获取的当前时间点的数据是否满足触发条件。
S205、上传前20秒内及后10秒数据。
若当前时间点的数据满足触发条件，由数据上传模块330向场景数据处理平台340上传前20秒内及后10秒数据。
本实施例中的目标时间段包括当前时间点、当前时间点之前的第一预设时长和当前时间点之后的第二预设时长，其中第一预设时长等于20秒，第二预设时长等于10秒。
S206、判断已存储数据的时长是否超过20秒。
若当前时间点的数据不满足触发条件，由智能域控制器312判断已存储数据的时长是否超过20秒。
S207、存入当前时间点的数据，删除最近20秒以前的数据。
若已存储数据的时长超过20秒，则将当前时间点的数据存入数据临时存储模块320，并删除与当前时间点之间的时间长度大于等于20秒的时间点所对应的环境数据和车辆状态数据。
图2中的步骤S204、S205、S206、S207对应于图3中的智能域控制器312将触发信号发送至数据上传模块330的过程。
S208、提取场景数据。
提取场景数据的过程是在图3中的场景数据处理平台340上完成的，场景数据处理平台340即上述实施例中提到的服务器。
本实施例提供的方法，是在传感器获取车辆行驶过程中的环境数据以及智能域控制器获取车辆行驶过程中的车辆状态数据之后，先将获取的数据存储在存储器上，然后由智能域控制器判断获取的数据是否满足触发条件，如果获取的数据满足触发条件，则上传前20秒内及后10秒数据，并由场景数据处理平台从上传的数据中提取所需要的场景数据；如果获取的数据不满足触发条件，则由智能域控制器判断已存储数据的时长是否超过20秒，如果已存储数据的时长超过20秒，存入当前时间点的数据，删除最近20秒以前的数据，只保留最近20秒的数据。
参照图4，图4是本申请实施例提供的另一种场景提取结构框图，与图3相比的区别在于：图4仅是将图3中智能域控制器312将触发信号发送至数据上传模块330的过程变为由人工触发模块450触发触发信号使得触发信号作用于数据上传模块。
参照图5，图5是本申请实施例提供的另一种场景提取方法的流程示意图。该实施例包括如下步骤：
S501、获取环境数据。
由传感器获取车辆行驶过程中的环境数据。
S502、获取车辆状态数据。
由智能域控制器获取车辆行驶过程中的车辆状态数据。
S503、判断获取的当前时间点的数据是否满足触发条件。
由智能域控制器判断获取的当前时间点的数据是否满足触发条件。
S504、上传当前时间点及后5秒数据。
若当前时间点的数据满足触发条件，由数据上传模块向场景数据处理平台上传当前时间点及后5秒数据。
本实施例中的目标时间段包括当前时间点和当前时间点之后的第二预设时长，其中第二预设时长等于5秒。
S505、提取场景数据。
由场景数据处理平台从上传的当前时间点及后5秒数据中提取场景数据。
本实施例是在传感器获取车辆行驶过程中的环境数据以及智能域控制器获取车辆行驶过程中的车辆状态数据之后，直接由智能域控制器判断获取的数据是否满足触发条件，若数据满足触发条件，则上传当前时间点及后5秒数据，然后由场景数据处理平台从上传的当前时间点及后5秒数据中提取场景数据，提取场景数据之后继续获取数据，若数据不符合触发条件，则直接继续获取数据。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的数据提取方法的数据提取装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个数据提取装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于数据提取方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种数据提取装置600，包括：第一获取模块601、第二获取模块602和上传模块603，其中：
第一获取模块601，用于获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据；
第二获取模块602，用于若所述环境数据和所述车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，所述目标时间段包括所述当前时间点、所述当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长；
上传模块603，用于向服务器上传所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由所述服务器从所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取所述车辆的场景数据。
在一个实施例中，第二获取模块602，具体用于若所述车辆的存储器中存储有所述第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，则从所述存储器中获取所述第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据。
在一个实施例中，第二获取模块602，具体用于从所述车辆的传感器获取所述第二预设时长所对应的环境数据，并从所述车辆的智能域控制器获取所述第二预设时长所对应的车辆状态数据。
在一个实施例中，装置600还包括第一存储模块，用于若所述环境数据和所述车辆状态数据不满足所述触发条件，且所述车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时长大于或等于预设时长，则将所述当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至所述存储器中，并删除与所述当前时间点之间的时间长度大于等于所述预设时长的时间点所对应的环境数据和车辆状态数据。
在一个实施例中，装置600还包括第二存储模块，用于获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据之后，按照所述车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时间点的先后顺序，将所述当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至所述车辆的存储器中。
在一个实施例中，所述触发条件包括所述车辆进行急加速、急减速、所述车辆的驾驶员急速转动方向盘、所述驾驶员连续鸣笛、所述驾驶员连续闪烁大灯、雨刮器开至最大挡位、所述车辆的传感器报故障、所述车辆的控制器报故障、不同传感器识别到的目标结果之间的差异大于或等于预设差异阈值以及接收到用户触发的触发信号中的至少一项。
上述数据提取装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储自动驾驶数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数据提取方法。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据；
若所述环境数据和所述车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，所述目标时间段包括所述当前时间点、所述当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长；
向服务器上传所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由所述服务器从所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取所述车辆的场景数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
获取所述当前时间点之前的第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，包括：若所述车辆的存储器中存储有所述第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，则从所述存储器中获取所述第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
获取所述当前时间点之后的第二预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，包括：从所述车辆的传感器获取所述第二预设时长所对应的环境数据，并从所述车辆的智能域控制器获取所述第二预设时长所对应的车辆状态数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若所述环境数据和所述车辆状态数据不满足所述触发条件，且所述车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时长大于或等于预设时长，则将所述当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至所述存储器中，并删除与所述当前时间点之间的时间长度大于等于所述预设时长的时间点所对应的环境数据和车辆状态数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
所述获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据之后，所述方法还包括：按照所述车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时间点的先后顺序，将所述当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至所述车辆的存储器中。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
所述触发条件包括所述车辆进行急加速、急减速、所述车辆的驾驶员急速转动方向盘、所述驾驶员连续鸣笛、所述驾驶员连续闪烁大灯、雨刮器开至最大挡位、所述车辆的传感器报故障、所述车辆的控制器报故障、不同传感器识别到的目标结果之间的差异大于或等于预设差异阈值以及接收到用户触发的触发信号中的至少一项。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据；
若所述环境数据和所述车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，所述目标时间段包括所述当前时间点、所述当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长；
向服务器上传所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由所述服务器从所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取所述车辆的场景数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取所述当前时间点之前的第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，包括：若所述车辆的存储器中存储有所述第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，则从所述存储器中获取所述第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取所述当前时间点之后的第二预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，包括：从所述车辆的传感器获取所述第二预设时长所对应的环境数据，并从所述车辆的智能域控制器获取所述第二预设时长所对应的车辆状态数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若所述环境数据和所述车辆状态数据不满足所述触发条件，且所述车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时长大于或等于预设时长，则将所述当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至所述存储器中，并删除与所述当前时间点之间的时间长度大于等于所述预设时长的时间点所对应的环境数据和车辆状态数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
所述获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据之后，所述方法还包括：按照所述车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时间点的先后顺序，将所述当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至所述车辆的存储器中。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
所述触发条件包括所述车辆进行急加速、急减速、所述车辆的驾驶员急速转动方向盘、所述驾驶员连续鸣笛、所述驾驶员连续闪烁大灯、雨刮器开至最大挡位、所述车辆的传感器报故障、所述车辆的控制器报故障、不同传感器识别到的目标结果之间的差异大于或等于预设差异阈值以及接收到用户触发的触发信号中的至少一项。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据；
若所述环境数据和所述车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，所述目标时间段包括所述当前时间点、所述当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长；
向服务器上传所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由所述服务器从所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取所述车辆的场景数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取所述当前时间点之前的第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，包括：若所述车辆的存储器中存储有所述第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，则从所述存储器中获取所述第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取所述当前时间点之后的第二预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，包括：从所述车辆的传感器获取所述第二预设时长所对应的环境数据，并从所述车辆的智能域控制器获取所述第二预设时长所对应的车辆状态数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若所述环境数据和所述车辆状态数据不满足所述触发条件，且所述车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时长大于或等于预设时长，则将所述当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至所述存储器中，并删除与所述当前时间点之间的时间长度大于等于所述预设时长的时间点所对应的环境数据和车辆状态数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
所述获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据之后，所述方法还包括：
按照所述车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时间点的先后顺序，将所述当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至所述车辆的存储器中。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
所述触发条件包括所述车辆进行急加速、急减速、所述车辆的驾驶员急速转动方向盘、所述驾驶员连续鸣笛、所述驾驶员连续闪烁大灯、雨刮器开至最大挡位、所述车辆的传感器报故障、所述车辆的控制器报故障、不同传感器识别到的目标结果之间的差异大于或等于预设差异阈值以及接收到用户触发的触发信号中的至少一项。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种数据提取方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据；
若所述环境数据和所述车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，所述目标时间段包括所述当前时间点、所述当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长；
向服务器上传所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由所述服务器从所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取所述车辆的场景数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述当前时间点之前的第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，包括：
若所述车辆的存储器中存储有所述第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，则从所述存储器中获取所述第一预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述当前时间点之后的第二预设时长所对应的环境数据和车辆状态数据，包括：
从所述车辆的传感器获取所述第二预设时长所对应的环境数据，并从所述车辆的智能域控制器获取所述第二预设时长所对应的车辆状态数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述环境数据和所述车辆状态数据不满足所述触发条件，且所述车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时长大于或等于预设时长，则将所述当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至所述存储器中，并删除与所述当前时间点之间的时间长度大于等于所述预设时长的时间点所对应的环境数据和车辆状态数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据之后，所述方法还包括：
按照所述车辆的存储器中已存储的环境数据和车辆状态数据所对应的时间点的先后顺序，将所述当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据存储至所述车辆的存储器中。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述触发条件包括所述车辆进行急加速、急减速、所述车辆的驾驶员急速转动方向盘、所述驾驶员连续鸣笛、所述驾驶员连续闪烁大灯、雨刮器开至最大挡位、所述车辆的传感器报故障、所述车辆的控制器报故障、不同传感器识别到的目标结果之间的差异大于或等于预设差异阈值以及接收到用户触发的触发信号中的至少一项。
7.一种数据提取装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取车辆行驶过程中当前时间点对应的环境数据和车辆状态数据；
第二获取模块，用于若所述环境数据和所述车辆状态数据满足预设的触发条件，则获取目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，其中，所述目标时间段包括所述当前时间点、所述当前时间点之前的第一预设时长和/或之后的第二预设时长；
上传模块，用于向服务器上传所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据，以由所述服务器从所述目标时间段所对应的环境数据和车辆状态数据中提取所述车辆的场景数据。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210539192.8A CN114913620A (zh) | 2022-05-18 | 2022-05-18 | 数据提取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210539192.8A CN114913620A (zh) | 2022-05-18 | 2022-05-18 | 数据提取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114913620A true CN114913620A (zh) | 2022-08-16 |
Family
ID=82768418
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210539192.8A Pending CN114913620A (zh) | 2022-05-18 | 2022-05-18 | 数据提取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114913620A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117041916A (zh) * | 2023-09-27 | 2023-11-10 | 创意信息技术股份有限公司 | 一种海量数据处理方法、装置、系统及存储介质 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108627350A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-10-09 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 车辆测试系统和方法 |
| CN109739216A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-10 | 深圳普思英察科技有限公司 | 自动驾驶系统实际路测的测试方法及系统 |
| CN110736627A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-31 | 山东省科学院自动化研究所 | 一种自动驾驶测试车及其远程控制系统、方法 |
| CN111506980A (zh) * | 2019-01-30 | 2020-08-07 | 斯特拉德视觉公司 | 对虚拟驾驶环境生成交通场景的方法及装置 |
| CN112995286A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-18 | 福瑞泰克智能系统有限公司 | 辅助驾驶系统的数据管理系统、方法和存储介质 |
| CN113641874A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-11-12 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种数据采集处理系统及数据采集处理方法 |
| CN114120645A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-01 | 北京航空航天大学 | 一种自然行驶环境下交通场景的提取方法 |
| CN114333101A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-12 | 华人运通(上海)自动驾驶科技有限公司 | 一种车辆数据处理方法 |
-
2022
- 2022-05-18 CN CN202210539192.8A patent/CN114913620A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108627350A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-10-09 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 车辆测试系统和方法 |
| CN109739216A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-10 | 深圳普思英察科技有限公司 | 自动驾驶系统实际路测的测试方法及系统 |
| CN111506980A (zh) * | 2019-01-30 | 2020-08-07 | 斯特拉德视觉公司 | 对虚拟驾驶环境生成交通场景的方法及装置 |
| CN110736627A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-31 | 山东省科学院自动化研究所 | 一种自动驾驶测试车及其远程控制系统、方法 |
| CN112995286A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-18 | 福瑞泰克智能系统有限公司 | 辅助驾驶系统的数据管理系统、方法和存储介质 |
| CN113641874A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-11-12 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种数据采集处理系统及数据采集处理方法 |
| CN114120645A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-01 | 北京航空航天大学 | 一种自然行驶环境下交通场景的提取方法 |
| CN114333101A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-12 | 华人运通(上海)自动驾驶科技有限公司 | 一种车辆数据处理方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117041916A (zh) * | 2023-09-27 | 2023-11-10 | 创意信息技术股份有限公司 | 一种海量数据处理方法、装置、系统及存储介质 |
| CN117041916B (zh) * | 2023-09-27 | 2024-01-09 | 创意信息技术股份有限公司 | 一种海量数据处理方法、装置、系统及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110570538B (zh) | 智能驾驶汽车中黑匣子数据的管理方法、装置和设备 | |
| US9002612B2 (en) | Prediction of driver-specific cruise speed using dynamic modeling | |
| CN111127931B (zh) | 一种智能网联汽车的车路云协同方法、装置及系统 | |
| CN109885033B (zh) | 车辆控制指令的安全处理方法和装置 | |
| CN107015550B (zh) | 诊断测试执行控制系统和方法 | |
| CN111572350A (zh) | 电动汽车起火预警方法及装置 | |
| US10946852B2 (en) | Systems and methods for determining engine start time during predicted acceleration events | |
| CN110830547A (zh) | 基于区块链存证的无人驾驶信息存储方法及装置 | |
| CN110888434A (zh) | 自动驾驶方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质 | |
| CN114913620A (zh) | 数据提取方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112802227A (zh) | 车辆adas行驶数据的采集方法、装置、人机交互装置及车辆 | |
| US20190186962A1 (en) | Quality of Service for a Vehicular Plug-and-Play Ecosystem | |
| CN115393818A (zh) | 驾驶场景识别方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| US20190389472A1 (en) | Transportation infrastructure communication and control | |
| US20180157770A1 (en) | Geometric proximity-based logging for vehicle simulation application | |
| US20210124361A1 (en) | System and method for collection of performance data by a vehicle | |
| US11657635B2 (en) | Measuring confidence in deep neural networks | |
| CN114199274B (zh) | 一种车辆行程确定方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| CN114222689A (zh) | 用于量化极端交通行为的方法 | |
| CN116048055A (zh) | 车辆故障检测方法、装置和存储介质 | |
| CN114407860B (zh) | 一种自动制动系统误触发判断方法、装置、设备及介质 | |
| US11745766B2 (en) | Unseen environment classification | |
| CN114750773A (zh) | 线控底盘控制方法、系统、装置、控制器、存储介质 | |
| CN114758313A (zh) | 实时神经网络再训练 | |
| US20230192087A1 (en) | System and method for generating and simulating vehicle events and data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |