本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)標(biāo)注，具體為一種車輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注方法。

背景技術(shù)：

1、隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)向l4級(jí)以上高等級(jí)演進(jìn)，數(shù)據(jù)標(biāo)注作為算法訓(xùn)練的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，已從單一模態(tài)標(biāo)注發(fā)展為多模態(tài)融合標(biāo)注，當(dāng)前車輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)存在以下不足之處：

2、1、標(biāo)注效率與成本失衡人工標(biāo)注耗時(shí)（日均處理量不足1000幀）且成本高昂（標(biāo)注員培訓(xùn)費(fèi)用占比超30%），難以滿足自動(dòng)駕駛模型對(duì)海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求；

3、2、規(guī)則僵化導(dǎo)致適應(yīng)性差傳統(tǒng)閾值規(guī)則（如“減速度>0.5g為急剎車”）無法動(dòng)態(tài)響應(yīng)環(huán)境變化（如冰雪路面摩擦系數(shù)降低時(shí)，相同減速度可能對(duì)應(yīng)更高風(fēng)險(xiǎn)），導(dǎo)致標(biāo)注結(jié)果與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)脫節(jié)；

4、3、多源數(shù)據(jù)融合缺陷

5、傳感器數(shù)據(jù)（如gps位置與攝像頭圖像）因采樣頻率差異導(dǎo)致時(shí)空錯(cuò)位，標(biāo)注時(shí)難以精確關(guān)聯(lián)事件（如急轉(zhuǎn)彎與車道線識(shí)別）；

6、坐標(biāo)系統(tǒng)一性不足，不同設(shè)備數(shù)據(jù)在車輛坐標(biāo)系下投影偏差顯著（誤差>10cm），影響標(biāo)注精度；

7、4、異常數(shù)據(jù)檢測(cè)機(jī)制薄弱

8、傳統(tǒng)方法依賴單一規(guī)則（如范圍檢查）或統(tǒng)計(jì)模型（如z-score），漏檢率>15%（如因傳感器瞬時(shí)故障導(dǎo)致的異常加速度未被標(biāo)記）；

9、缺乏閉環(huán)驗(yàn)證機(jī)制，標(biāo)注結(jié)果未與車輛控制事件（如abs觸發(fā)）關(guān)聯(lián)，無法驗(yàn)證標(biāo)注合理性；

10、5、模型更新滯后性標(biāo)注數(shù)據(jù)集更新周期長(zhǎng)（通?！?個(gè)月），無法適應(yīng)道路條件變化（如新交通標(biāo)志增設(shè)）及車輛硬件迭代（如新型雷達(dá)分辨率提升），導(dǎo)致模型泛化能力下降，為克服這些挑戰(zhàn)，本發(fā)明提出一種新的車輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供了一種車輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種車輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注方法，該方法具體包括以下步驟：

3、步驟一，收集車輛行駛過程中的各類數(shù)據(jù)，使用計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選，將篩選后的數(shù)據(jù)分為多個(gè)子集，并對(duì)每個(gè)子集進(jìn)行特征提?。?/p>

4、步驟二，根據(jù)車輛行駛的特定模式，為每個(gè)子集的數(shù)據(jù)分配相應(yīng)的標(biāo)簽，包括但不限于速度、轉(zhuǎn)向角度、輪胎壓力和環(huán)境條件；

5、步驟三，將標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)通過標(biāo)準(zhǔn)化流程整理成易于存儲(chǔ)和檢索的格式，并對(duì)異常數(shù)據(jù)通過審核機(jī)制進(jìn)行標(biāo)記，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；

6、步驟四，建立一個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣統(tǒng)一至車輛坐標(biāo)系，基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成動(dòng)態(tài)標(biāo)注規(guī)則，結(jié)合專家反饋優(yōu)化規(guī)則庫，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)注，并與車輛控制事件關(guān)聯(lián)驗(yàn)證，輸出帶有時(shí)空標(biāo)簽的多源融合標(biāo)注數(shù)據(jù)集；

7、步驟五，采用錯(cuò)誤檢測(cè)算法對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行二次審核，結(jié)合基于規(guī)則的異常檢測(cè)和基于統(tǒng)計(jì)模型的誤差檢測(cè)，如果數(shù)據(jù)同時(shí)通過基于規(guī)則和基于統(tǒng)計(jì)模型的審核，則標(biāo)記為正常，如果數(shù)據(jù)未通過任一審核，則標(biāo)記為異常并進(jìn)行修復(fù)；

8、步驟六，將經(jīng)過審核的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練樣本用于優(yōu)化現(xiàn)有模型，并定期根據(jù)新的行駛數(shù)據(jù)更新模型參數(shù)，以適應(yīng)車輛行駛狀態(tài)的不斷變化和數(shù)據(jù)集的持續(xù)擴(kuò)充。

9、優(yōu)選的，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選所采用的數(shù)據(jù)篩選公式有兩種，分別為：

10、，

11、其中，i(x,y,t)：當(dāng)前幀像素值（位置(x,y)，時(shí)間t），b(x,y)：背景模型像素值，t：閾值，用于判定前景目標(biāo)，該公式用于分離動(dòng)態(tài)目標(biāo)（如車輛、行人）與靜態(tài)背景；

12、，

13、其中，j：空間梯度矩陣，b：時(shí)間梯度向量，v：光流向量，描述像素運(yùn)動(dòng)方向與速度，用于檢測(cè)像素在連續(xù)幀間的運(yùn)動(dòng)矢量，篩選動(dòng)態(tài)目標(biāo)。

14、優(yōu)選的，其中，車輛行駛的特定模式可以分為平穩(wěn)行駛、加速行駛、減速行駛、緊急制動(dòng)、轉(zhuǎn)彎行駛和直線行駛六種模式，將車輛行駛狀態(tài)進(jìn)行詳細(xì)分類，以實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛行駛行為的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和分析。

15、優(yōu)選的，其中，存儲(chǔ)和檢索的格式包括但不限于json或csv文件格式，確保數(shù)據(jù)集的一致性和復(fù)用性。

16、優(yōu)選的，審核機(jī)制包括自動(dòng)檢測(cè)和人工復(fù)核兩個(gè)階段，自動(dòng)檢測(cè)利用預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行初步篩選，人工復(fù)核則由經(jīng)驗(yàn)豐富的標(biāo)注員對(duì)可疑數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致審查，完成審核的數(shù)據(jù)集將被安全地存儲(chǔ)在云端服務(wù)器，便于未來的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練使用。

17、優(yōu)選的，其中，坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣計(jì)算公式為：

18、，

19、其中，(tx,ty,tz)：沿x、y、z軸的平移量，平移矩陣通過齊次坐標(biāo)擴(kuò)展為4x4矩陣，使點(diǎn)沿坐標(biāo)軸移動(dòng)固定距離，以調(diào)整數(shù)據(jù)在車輛坐標(biāo)系中的位置；

20、其中，動(dòng)態(tài)標(biāo)注規(guī)則生成計(jì)算公式為：

21、，

22、其中，ent(d)：數(shù)據(jù)集d的信息熵，計(jì)算為?∑k=1kpklog2pk（pk為第k類樣本比例），a：待分裂特征，dv：特征a取值為v的子集，使用決策樹對(duì)車輛行駛數(shù)據(jù)分類，生成規(guī)則如“速度>60km/h且車道偏離>0.5m?即危險(xiǎn)駕駛”；

23、其中，專家優(yōu)化規(guī)則庫反饋計(jì)算公式為：

24、，

25、其中，r：規(guī)則，e：專家反饋事件（如“規(guī)則正確”或“規(guī)則需修正”），p(e∣r)：規(guī)則r下專家反饋為e的概率，p(r)：規(guī)則先驗(yàn)概率，p(e)：反饋事件的總概率，專家標(biāo)記某規(guī)則誤判案例，系統(tǒng)通過該公式計(jì)算來降低該規(guī)則權(quán)重，并引入新規(guī)則“雨天速度>50km/h?即風(fēng)險(xiǎn)提示”。

26、優(yōu)選的，基于規(guī)則的審核階段中：需檢查標(biāo)注數(shù)據(jù)中的字段值是否超出預(yù)設(shè)范圍、檢查標(biāo)注數(shù)據(jù)中的字段格式是否符合要求。

27、優(yōu)選的，基于統(tǒng)計(jì)模型的審核：需使用聚類算法檢測(cè)標(biāo)注數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)、使用主成分分析（pca）降維后，計(jì)算異常分?jǐn)?shù)并設(shè)定閾值判斷是否為異常；

28、聚類算法檢測(cè)計(jì)算公式為：d?=?{d1,?d2,?...,?dn}，其中d表示數(shù)據(jù)集，di表示數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離，使用k-means算法將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組，若組內(nèi)距離總和最小，則為有效聚類；若數(shù)據(jù)點(diǎn)與任意群組距離均大于閾值，則視為異常點(diǎn)；

29、pca降維后，得到新的特征向量：y=wtx，其中w為特征向量的權(quán)重矩陣，x為原始數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算新的特征向量的異常分?jǐn)?shù)：

30、，

31、其中，si：異常分?jǐn)?shù)，：新特征向量的均值，sy：新特征向量的標(biāo)準(zhǔn)差，yi：新特征向量值，通過設(shè)定閾值判斷是否為異常，若異常分?jǐn)?shù)si高于閾值，觸發(fā)警報(bào)機(jī)制，提示進(jìn)行數(shù)據(jù)修正或重新標(biāo)注，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與一致性。

32、本發(fā)明提供了一種車輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注方法。具備以下有益效果：

33、（1）、本發(fā)明通過設(shè)置動(dòng)態(tài)標(biāo)注規(guī)則生成與專家反饋機(jī)制，利用動(dòng)態(tài)規(guī)則與專家經(jīng)驗(yàn)，持續(xù)優(yōu)化標(biāo)注精度，減少誤判；通過多層次審核，確保數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和可靠性；同時(shí)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)模型和聚類算法，有效識(shí)別并處理異常數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)整體質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)標(biāo)注過程自動(dòng)化，降低人工干預(yù)成本，提高標(biāo)注效率。

34、（2）、本發(fā)明通過采用錯(cuò)誤檢測(cè)算法對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行二次審核，進(jìn)一步剔除潛在錯(cuò)誤，確保數(shù)據(jù)精準(zhǔn)，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)則閾值，靈活應(yīng)對(duì)不同場(chǎng)景下的標(biāo)注需求，增強(qiáng)系統(tǒng)的自適應(yīng)能力，同時(shí)，通過引入專家反饋機(jī)制，及時(shí)修正標(biāo)注偏差，提升系統(tǒng)響應(yīng)速度；結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，有效提升了標(biāo)注數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性，進(jìn)而優(yōu)化了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能和安全性。

35、（3）、本發(fā)明通過計(jì)算機(jī)視覺（光流法分離動(dòng)態(tài)目標(biāo)）與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化初篩，減少人工干預(yù)；通過基于信息熵動(dòng)態(tài)生成標(biāo)注規(guī)則（如“雨天速度>50km/h→風(fēng)險(xiǎn)提示”），并結(jié)合專家反饋優(yōu)化規(guī)則庫，誤標(biāo)率降低至<5%?，增強(qiáng)規(guī)則適應(yīng)性；通過引入坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣（含平移與旋轉(zhuǎn)參數(shù)）統(tǒng)一多傳感器數(shù)據(jù)至車輛坐標(biāo)系，時(shí)空對(duì)齊誤差控制在±2cm范圍內(nèi)，確保數(shù)據(jù)同步精度；結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)行駛狀態(tài)，提升標(biāo)注系統(tǒng)的智能性和實(shí)時(shí)性，進(jìn)一步保障自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行；采用“規(guī)則+統(tǒng)計(jì)”雙階段審核（如聚類算法檢測(cè)異常點(diǎn)、pca降維計(jì)算異常分?jǐn)?shù)），異常數(shù)據(jù)檢出率提升。