CN116540208A - 数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于光学技术领域，提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：在预设时间段内对与待测目标之间的距离进行周期性采样，得到多个采样数据；根据预设累加数量，将所述多个采样数据进行累加处理，更新所述与待测目标之间的距离。该方案通过多次采样并累加采样数据，由于噪声数据在累加过程中会出现相互抵消的情况，因此可以减少噪声数据对实际采样值的影响，提升光学传感器在测量时的信噪比，从而增加光学传感器的检测距离。

Description

数据处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及光学技术领域，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

光学传感器是一种依据光学原理的进行测量的传感器，通常可以应用于非接触和非破坏性测量以及遥测、遥控等场景。例如，主要用于测量距离的光学测距传感器等。

一般来说，利用光学传感器测量距离时，光源与待测目标的距离越远，测量效果越差。在传统方案中，主要是通过提高光源的发光强度或对采样数据进行滤波等方法来增加光学传感器的检测效果。

但是，增强光源发光强度的方法对电路稳定性的要求更高，且增加检测距离的效果较差；而对采样数据进行滤波的方法只能稳定采样数据却无法增加检测距离。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，可以解决如何提高光学传感器的检测距离的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，该方法包括以下步骤。

在预设时间段内对与待测目标之间的距离进行周期性采样，得到多个采样数据。

根据预设累加数量，将多个采样数据进行累加处理，更新与待测目标之间的距离。

通过多次采样并将多个采样数据按照预设累加数量进行累加，可以有效减少光源检测中的噪声，提高检测灵敏度，从而提高信号的信噪比，增加光学传感器的检测距离，使测量结果更加接近理想值。

在一种实现方式中，与待测目标之间的距离和预设累加数量呈正相关关系。也就是说，预设累计数量越大光学传感器能够检测到的距离值越大。

在一种实现方式中，与待测目标之间的距离和预设累加数量满足下面的公式：

，

其中，Y表示与待测目标之间的距离，c为常数，N表示累加数量，d为常数，X表示当前实际检测距离。

在一种实现方式中，方法还包括：

计算多个采样数据的波动值。由于外界因素的影响，光学传感器采集到的数据中往往包含噪声数据或其他干扰数据，通过计算采样数据的波动值，可以反映采样数据的实际情况。

将多个采样数据的波动值进行累加处理，得到累计波动值。由于噪声数据是随机分布的，会在某一个数值范围内上下波动，通过累加处理可以使部分噪声数据出现抵消现象，从而使后续的计算结果更加准确。

根据多个采样数据的累加结果和累计波动值计算信噪比。通过计算信噪比可以反映出累加采样数据的方法能够有效地消除噪声数据对实际测量的影响，从而提升光学传感器的检测距离。

在一种实现方式中，信噪比与预设累加数量呈正相关关系。由此可以看出，通过多次累加采样数据可以提升光学传感器的信噪比。

在一种实现方式中，信噪比与上述与待测目标之间的距离呈正相关关系。

在一种实现方式中，上述更新与待测目标之间的距离包括:

当第n次更新与待测目标之间的距离时，把存储列表内第n-1个与待测目标之间的距离对应的数据删除，其中n为正整数。

将新增的采样数据与存储列表内剩余的所有与待测目标之间的距离对应的数据进行累加处理，得到更新后的与待测目标之间的距离并显示。

第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，该装置具有实现第一方面或其任意可能的实现方式中的方法的功能。具体地，该装置包括实现第一方面或其任意可能的实现方式中的方法的单元。

在其中的一个实施例中，该装置包括：

采集单元，用于在预设时间段内对与待测目标之间的距离进行周期性采样，得到多个采样数据；

计算单元，用于根据预设累加数量，将多个采样数据进行累加处理，更新与待测目标之间的距离。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序。处理器执行计算机程序时实现上述第一方面任意一种实现方式的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任意一种实现方式的方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机设备上运行时，使得计算机设备执行上述第一方面任意一种实现方式的方法。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过多次采样并累加采样数据，可以使噪声数据部分相互抵消，从而减少噪声数据对实际采样值的影响，提升了光源的信噪比，从而使光学传感器的实际采样值更加接近理想采样值，保证了光学传感器的测量准确度的同时，也增加了光学传感器的检测距离。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图。

图2是本申请实施例提供的一种光学传感器与待测目标之间的距离和预设累加数量之间的关系示意图。

图3是本申请实施例提供的一种计算信噪比的流程示意图。

图4是本申请实施例提供的一种不同累加数量的采样数据的采样示意图。

图5是本申请实施例提供的一种预设累加数量和信噪比的关系示意图。

图6是本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程图。

图7是本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。

图8是本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

光学传感器一般可以准确地检测近距离的物体，但是当检测距离较远时，由于各种外界环境因素的影响，往往检测效果不佳。

针对上述问题，本申请提出了一种数据处理方法，能够在保证距离检测的准确度的同时增加光学传感器的检测距离。

为了说明本申请的技术方案，下面通过具体实施例来说明。

图1是本申请一实施例提供的一种流程示意图。图1包括以下步骤。

S101、在预设时间段内对与待测目标之间的距离进行周期性采样，得到多个采样数据。

预设时间段可以与测量次数相关，例如，测量次数越多预设时间段越长。

待测目标是指光学传感器所指向的测量目标。

采样数据是指可以用来计算光学传感器与待测目标之间的距离的数据。例如可以是光强值、时间等数据，此处不做限定。

在一种实现方式中，在预设时间段内，光学传感器向待测目标周期性地发射光束并接收来自待测目标反射后的光束，得到多个采样数据，该采样数据包括光强数据和噪声数据。

理想情况下，采样数据是一个恒定的理想值，但是由于各种外界因素的影响，采样数据中往往会包含噪声数据，因此，采样数据会在理想值附近上下波动，此种情形可以用下面的公式（1）来表示：

（1）

其中，表示光学传感器的实际采样值，/>表示光学传感器的理想采样值，η/>表示噪声数据的值，u和v是代表位置或坐标的变量。

可以理解的是，是在位置(u，v)处的信号或值，/>是该位置上的基本信号或值，η/>是该位置上的噪声或扰动信号的值。因此，上述公式可以理解为是在基本信号上添加一些随机噪声或扰动来得到最终信号的数学模型。

S102、根据预设累加数量，将多个采样数据进行累加处理，更新与待测目标之间的距离。

预设累加数量的值取决于光学传感器和待测目标之间的距离，具体的数值可以根据实际情况来设置，此处不做限定。

在一个例子中，根据预设累加数量，将多个采样数据进行累加处理可以用下面的公式（2）来表示：

（2）

其中，Sum表示多个采样数据累加后的值，m表示预设累加数量，表示采样数据。

将多个采样数据累加之后得到的值更新为光源到待测目标之间的距离值。

由于噪声数据是随机出现，存在上下波动的现象，通过多次采样并按照预设累加数量来累加处理采样数据，可以使噪声数据部分相互抵消，从而减少噪声数据对实际采样值的影响，从而使光学传感器的实际采样值更加接近理想采样值，保证了光学传感器的测量准确度的同时，也增加了光学传感器的检测距离。

在一种实现方式中，光学传感器与待测目标之间的距离和预设累加数量呈正相关关系。可以理解，当预设累加数量为N时，累加后的采样数据的数值大小范围就扩大到相对应的N倍，也意味着光学传感器与待测目标之间的距离值可以扩大到当前实际检测距离的N倍。

在一个例子中，光学传感器与待测目标之间的距离和预设累加数量满足下面的公式：

， （3）

其中，Y表示光学传感器与待测目标之间的距离，c为常数，N表示累加数量，d为常数，X表示当前实际检测距离。

下面结合图2来进一步阐述光学传感器与待测目标之间的距离和预设累加数量之间的关系。

图2是本申请实施例提供的一种光学传感器与待测目标之间的距离和预设累加数量之间的关系示意图。

如图2所示，假设光学传感器的当前实际检测距离为H厘米（H取值范围取决于光学传感器的型号，此处不做限定），当想要检测的距离（可以理解为光学传感器与待测目标之间的距离）是当前实际检测距离的2.5倍时，代入上面的公式（2）计算得出的累加数据量的数值为8，也就是说累加8次采样数据即可计算出与光学传感器实际相距2.5H厘米的待测目标之间的距离值。

由上可以看出，光学传感器的采样距离在随着采样数量的增加而增加。当利用光学传感器检测其与超过当前实际检测距离的待测目标的距离时，只需要计算出相应的累加数据量N，再将对应的N个采样数据加起来即可得出光学传感器与待测目标之间的距离。

图3是本申请实施例提供的一种计算信噪比的流程示意图。

如图3所示，上述方法包括以下步骤。

S201、计算多个采样数据的波动值。

由于噪声数据是独立分布的，此处可以认为上述噪声数据的均值为μ，则采样数据的波动值为：/>。

S202、将多个采样数据的波动值进行累加处理，得到累计波动值。

当预设累加数量为m时，累加波动值可以表示为：

（4）

S203、根据多个采样数据的累加结果和累计波动值计算信噪比。

结合上述内容，此处可以将信噪比（Signal Noise Ratio，SNR）表示为：

（5）

其中，Sum表示多个采样数据累加后的值，表示累计波动值。

下面结合图4来进一步阐述不同累加数量的采样数据时的波动值和信噪比的不同情况。

图4是本申请实施例提供的一种不同累加数量的采样数据的采样示意图。

结合上述内容可知，噪声数据的分布情况具有随机性，当累加多个采样数据时，噪声数据并不会随着累加过程的进行而出现恒加或者恒减的现象，一般部分噪声数据会在累加的过程中，出现相互抵消的现象。

作为示例而非限定，假设某种型号的光学传感器检测某一个待测目标时的理想检测值（理想光强值）为1000，由于存在噪声数据，在第一次采样时，得到的采样数据是980，对应的波动值为-20；第二次采样时，得到的采样数据是1010，对应的波动值为10，当累加采样数据时，波动值的累加结果为-20+10=-10，由此可见，波动值会在累加过程中相互抵消。下面结合图4来具体解释。

如图4所示，假设光学传感器在一次测量中检测得到的光强值（即采样数据的值）为1000，对应的波动值为74，则SNR为1000÷74=13.5。

同理，当2个采样数据累加时，得到的采样数据的值为2000，对应的波动值为101，则SNR为19.8。

同理，当8个采样数据累加时，得到的采样数据的值为8000，对应的波动值为203，则SNR为39.4。

同理，当32个采样数据累加时，得到的采样数据的值为32000，对应的波动值为374，则SNR为85.5。

图5是本申请实施例提供的一种预设累加数量和信噪比的关系示意图。

结合上述内容和图5可以看出，光学传感器的信噪比与预设累加数量呈正相关关系，光学传感器的信噪比随着采样数据的累加而不断增加，但是提升采样数据的波动值并没有随着采样数据的累加数量而翻倍（也即波动值存在相互抵消的现象）。与此同时，结合上述内容和图5，可以看出随着光学传感器的信噪比的提升，光学传感器的检测距离在不断增加。

在一个实施例中，上述更新与待测目标之间的距离包括以下步骤。

当第n次更新与待测目标之间的距离时，把存储列表内第n-1个与待测目标之间的距离对应的数据删除，其中n为正整数。

将新增的采样数据与存储列表内剩余的所有与待测目标之间的距离对应的数据进行累加处理，得到更新后的与待测目标之间的距离并显示。

在一种实现方式中，当预设累加数量为2次时，存储列表中存储的第一个数据为数据A，第一次累加时（即第一次更新时），此时，不需要删除数据，只需要把新增的采样数据B与数据A相加，得到第一次更新后的数据S（即数据A+数据B）。

第二次累加时（即第二次更新时），把存储列表内的数据A删除，将新增的采样数据C与数据S相加，得到第二次更新后的数据S^’，即数据S^’=数据S -数据A+数据C。

依次类推，可以得出其余预设累加数量时的数据处理方法，此处不再赘述。

图6是本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程图。

如图6所示，该方法包括以下步骤。

S301、驱动光源发射光束。

以某种型号的光学传感器为例，通过调控数字模拟转换器（Digital-Analog-Converter，DAC），经过滤波、运放和反馈电路，驱动发光二极管(light-emitting diode，LED)发射光束。

S302、采集数据。

主要是光学传感器经过光电转换、二级放大、增益调节等过程，通过控制微处理器采集到采样数据。例如，可以是上述光强值或者也可以是其它能够用于计算光学传感器与待测目标之间的距离的参数值。

S303、数据初始化。

设定预设累加数量，将对应的采样数据经过数据存储和数据累加处理之后生成累加后的数据值，该数据相较于当前实际检测距离值的放大倍数取决于该组数据由几个数据组成。

S304、数据存储。

将上述采样数据存储到静态变量或全局变量里，方便实时调用或读取。

S305、数据累加处理。

将两个或多个采样数据累加为一个采样数据，累加后的采样数据的数值大小范围就扩大到相对应的两倍或多倍。

S306、数据更新。

即经历步骤S303、S304、S305或步骤S303的判断后，将两个或多个采样数据累加处理组合成新的采样数据，按照先进先出的规则，去掉最旧的一个数据，保留其他数据再加上最新的一个数据，组合得到一个全新的数据。此种方法即可以节省内存，也可以提升计算效率。

S307、显示数据。

即把步骤S306所得到的数据，放到数码管或LED屏上显示，方便用户观察读取。

下面再结合具体的例子来阐释上述方法。

例如，假设已知某型号的光学传感器的数据包括：

采样数据的值为1000，波动值为80，信噪比为1000/80=12.5，响应时间为500微秒，采样距离为H厘米。

将预设累加数量设置为2个，即可得到当前的采样数据的值为1000+1000=2000，数据波动为107，信噪比为2000/107=22.98，响应时间为500微妙+500微妙=1毫秒，结合图2，可以计算得出当预设累加数量为2个时的采样距离为厘米。由此可知，采样距离通过数据累加的方式，由原来的H厘米增加到了/>厘米。

同理可知，当想检测待测目标的距离时，只需要计算出预设累加数量，然后根据预设累加数量设置对应的检测模式，就能使光学传感器能在目标距离检测到物体。

上文主要结合附图对本申请实施例的一种数据处理方法进行了介绍。应理解，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤依次显示，但是这些步骤并不是必然按照图中所示的顺序依次执行。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。下面结合附图对本申请实施例的一种的装置进行介绍。为了简洁，在下文介绍装置时，会进行适当省略，相关内容可以参照上文的方法中的相关描述，不再重复介绍。

图7申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。

如图7所示，该装置1000包括以下单元。

采集单元1001，用于在预设时间段内对与待测目标之间的距离进行周期性采样，得到多个采样数据；

计算单元1002，用于根据预设累加数量，将所述多个采样数据进行累加处理，更新所述与待测目标之间的距离。

在一种实现方式中，上述采集单元1001还可以用于执行上述步骤S301、S302中的方法。详情参见上述方法实施例的描述，在此不再赘述。

在一种实现方式中，上述计算单元1002还可以用于执行上述步骤S201~S203、S303~S307中的方法。详情参见上述方法实施例的描述，在此不再赘述。

需要说明的是，上述单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

图8是本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。如图8所示，该实施例的计算机设备3000包括：至少一个处理器3100（图8仅示出一个）处理器、存储器3200以及存储在存储器3200中并可在至少一个处理器3100上运行的计算机程序3210，处理器3100执行计算机程序3210时实现上述实施例中的步骤。

处理器3100可以是中央处理单元(Central Processing Unit, CPU)，该处理器3100还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor, DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit, ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array, FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器3200在一些实施例中可以是计算机设备3000的内部存储单元，例如计算机设备3000的硬盘或内存。存储器3200在另一些实施例中也可以是计算机设备3000的外部存储设备，例如计算机设备3000上配备的插接式硬盘，智能存储卡 ( Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital, SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器3200还可以既包括计算机设备3000的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器3200用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)数据以及其他程序等，例如计算机程序的程序代码等。存储器3200还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

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，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中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。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，能够实现上述各个方法。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory, ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory, RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。在描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置、计算机设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置、计算机设备实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

在预设时间段内对与待测目标之间的距离进行周期性采样，得到多个采样数据；

根据预设累加数量，将所述多个采样数据进行累加处理，更新所述与待测目标之间的距离。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述与待测目标之间的距离和所述预设累加数量呈正相关关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述与待测目标之间的距离和所述预设累加数量满足下面的公式：

，

其中，Y表示与待测目标之间的距离，c为常数，N表示累加数量，d为常数，X表示当前实际检测距离。

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：

计算所述多个采样数据的波动值；

将所述多个采样数据的波动值进行累加处理，得到累计波动值；

根据所述多个采样数据的累加结果和所述累计波动值计算信噪比。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述信噪比与所述预设累加数量呈正相关关系。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述信噪比与所述与待测目标之间的距离呈正相关关系。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述更新所述与待测目标之间的距离，包括:

当第n次更新所述与待测目标之间的距离时，把存储列表内第n-1个所述与待测目标之间的距离对应的数据删除，其中n为正整数；

将新增的所述采样数据与所述存储列表内剩余的所有所述与待测目标之间的距离对应的数据进行累加处理，得到更新后的所述与待测目标之间的距离并显示。

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于在预设时间段内对与待测目标之间的距离进行周期性采样，得到多个采样数据；

计算单元，用于根据预设累加数量，将所述多个采样数据进行累加处理，更新所述与待测目标之间的距离。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。