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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113762406A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202111080591.4(22)申请日2021.09.15(71)申请人东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司地址110000辽宁省沈阳市沈抚新区金枫街75-1号(72)发明人程帅胡骏刘威(74)专利代理机构北京超成律师事务所11646代理人邓超(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图3页(54)发明名称数据的挖掘方法、装置和电子设备(57)摘要本发明提供了一种数据的挖掘方法、装置和电子设备,包括:获取数据采集器发送的驾驶场景数据;分别采用车端自动驾驶模型和云端高精度自动驾驶模型对驾驶场景数据进行分析,得到车端分析结果和云端分析结果;若车端分析结果符合预设数据挖掘机制,或,车端分析结果与云端分析结果不同时,则将得出车端分析结果时的预设时间范围内的目标驾驶场景数据进行保存。本发明的方法能够自动挖掘到目标驾驶场景数据,智能性好,缓解了现有技术通过人工的方式对难例和长尾场景数据进行挖掘,费时费力,智能性不好的技术问题。CN113762406ACN113762406A权利要求书1/2页1.一种数据的挖掘方法,其特征在于,包括:获取数据采集器发送的驾驶场景数据;分别采用车端自动驾驶模型和云端高精度自动驾驶模型对所述驾驶场景数据进行分析,得到车端分析结果和云端分析结果;若所述车端分析结果符合预设数据挖掘机制,或,所述车端分析结果与所述云端分析结果不同时,则将得出所述车端分析结果时的预设时间范围内的目标驾驶场景数据进行保存。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车端自动驾驶模型包括:车端感知算法、车端规划算法、车端定位算法和车端控制算法,所述云端高精度自动驾驶模型包括:云端感知算法、云端规划算法、云端定位算法和云端控制算法;采用车端自动驾驶模型对所述驾驶场景数据进行分析,包括:采用所述车端感知算法对所述驾驶场景数据进行感知,得到车端感知结果,其中,所述车端感知结果包括:所述驾驶场景数据对应的第一场景类别、所述驾驶场景数据中目标对象的第一位置信息、第一类别信息和第一ID信息;基于所述车端感知结果,采用所述车端规划算法和所述车端定位算法分别得到车端车辆规划结果、车端车辆定位结果,并基于所述车端车辆规划结果和所述车端车辆定位结果,采用所述车端控制算法得到车端车辆控制结果;采用云端高精度自动驾驶模型对所述驾驶场景数据进行分析,包括:采用所述云端感知算法对所述驾驶场景数据进行感知,得到云端感知结果,其中,所述云端感知结果包括:所述驾驶场景数据对应的第二场景类别、所述驾驶场景数据中目标对象的第二位置信息、第二类别信息和第二ID信息;基于所述云端感知结果,采用所述云端规划算法和所述云端定位算法分别得到云端车辆规划结果、云端车辆定位结果,并基于所述云端车辆规划结果和所述云端车辆定位结果,采用所述云端控制算法得到云端车辆控制结果。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设数据挖掘机制为用户设定的对自动驾驶的难例和长尾场景数据进行挖掘的机制。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设数据挖掘机制包括:所述车端分析结果中的车端车辆控制结果与驾驶员控制操作不一致、所述车端分析结果中的驾驶场景数据对应的第一场景类别为预定义场景类别、所述车端分析结果中不同车端感知算法的感知结果不同。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在得到所述目标驾驶场景数据之后,所述方法还包括:采用仿真软件对所述目标驾驶场景数据进行扩充,得到扩充的目标驾驶场景数据;将所述扩充的目标驾驶场景数据进行保存。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:采用所述目标驾驶场景数据和所述扩充的目标驾驶场景数据对所述车端自动驾驶模型进行测试。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若所述车端分析结果不符合预设数据挖掘机制,且,所述车端分析结果与所述云端分2CN113762406A权利要求书2/2页析结果相同时,则不保存与所述车端分析结果对应的驾驶场景数据。8.一种数据的挖掘装置,其特征在于,包括:获取单元,用于获取数据采集器发送的驾驶场景数据;分析单元,用于分别采用车端自动驾驶模型和云端高精度自动驾驶模型对所述驾驶场景数据进行分析,得到车端分析结果和云端分析结果;保存单元,若所述车端分析结果符合预设数据挖掘机制,或,所述车端分析结果与所述云端分析结果不同时,则将得出所述车端分析结果时的预设时间范围内的目标驾驶场景数据进行保存。9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上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