CN116340020A - 一种处理智能座舱mcu数据请求的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种处理智能座舱mcu数据请求的方法,包括mcu把数据通过串口通信协议发送给实时操作系统;所述实时操作系统通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块。通过R5的核间通信响应速度快,效率高的特点,在实时操作系统中通过线程和消息队列的收发机制技术,接收mcu发出的数据消息,通过线程事务处理,再把消息发送到对应的模块,能更快处理一些不在实时操作系统中处理的较慢的需求。解决应用启动响应需要消耗大量时间等待安卓系统运行的问题。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种处理智能座舱mcu数据请求的方法。
背景技术
目前在车机领域都是用的安卓系统来开发一些车机的上的日常应用,但是,对于一些较高要求的需求,安卓系统运行的效率却达不到这些高性能需求的功能,比如车机的开机启动时间,一些具有需要快速响应app的应用启动响应时间,如果数据发送app端在进行处理,那么需要消耗大量时间等待安卓系统运行,耗时较长。
发明内容
本发明的目的在于提供一种处理智能座舱mcu数据请求的方法,旨在解决应用启动响应需要消耗大量时间等待安卓系统运行的问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种处理智能座舱mcu数据请求的方法,包括以下步骤:
mcu把数据通过串口通信协议发送给实时操作系统;
所述实时操作系统通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块。
其中,所述实时操作系统通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块,包括:
实时操作系统通过线程和消息队列的收发机制技术接收所述数据,并通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块。
其中,所述实时操作系统为Freertos系统。
其中,在步骤所述实时操作系统通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块之后,所述方法还包括:
对分发的数据进行关键提取,得到提取信息;
基于所述提取信息生成执行指令;
所述模块基于所述执行指令进行响应。
其中,所述对分发的数据进行关键提取,得到提取信息,包括:
构建神经网络模型;
使用训练数据集对所述神经网络模型进行训练,得到关键提取模型;
将分发的数据输入所述关键提取模型中进行训练,得到提取信息。
其中,所述使用训练数据集对所述神经网络模型进行训练,得到关键提取模型,包括:
获取训练数据集;
对所述训练数据集进行预处理,得到训练集和验证集;
使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练,得到预训练模型;
使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优,得到关键提取模型。
其中,所述对所述训练数据集进行预处理,得到训练集和验证集,包括:
对所述训练数据集进行过滤,得到过滤数据集;
对所述过滤数据集进行标记,得到标记数据集;
对所述标记数据集进行划分,得到训练集和验证集。
本发明的一种处理智能座舱mcu数据请求的方法,通过mcu把数据通过串口通信协议发送给实时操作系统;所述实时操作系统通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块。通过R5的核间通信响应速度快,效率高的特点,在实时操作系统中通过线程和消息队列的收发机制技术,接收mcu发出的数据消息,通过线程事务处理,再把消息发送到对应的模块,能更快处理一些不在实时操作系统中处理的较慢的需求。解决应用启动响应需要消耗大量时间等待安卓系统运行的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅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是本发明提供的一种处理智能座舱mcu数据请求的方法的步骤图。
图2是本发明提供的一种处理智能座舱mcu数据请求的方法的流程图。
图3是对分发的数据进行关键提取,得到提取信息的流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1至图3,本发明提供一种处理智能座舱mcu数据请求的方法,包括以下步骤:
S1、mcu把数据通过串口通信协议发送给实时操作系统;
具体的,所述实时操作系统为Freertos系统。
S2、所述实时操作系统通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块。
具体的,实时操作系统通过线程和消息队列的收发机制技术接收所述数据,并通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块。
S3、对分发的数据进行关键提取,得到提取信息;
具体方式为:
S31、构建神经网络模型;
S32、使用训练数据集对所述神经网络模型进行训练,得到关键提取模型;
具体的,获取训练数据集;对所述训练数据集进行预处理,得到训练集和验证集;使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练,得到预训练模型;使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优,得到关键提取模型。
所述对所述训练数据集进行预处理,得到训练集和验证集,包括:对所述训练数据集进行过滤,得到过滤数据集;对所述过滤数据集进行标记,得到标记数据集;对所述标记数据集进行划分,得到训练集和验证集。所述训练集和所述验证集的比例为8:2。
S33、对将分发的数据输入所述关键提取模型中进行训练,得到提取信息。
具体的,基于所述关键提取模型的输入格式对分发的数据进行格式调整,得到输入数据;将所述输入数据输入所述关键提取模型中进行训练,得到提取信息。
所述关键提取模型为BERT,是一种以Transformers(转换器)为主要框架的双向编码表征模型。Transformers简单来说是一个将一组序列转换成另一组序列的黑盒子,这个黑盒子内部由编码器和解码器组成,编码器负责编码输入序列,然后解码器负责将编码器的输出转换为另一组序列。BERT(Bidirectional Encoder RepresentationsfromTransformers,基于转换器的双向编码器)是一种预训练语言表示的方法,可以在大型文本语料库上训练通用的语言理解模型,进而直接使用BERT预训练模型提取文本或文本序列的特征向量。
S4、基于所述提取信息生成执行指令;
S5、所述模块基于所述执行指令进行响应。
S6、通过智能座舱内的显示屏显示所述模块的响应结果。
具体的,在所述显示屏显示时,测量所述显示屏所处环境的当前光照强度,将所述当前光照强度与所述显示屏的显示屏的显示亮度进行对比,若所述当前光照强度高于所述显示亮度,证明所述显示屏处于强光的环境中,为增加对所述响应结果显示的清晰度,则将所述显示屏的显示亮度调亮,若所述当前光照强度低于所述显示亮度,证明所述显示屏处于弱光的环境在,为避免所述显示屏过亮对使用者的视力造成影响,同时为避免所述显示屏过亮造成电能浪费,则将所述显示屏的显示亮度调暗。
对于现在安卓系统开机启动比较慢,是由于mcu发出数据后需要等待安卓系统起来再响应mcu发出的数据,由于安卓系统起来比较缓慢,所以在mcu发出数据后等待系统起来的时间就会产生耗时操作,这也是导致一些应用启动缓慢的原因,对于一些需要高性能,快速响应的数据请求,因此本申请提供了本发明一种处理智能座舱mcu数据请求的方法,通过mcu把数据通过串口通信协议发送给实时操作系统;所述实时操作系统通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块。通过R5的核间通信响应速度快,效率高的特点,在实时操作系统中通过线程和消息队列的收发机制技术,接收mcu发出的数据消息,通过线程事务处理,再把消息发送到对应的模块,能更快处理一些不在实时操作系统中处理的较慢的需求。解决应用启动响应需要消耗大量时间等待安卓系统运行的问题。
另外,构建神经网络模型;获取训练数据集;对所述训练数据集进行过滤,得到过滤数据集;对所述过滤数据集进行标记,得到标记数据集;对所述标记数据集进行划分,得到比例为8:2的训练集和验证集;使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练,得到预训练模型;使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优,得到关键提取模型。
在模块接收到数据时,基于所述关键提取模型的输入格式对分发的数据进行格式调整,得到输入数据;将所述输入数据输入所述关键提取模型中进行训练,得到提取信息。基于所述提取信息生成执行指令;所述模块基于所述执行指令进行响应。通过对分类的数据进行关键提取,过滤掉数据中的冗余数据,提高分发的数据的有效性,进一步提高所述模块的响应速度,减少时间的损耗。
以上所揭露的仅为本发明一种处理智能座舱mcu数据请求的方法较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程,并依本发明权利要求所作的等同变化,仍属于发明所涵盖的范围。
Claims (7)
1.一种处理智能座舱mcu数据请求的方法,其特征在于,包括以下步骤:
mcu把数据通过串口通信协议发送给实时操作系统;
所述实时操作系统通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块。
2.如权利要求1所述的处理智能座舱mcu数据请求的方法,其特征在于,
所述实时操作系统通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块,包括:
实时操作系统通过线程和消息队列的收发机制技术接收所述数据,并通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块。
3.如权利要求1所述的处理智能座舱mcu数据请求的方法,其特征在于,
所述实时操作系统为Freertos系统。
4.如权利要求2所述的处理智能座舱mcu数据请求的方法,其特征在于,
在步骤所述实时操作系统通过uart编写定制串口通信协议,把所述数据分发到对应的模块之后,所述方法还包括:
对分发的数据进行关键提取,得到提取信息;
基于所述提取信息生成执行指令;
所述模块基于所述执行指令进行响应。
5.如权利要求4所述的处理智能座舱mcu数据请求的方法,其特征在于,
所述对分发的数据进行关键提取,得到提取信息,包括:
构建神经网络模型;
使用训练数据集对所述神经网络模型进行训练,得到关键提取模型;
将分发的数据输入所述关键提取模型中进行训练,得到提取信息。
6.如权利要求5所述的处理智能座舱mcu数据请求的方法,其特征在于,
所述使用训练数据集对所述神经网络模型进行训练,得到关键提取模型,包括:
获取训练数据集;
对所述训练数据集进行预处理,得到训练集和验证集;
使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练,得到预训练模型;
使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优,得到关键提取模型。
7.如权利要求6所述的处理智能座舱mcu数据请求的方法,其特征在于,
所述对所述训练数据集进行预处理,得到训练集和验证集,包括:
对所述训练数据集进行过滤,得到过滤数据集;
对所述过滤数据集进行标记,得到标记数据集;
对所述标记数据集进行划分,得到训练集和验证集。
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