一种数据处理方法、装置、车端采集设备与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种数据处理方法、装置、车端采集设备。


背景技术：

2.随着自动驾驶技术的发展，出现了高精度地图数据技术，高精度地图数据的精度直接影响着自动驾驶的精度与安全系数。
3.相关技术中，一般是由车端采集设备同时采集位置信息以及位置信息对应的图像数据，然后上传至服务器，服务器对多个车端采集设备采集的位置信息、图像数据以及其他相关数据信息进行解析，进而合成高精度的地图数据。一般情况下，车端采集设备同时采集位置信息以及位置信息对应的图像数据，然后一同发送至服务器，可以保证位置信息与图像数据的一致性。
4.然而，随着安全的需要，车端采集设备不能直接将采集的图像数据传输至服务器，需要对采集的图像数据进行处理，例如对图像数据中的人物信息、车牌信息进行模糊处理，处理完成后，方可传输至服务器。这使得车端采集设备采集位置信息的频率及速度，与车端采集设备处理得到图像数据的频率及速度不一致，因此，上述的同时采集位置信息以及位置信息对应的图像数据，然后一同发送至服务器的方法不再适用。
5.需要一种方法，保证服务器接收到的位置信息与处理后的图像数据保持一致。


技术实现要素：

6.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够同步位置信息与目标图像数据至服务器的数据处理方法、装置、车端采集设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
7.第一方面，本技术提供了一种数据采集方法。所述方法应用于车端采集设备，所述方法包括：
8.采集位置信息以及所述位置信息对应的初始图像数据；
9.确定与所述位置信息和所述初始图像数据对应的标识信息，并根据预设的第一拼接策略，将所述标识信息与所述位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，将所述位置传输数据发送至服务器；
10.根据预设的第二拼接策略，将所述初始图像数据对应的目标图像数据与所述标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据，将所述图像传输数据发送至所述服务器。
11.在其中一个实施例中，所述根据预设的第一拼接策略，将所述标识与所述位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，包括：
12.获取所述标识信息与所述位置信息对应的拼接标识符；
13.将所述标识信息、所述拼接标识符、所述位置信息按照预设的顺序进行拼接，得到位置传输数据。
14.在其中一个实施例中，所述根据预设的第二拼接策略，将所述初始图像数据对应
的目标图像数据与所述标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据，包括：
15.获取所述标识信息与所述目标图像数据对应的拼接模板；所述拼接模板包括标识字段以及图像数据字段；
16.将所述标识信息写入所述拼接模板的标识字段，将所述目标图像数据写入所述拼接模板的图像数据字段，得到图像传输数据。
17.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
18.将所述初始图像数据输入至训练完成的目标识别网络模型，得到所述初始图像数据对应的识别结果信息；
19.根据预设的第三拼接策略，将所述识别结果信息与所述标识信息进行拼接，得到识别结果传输数据；
20.将所述识别结果传输数据发送至所述服务器。
21.在其中一个实施例中，所述将所述位置传输数据发送至服务器，包括：
22.将所述位置传输数据存储至位置传输数据队列；
23.按序将所述位置传输数据队列中的各位置传输数据发送至服务器；
24.所述将所述图像传输数据发送至所述服务器，包括：
25.将所述图像传输数据存储至图像传输数据队列；
26.按序将图像传输数据队列的各图像传输数据发送至所述服务器。
27.第二方面，提供了一种数据处理方法，所述方法应用于服务器，所述方法包括：
28.接收车端采集设备发送的图像传输数据、位置传输数据；
29.解析所述图像传输数据，得到所述图像传输数据所携带的标识信息以及目标图像数据；
30.解析所述位置传输数据，得到所述位置传输数据所携带的标识信息以及位置信息；
31.以标识信息为索引，建立相同标识信息对应的目标图像数据和位置信息的对应关系，得到数据关系表；
32.根据所述数据关系表生成地图数据。
33.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
34.接收车端采集设备发送的识别结果传输数据；
35.解析所述识别结果传输数据，得到所述识别结果传输数据携带的目标标识信息以及识别结果信息；
36.在所述数据关系表中，确定所述目标标识信息对应的目标表项，并在所述目标表项中添加所述识别结果信息。
37.第四方面，本技术还提供了一种数据处理装置，所述装置应用于车端采集设备，所述装置包括：
38.采集模块，用于采集位置信息以及所述位置信息对应的初始图像数据；
39.第一传输模块，用于确定与所述位置信息和所述初始图像数据对应的标识信息，并根据预设的第一拼接策略，将所述标识信息与所述位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，将所述位置传输数据发送至服务器；
40.第二传输模块，用于根据预设的第二拼接策略，将所述初始图像数据对应的目标
图像数据与所述标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据，将所述图像传输数据发送至所述服务器。
41.第四方面，本技术还提供了一种数据处理装置。所述装置应用于服务器，所述装置包括：
42.接收模块，用于接收车端采集设备发送的图像传输数据、位置传输数据；
43.第一解析模块，用于解析所述图像传输数据，得到所述图像传输数据所携带的标识信息以及目标图像数据；
44.第二解析模块，用于解析所述位置传输数据，得到所述位置传输数据所携带的标识信息以及位置信息；
45.匹配模块，用于以标识信息为索引，建立相同标识信息对应的目标图像数据和位置信息的对应关系，得到数据关系表；
46.生成模块，用于根据所述数据关系表生成地图数据。
47.第五方面，本技术还提供了一种车端采集设备。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：
48.采集位置信息以及所述位置信息对应的初始图像数据；
49.确定与所述位置信息和所述初始图像数据对应的标识信息，并根据预设的第一拼接策略，将所述标识信息与所述位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，将所述位置传输数据发送至服务器；
50.根据预设的第二拼接策略，将所述初始图像数据对应的目标图像数据与所述标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据，将所述图像传输数据发送至所述服务器。
51.第六方面，本技术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：
52.接收车端采集设备发送的图像传输数据、位置传输数据；
53.解析所述图像传输数据，得到所述图像传输数据所携带的标识信息以及目标图像数据；
54.解析所述位置传输数据，得到所述位置传输数据所携带的标识信息以及位置信息；
55.以标识信息为索引，建立相同标识信息对应的目标图像数据和位置信息的对应关系，得到数据关系表；
56.根据所述数据关系表生成地图数据。
57.第七方面，本技术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：
58.采集位置信息以及所述位置信息对应的初始图像数据；
59.确定与所述位置信息和所述初始图像数据对应的标识信息，并根据预设的第一拼接策略，将所述标识信息与所述位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，将所述位置传输数据发送至服务器；
60.根据预设的第二拼接策略，将所述初始图像数据对应的目标图像数据与所述标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据，将所述图像传输数据发送至所述服务器。
61.第八方面，本技术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：
62.接收车端采集设备发送的图像传输数据、位置传输数据；
63.解析所述图像传输数据，得到所述图像传输数据所携带的标识信息以及目标图像数据；
64.解析所述位置传输数据，得到所述位置传输数据所携带的标识信息以及位置信息；
65.以标识信息为索引，建立相同标识信息对应的目标图像数据和位置信息的对应关系，得到数据关系表；
66.根据所述数据关系表生成地图数据。
67.第九方面，本技术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：
68.采集位置信息以及所述位置信息对应的初始图像数据；
69.确定与所述位置信息和所述初始图像数据对应的标识信息，并根据预设的第一拼接策略，将所述标识信息与所述位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，将所述位置传输数据发送至服务器；
70.根据预设的第二拼接策略，将所述初始图像数据对应的目标图像数据与所述标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据，将所述图像传输数据发送至所述服务器。
71.第十方面，本技术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：
72.接收车端采集设备发送的图像传输数据、位置传输数据；
73.解析所述图像传输数据，得到所述图像传输数据所携带的标识信息以及目标图像数据；
74.解析所述位置传输数据，得到所述位置传输数据所携带的标识信息以及位置信息；
75.以标识信息为索引，建立相同标识信息对应的目标图像数据和位置信息的对应关系，得到数据关系表；
76.根据所述数据关系表生成地图数据。
77.本技术提供的应用于车端采集设备的数据处理方法，采集位置信息以及所述位置信息对应的初始图像数据后，确定与位置信息和初始图像数据对应的标识信息。根据预设的第一拼接策略，将标识信息与位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，并将位置传输数据发送至服务器。根据预设的第二拼接策略，将初始图像数据对应的目标图像数据与标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据，并将图像传输数据发送至服务器。
78.本技术提供的数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，为初始图像数据、位置信息生成唯一标识信息，唯一标识信息与位置信息进行拼接得到位置传输数据，唯一标识信息与目标图像数据进行拼接得到图像传输数据，使得服务器能够根据位置传输数据以及图像传输数据得到各位置信息与各目标图像数据的对应关系，并且分别发送位置传输数据与图像传输数据，两者的数据传输过程互不影响。
附图说明
79.图1为一个实施例中数据处理方法的应用环境图；
80.图2为一个实施例中应用于车端采集设备的数据处理方法的流程示意图；
81.图3为一个实施例中应用于服务器的数据处理方法的流程示意图；
82.图4为一个实施例中应用于车端采集设备的数据处理装置的结构框图；
83.图5为一个实施例中应用于服务器的数据处理装置的结构框图；
84.图6为一个实施例中车端采集设备的内部结构图；
85.图7为一个实施例中服务器的内部结构图。
具体实施方式
86.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术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技术，并不用于限定本技术。
87.在自动驾驶领域中，不同的自动驾驶需求对地图也有着不同的要求，高精度地图数据应运而生，地图数据的精度直接影响着规划地路径的精度以及安全系数等。其中，高精地图相对于传统地图精度更高(厘米级)，而且增加了路的几何形状、路标、交通信号灯等信息。
88.相关技术中，一般是由车端采集设备采集位置信息以及位置信息对应的图像数据，然后将采集的位置信息以及图像数据发送至服务器。服务器接收到多个车端发送的位置信息与图像数据后，利用模型、算法等，合成高精度的地图数据。其中，车端采集设备一般是同时采集位置信息以及图像数据，然后同时发送至服务器，在车端采集设备这一侧，保证了位置信息与图像数据的一致性。
89.然而，随着安全的需要，车端采集设备不能直接将采集的图像数据传输至服务器，需要对采集的图像数据进行处理，例如对图像数据中的人物信息、车牌信息进行模糊处理，处理完成后，方可传输至服务器。这使得车端采集设备采集位置信息的频率及速度，与车端采集设备处理得到图像数据的频率及速度不一致，因此，上述的同时采集位置信息以及位置信息对应的图像数据，然后一同发送至服务器的方法不再适用。
90.基于此，本技术提出应用于车端采集设备的一种数据采集方法，采集位置信息以及位置信息对应的初始图像数据。然后确定与位置信息和初始图像数据对应的标识信息，并根据预设的第一拼接策略，将标识信息与位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，并将所述位置传输数据发送至服务器。根据预设的第二拼接策略，将初始图像数据对应的目标图像数据与标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据，并将图像传输数据发送至所述服务器。
91.本技术提供的方法，车端采集设备不是同时发送位置传输数据和图像传输数据，因此，车端采集设备得到位置信息的速度与得到目标图像数据的速度可以不一致，并且通过对位置信息处理得到位置传输数据，对目标图像数据处理得到图像传输数据，以使服务器能够根据位置传输数据以及图像传输数据得到每组位置信息与目标图像数据的对应关系。
92.本技术提供了一种数据处理方法，应用于车端采集设备，还提供了与之对应的装
置、车端采集设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，并提供了与上述对应的、应用于服务器的数据采集方法，以及与之对应的装置、车端采集设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。
93.首先为本技术的应用环境进行说明，本技术实施例提供的数据处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，车端采集设备102集成于车辆，通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。车端采集设备将位置传输数据、图像传输数据传输至服务器104后，可将位置传输数据、图像传输数据存储至数据存储系统。其中，车端采集设备102可以是集成惯导功能以及拍摄功能的计算机设备，也可以是可以连接惯导设备以及相机设备的计算机设备。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
94.如图2所示，为本技术根据一实施例示出的应用于如图1中的车端采集设备的一种数据处理方法的流程示意图，包括以下步骤：
95.步骤201、采集位置信息以及位置信息对应的初始图像数据。
96.其中，位置信息可以是车辆采集设备所在车辆的gps信息、经度信息、维度信息、航向角信息、高程信息等与位置相关的数据信息。位置信息对应的初始图像数据，为车辆位于该位置信息对应的位置点时，车端采集设备所采集的未经处理的图像数据。因此，车辆位于不同的位置信息对应的位置点时，车端采集设备所采集的图像数据是不同的。例如，车端采集设备随着车辆的移动至a点，采集到a点的位置信息，并采集车辆位于a点时周围的图像数据，得到一组数据，包括a点的位置信息以及a点对应的初始图像数据；经过预设时长后，车端采集设备随着车辆的移动至b点，采集到b点的位置信息，并采集车辆位于b点时周围的图像数据，得到一组数据，包括b点的位置信息以及b点对应的初始图像数据。
97.在一个实施例中，车端采集设备会随着车辆的移动随之移动，车端采集设备按照一定的频率采集位置信息以及位置信息对应的初始图像数据，例如，可以1s/次的频率，采集位置信息以及位置信息对应的初始图像数据，因此，1s可以采集到一组数据，每组包括位置信息以及位置信息对应的初始图像数据，10s可以采集到10组数据，每组数据包括位置信息以及位置信息对应的初始图像数据。
98.在一个实施例中，车端采集设备可以在接收到服务器发送的采集指令，或者接收到坐在车上的人员输入了采集指令，后开始采集位置信息以及位置信息对应的初始图像数据。
99.步骤203、确定与位置信息和初始图像数据对应的标识信息，并根据预设的第一拼接策略，将标识信息与位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，将位置传输数据发送至服务器。
100.步骤203包括三个子步骤，包括子步骤203a、确定与位置信息和初始图像数据对应的标识信息，子步骤203b、根据预设的第一拼接策略，将标识信息与位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，子步骤203c、将位置传输数据发送至服务器。
101.其中，标识信息用于标识一组位置信息和初始图像数据的对应关系，可以使用通用唯一识别码(universally unique identifier，uuid)实现，也可以使用其他识别码。位置传输数据是由标识信息与位置信息根据第一拼接策略拼接得到拼接数据。
102.在一个实施例中，车端采集设备可以使用uuid分配算法为位置信息和初始图像数据分配全局唯一的标识信息，uuid分配算法可以参照相关技术中的uuid算法，本技术不加以限定。或者车端采集设备也可以利用相关的算法，根据位置信息和初始图像数据生成对应的标识信息，例如，利用哈希算法，分别为位置信息和初始图像数据计算哈希值，将位置信息和初始图像数据分别对应的哈希值进行组合得到标识序列，作为位置信息和初始图像数据的标识信息，又如，例如，利用随机数生成算法，分别得到位置信息和初始图像数据的随机数，将位置信息和初始图像数据分别对应的随机数以及当前的时间戳进行组合得到标识序列，作为位置信息和初始图像数据的标识信息。
103.在一个实施例中，车端采集设备确定与位置信息和初始图像数据对应的标识信息后，根据预设的第一拼接策略，将标识信息与位置信息进行拼接处理得到对应的位置传输数据，并将位置传输数据发送至服务器。
104.在一个实施例中，车端采集设备可以通过特殊的标识符，将标识信息与位置信息拼接起来，得到位置传输数据。
105.在一个实施例中，标识信息一般为固定大小，例如uuid可以是16位2两个字节，车端采集设备可以将标识信息放置于固定的位置，例如前两个字节为标识信息，除去前两个字节为位置信息；或者最后两个字节为标识信息，除去最后两个字节为位置信息。
106.在一个实施例中，车端采集设备根据预设的第一拼接策略，将标识信息与位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据后，通过如图1所示的通信网络，将位置传输数据发送至如图1所示的服务器。
107.步骤205、根据预设的第二拼接策略，将初始图像数据对应的目标图像数据与标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据，将图像传输数据发送至服务器。
108.步骤205包括两个子步骤，包括子步骤205a、根据预设的第二拼接策略，将初始图像数据对应的目标图像数据与标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据。子步骤205b、将图像传输数据发送至服务器。
109.其中，目标图像数据是对初始图像数据处理得到的图像数据，例如上述的模糊处理，对车牌、人物脸部进行模糊处理，或者其他根据实际需要的处理。图像传输数据是由标识信息与目标图像数据根据第二拼接策略拼接得到拼接数据。
110.在一个实施例中，上述的步骤203与步骤205异步执行，车端采集设备确定位置信息与初始图像数据对应的标识信息后，可以按照预设的第一拼接策略直接将位置信息与标识信息进行拼接，得到发送至服务器的位置传输数据。但是车端采集设备不可以直接将初始图像数据与标识信息进行拼接，得到发送至服务器的图像传输数据，需要对初始图像数据进行处理，得到目标图像数据后，按照预设的第二拼接策略，将目标图像数据与标识信息进行拼接，得到发送至服务器的位置传输数据。因此，车端采集设备得到位置传输数据的速度与得到图像传输数据的速度，异步执行时，发送一组中的位置传输数据后，无须等待该组中的图像传输数据发送后，再发送下一组的位置传输数据，大大提升了车端采集设备向服务器发送采集的数据的效率。
111.在一个实施例中，上述的子步骤203b具体包括：
112.步骤1、获取标识信息与位置信息对应的拼接标识符。
113.在一个实施例中，车端采集设备在获取标识位置信息与位置信息对应的拼接标识
符时，车端采集设备可以读取本地保存的、与服务器预先约定的标识信息与位置信息对应的拼接标识符，车端采集设备也可以向服务器发送请求，请求服务器发送标识信息与位置信息对应的拼接标识符。
114.其中，拼接标识符可以是一个符号，例如“|”符号，或者“&”符号，也可以是两个或多个符号组成的特殊字符串，例如“&&”字符串，“@@@”字符串。
115.步骤2、将标识信息、拼接标识符、位置信息按照预设的顺序进行拼接，得到位置传输数据。
116.其中，标识信息与位置信息之间为拼接标识符，用于分隔标识信息与位置信息。
117.在一个实施例中，车端采集设备可以按照与服务器约定的顺序，将标识信息、拼接标识符、位置信息按照预设的顺序进行拼接，得到位置传输数据，拼接顺序可以是“标识信息-拼接标识符-位置信息”，或者“位置信息-拼接标识符-标识信息”。
118.在此实施例中，通过与服务器预先约定的拼接标识符，将位置信息与标识信息拼接在一起，使得服务器接收到位置传输数据后，可以根据位置传输数据中的拼接标识符，分割得到车端采集设备发送的位置信息以及标识信息。
119.在一个实施例中，上述的子步骤205b具体包括：
120.步骤a、获取标识信息与目标图像数据对应的拼接模板。
121.其中，标识信息与目标图像数据对应的拼接模板包括标识字段以及图像数据字段，标识信息与目标图像数据对应的拼接模板的形式，本技术不加以限定，服务器根据拼接模板拼接得到的图像传输数据，分析并读取到标识信息以及目标图像数据即可。
122.在一个实施例中，标识信息与目标图像数据对应的拼接模板可以key-value的形式组织，以中封号以区分不同的键值对，例如，第一个键值对中，key为标识，value为对应的标识信息，第二个键值对中，key为识别结果，value为识别结果信息。标识信息与目标图像数据对应的拼接模板也可以以其他形式进行组织，例如json格式。
123.步骤b、将标识信息写入所述拼接模板的标识字段，将所述目标图像数据写入所述拼接模板的图像数据字段，得到图像传输数据。
124.在一个实施例中，车端采集设备可以先获取标识信息与目标图像数据对应的拼接模板，拼接模板包括标识字段以及图像数据字段。之后，车端采集设备将标识信息写入获取的拼接模板的标识字段，将目标图像数据写入获取的拼接模板的图像数据字段，得到图像传输数据。
125.其中，标识信息与目标图像数据对应的拼接模板的形式，本技术不加以限定，服务器根据拼接模板拼接得到的识别结果传输数据，分析并读取到标识信息以及识别结果信息即可。
126.在一个实施例中，车端采集设备对初始图像数据处理得到目标图像数据后，对目标图像数据进行编码，得到编码数据，例如，可以使用base64的方式进行编码，得到目标图像数据的编码数据，然后将得到的编码数据写入拼接模板中的图像数据字段。
127.在此实施例中，将标识信息以及目标图像数据写入预设的拼接模板中，得到图像传输数据，然后将图像传输数据发送至服务器，使得服务器可以读取图像传输数据中的各个字段，得到车端采集设备发送的模板图像数据以及目标图像数据对应的标识信息。
128.在一个实施例中，服务器需要根据车端采集设备发送的位置信息以及位置信息对
应的图像数据生成三维立体地图数据，因此需要确定车端采集设备发送的图像数据进行识别，包括路灯在什么位置，路径的走向，楼宇的分布等等，因此需要对车端采集设备发送的图像数据进行识别，以根据识别结果进行建模等，构建出三维立体地图数据。然而，根据信息安全的需要，发送至服务器的图像数据都是由初始图像数据经过处理的目标图像数据，基于目标图像数据进行目标识别时，难以识别出相关的目标或者识别出的相关目标不准确。此时可以由车端采集设备基于初始图像数据进行识别，然后将识别结果信息发送至服务器，此时，上述的应用于车端采集设备的数据处理方法还包括以下步骤：
129.步骤207、将初始图像数据输入至训练完成的目标识别网络模型，得到初始图像数据对应的识别结果信息。
130.其中，目标识别网络模型用于识别初始图像数据中所包含的目标以及目标所在的位置，可以使用相关技术中的目标识别网络模型。识别结果信息包括初始图像数据中包括的目标以及目标的位置信息，例如初始图像数据中路边的车辆、人行道上人等等。
131.在一个实施例中，车端采集设备采集到初始图像数据后，将初始图像数据输入至目标识别网络模型，根据目标识别网络模型的输出，得到初始图像数据的识别结果信息。
132.步骤209、根据预设的第三拼接策略，将识别结果信息与标识信息进行拼接，得到识别结果传输数据。
133.在一个实施例中，服务器需要明确车端采集设备发送的识别结果信息与目标图像数据的对应关系，因此，车端采集设备可以按照预设的第三拼接策略，将识别结果信息与标识信息进行拼接，得到识别结果传输数据。
134.在一个实施例中，车端采集设备可以先获取标识信息与识别结果信息对应的拼接模板，拼接模板包括标识字段以及识别结果字段。之后，车端采集设备将标识信息写入获取的拼接模板的标识字段，将标识结果信息写入获取的拼接模板的识别结果字段，得到识别结果传输数据。
135.其中，标识信息与识别结果信息对应的拼接模板的形式，本技术不加以限定，服务器根据拼接模板拼接得到的识别结果传输数据，分析并读取到标识信息以及识别结果信息即可。
136.在一个实施例中，标识信息与识别结果信息对应的拼接模板可以key-value的形式组织，以中封号以区分不同的键值对，例如，第一个键值对中，key为标识，value为对应的标识信息，第二个键值对中，key为识别结果，value为识别结果信息。标识信息与识别结果信息对应的拼接模板也可以以其他形式进行组织，例如json格式。
137.步骤211、将识别结果传输数据发送至服务器。
138.在一个实施例中，车端采集设备根据预设的第三拼接策略，将识别结果信息与标识信息进行拼接，得到识别结果传输数据后，将识别结果传输数据通过通信网络发送至服务器。
139.在一个实施例中，在网络状况不佳的情况下，车端采集设备可以先将识别结果传输数据存储至本地的识别结果传输数据队列，然后按序将识别结果传输数据队列中的各识别结果传输数据发送至服务器。
140.在此实施例中，车端采集设备利用初始图像数据得到目标识别结果，然后发送至服务器，大大提升了服务器所获取的识别结果的准确率。
141.在一个实施例中，车端采集设备对初始图像数据处理得到目标图像数据，将初始图像数据输入至训练完成的目标识别网络模型，得到初始图像数据对应的识别结果信息，然后获取目标图像数据、识别结果信息、标识信息对应的拼接模板。目标图像数据、识别结果信息、标识信息对应的拼接模板包括标识字段、图像数据字段、识别结果字段，车端采集设备将标识信息写入标识字段，将目标图像数据写入图像数据字段，将识别结果信息写入识别结果字段，得到目标图像数据、识别结果信息、标识信息对应的拼接数据，然后将该拼接数据发送至服务器，以使服务器根据该拼接数据得到目标图像数据、识别结果信息、标识信息的对应关系。
142.在一个实施例中，若网络数据不稳定，车端采集设备的采集速度与网络传输速度不对等时，可先将待传输的位置传输数据、图像传输数据存储至本地，此时，子步骤203c，包括：
143.步骤c1、将位置传输数据存储至位置传输数据队列。
144.在一个实施例中，车端采集设备根据预设的第一拼接策略将标识信息与位置信息拼接得到位置传输数据后，将位置传输数据加入至预先构建的、用于存储位置传输数据的位置传输数据队列。
145.步骤c2、按序将位置传输数据队列中的各位置传输数据发送至服务器。
146.在一个实施例中，位置传输数据队列是先进先出的，车端采集设备每次读取位置传输数据队列的第一个位置传输数据，然后发送至服务器，直至位置传输数据为空。
147.子步骤205b具体包括：
148.步骤b1、将所述图像传输数据存储至图像传输数据队列。
149.在一个实施例中，车端采集设备根据预设的第二拼接策略将标识信息与目标图像叔叔拼接得到图像传输数据后，将图像传输数据加入至预先构建的、用于存储图像传输数据的图像传输数据队列。
150.步骤b2、按序将图像传输数据队列的各图像传输数据发送至所述服务器。
151.在一个实施例中，图像传输数据队列是先进先出的，车端采集设备每次读取图像传输数据队列的第一个图像传输数据，然后发送至服务器，直至位置传输数据为空。
152.在此实施例中，在网络状况不佳时，或者网络传输数据的速度比车端采集设备生成位置传输数据或图像传输数据的速度慢时，可将位置传输数据或图像传输数据存储至本地队列，按照顺序依次传输队列中的位置传输数据或图像传输数据。
153.接下来对本技术提供的应用于服务器的数据处理方法进行详细的说明，如图3所示，为本技术根据一实施例示出的应用于服务器的数据处理方法的流程示意图，包括以下步骤：
154.步骤301、接收车端采集设备发送的图像传输数据、位置传输数据。
155.在一个实施例中，服务器接通过通信网络，接收车端采集设备发送的图像传输数据以及位置传输数据。
156.其中，位置传输数据、图像传输数据的说明，可参照应用于车端采集设备的数据处理方法中各实施例对位置传输数据、图像传输数据的说明。
157.步骤303、解析图像传输数据，得到图像传输数据所携带的标识信息以及目标图像数据。
158.在一个实施例中，对图像传输数据进行解析，确定图像传输数据中所携带的标识信息以及目标图像数据，并确定目标图像数据与标识信息的对应关系。
159.在一个实施例中，若图像传输数据是由车端采集设备按照步骤a以及步骤b得到的图像传输数据，服务器通过通信网络接收到车端采集设备发送的图像传输数据后，解析得到图像传输数据中的标识字段以及图像数据字段，读取标识字段的内容，得到标识信息，读取图像数据字段，得到目标图像数据。
160.步骤305、解析位置传输数据，得到位置传输数据所携带的标识信息以及位置信息。
161.在一个实施例中，对位置传输数据进行解析，确定位置传输数据中所携带的标识信息以及位置信息，并确定位置信息与标识信息的对应关系。
162.在一个实施例中，若位置传输数据是由车端采集设备按照步骤1以及步骤2得到的位置传输数据，服务器通过通信网络接收到车端采集设备发送的位置传输数据后，解析得到位置传输数据中的拼接标识符，将位置传输数据分割为位置信息以及标识信息。
163.步骤307、以标识信息为索引，建立相同标识信息对应的目标图像数据和位置信息的对应关系，得到数据关系表；
164.在一个实施例中，服务器解析图像传输数据得到目标图像数据以及标识信息后，查找数据关系表中是否存在以该标识信息为索引的对应关系，如果查到以该标识信息为索引的对应关系，则将该目标图像数据存储至以该标识信息为索引的对应关系。如果未查到以该标识信息为索引的对应关系，则建立以该标识信息为索引，构建目标图像数据与位置信息的对应关系，并将该目标图像数据存储至以该标识信息为索引的对应关系。
165.在一个实施例中，服务器解析位置传输数据得到位置信息以及标识信息后，查找数据关系表中是否存在以该标识信息为索引的对应关系，如果查到以该标识信息为索引的对应关系，则将该位置信息存储至以该标识信息为索引的对应关系。如果未查到以该标识信息为索引的对应关系，则建立以该标识信息为索引，构建目标图像数据与位置信息的对应关系，并将该位置信息存储至以该标识信息为索引的对应关系。
166.步骤309、根据数据关系表生成地图数据。
167.在一个实施例中，服务器的数据关系表中，存储有多组位置信息以及目标图像数据，根据相关技术中的地图数据生成算法，生成地图数据。
168.其中，服务器接收到的多个图像传输数据、多个位置传输数据可以是来自同一个车辆采集终端，也可以是来自多个车辆采集终端。
169.需要说明的是，位置传输数据的解析过程与第一拼接策略是对应的，图像传输数据的解析过程与第二策略是对应的。
170.通过位置传输数据所携带的标识信息、图像传输数据所携带的标识信息，确定位置信息与目标图像数据的对应关系，得到多组用于生成地图数据的位置信息与目标图像数据。
171.在一个实施例中，上述方法还包括：
172.步骤311、接收车端采集设备发送的识别结果传输数据。
173.在一个实施例中，服务器通过通信网络接收车端采集设备发送的识别结果传输数据。
174.其中，识别结果传输数据的说明，可参照应用于车端采集设备的数据采集方法中各实施例对识别结果传输数据的说明。
175.步骤313、解析识别结果传输数据，得到识别结果传输数据携带的目标标识信息以及识别结果信息。
176.在一个实施例中，对识别结果传输数据进行解析，确定图像传输数据中所携带的目标标识信息以及识别结果信息，并确定识别结果信息与目标标识信息的对应关系。
177.在一个实施例中，若识别结果传输数据是由车端采集设备是通过拼接模板将识别结果信息与标识信息拼接得到的识别结果传输数据，服务器通过通信网络接收到车端采集设备发送的识别结果传输数据后，解析得到识别结果传输数据中的标识字段以及识别结果字段，读取标识字段的内容，得到目标标识信息，读取识别结果字段，得到识别结果信息。
178.需要说明的，识别结果传输数据的解析过程与第三拼接策略是对应的。
179.步骤315、在数据关系表中，确定目标标识信息对应的目标表项，并在目标表项中添加识别结果信息。
180.在一个实施例中，服务器解析出识别结果传输数据所携带的目标标识信息以及识别结果信息后，以目标标识信息为匹配项，在数据关系表中查找对应的目标表项，并在目标表项中添加解析出的识别结果信息。
181.在此实施例中，利用车端采集设备发送的识别结果信息构建地图数据，由于识别结果信息的准确率得到提升，因此，构建的地图数据的精确度也得到了提升。
182.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。
183.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的应用于车端采集设备的数据处理方法的数据处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述应用于车端采集设备的数据处理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应用于车端采集设备的数据处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于应用于车端采集设备的数据处理方法的限定，在此不再赘述。
184.在一个实施例中，如图4所示，提供了一种数据处理装置400，应用于车端采集设备，包括：采集模块401、第一传输模块403和第二传输模块405，其中：
185.采集模块401，用于采集位置信息以及所述位置信息对应的初始图像数据；
186.第一传输模块403，用于确定与所述位置信息和所述初始图像数据对应的标识信息，并根据预设的第一拼接策略，将所述标识信息与所述位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，将所述位置传输数据发送至服务器；
187.第二传输模块405，用于根据预设的第二拼接策略，将所述初始图像数据对应的目标图像数据与所述标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据，将所述图像传输数据发送至所述服务器。
188.在一个实施例中，第一传输模块403包括确定单元4031(图中未示出)、标识符获取单元4033(图中未示出)、拼接单元4035(图中未示出)、位置传输数据发送单元4037(图中未示出)，其中，
189.所述确定单元4031，用于确定与所述位置信息和所述初始图像数据对应的标识信息；
190.所述标识符获取单元4033，用于获取所述标识信息与所述位置信息对应的拼接标识符；
191.所述拼接单元4035，用于将所述标识信息、所述拼接标识符、所述位置信息按照预设的顺序进行拼接，得到位置传输数据；
192.所述位置传输数据发送单元4037，用于将所述位置传输数据发送至服务器。
193.在一个实施例中，第二传输模块405包括模板获取单元4051(图中未示出)、填入单元4053(图中未示出)、发送单元4055(图中未示出)，其中，
194.所述模板获取单元4051，用于获取所述标识信息与所述目标图像数据对应的拼接模板；所述拼接模板包括标识字段以及图像数据字段；
195.所述填入单元4053，用于将所述标识信息写入所述拼接模板的标识字段，将所述目标图像数据写入所述拼接模板的图像数据字段，得到图像传输数据；
196.所述发送单元4055，用于将所述图像传输数据发送至所述服务器。
197.在一个实施例中，所述装置还包括：
198.结果确定模块407(图中未示出)，用于将所述初始图像数据输入至训练完成的目标识别网络模型，得到所述初始图像数据对应的识别结果信息；
199.拼接模块409(图中未示出)，用于根据预设的第三拼接策略，将所述识别结果信息与所述标识信息进行拼接，得到识别结果传输数据；
200.第三传输模块411(图中未示出)，用于将所述识别结果传输数据发送至所述服务器。
201.在一个实施例中，所述第一传输模块403具体用于：
202.确定与所述位置信息和所述初始图像数据对应的标识信息，并根据预设的第一拼接策略，将所述标识信息与所述位置信息进行拼接处理，得到位置传输数据，将所述位置传输数据存储至位置传输数据队列；按序将所述位置传输数据队列中的各位置传输数据发送至服务器；
203.所述第二传输模块405具体用于：
204.根据预设的第二拼接策略，将所述初始图像数据对应的目标图像数据与所述标识信息进行拼接处理，得到图像传输数据，将所述图像传输数据存储至图像传输数据队列；按序将图像传输数据队列的各图像传输数据发送至所述服务器。
205.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的应用于服务器的数据处理方法的数据处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述应用于服务器的数据处理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应用于服务器的数据处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于应用于服务器的数据处理方法的限定，在此不再赘述。
206.在一个实施例中，如图5所示，提供了一种数据处理装置500，应用于服务器，包括：
接收模块501、第一解析模块503、第二解析模块505、匹配模块507和生成模块509，其中：
207.接收模块501，用于接收车端采集设备发送的图像传输数据、位置传输数据；
208.第一解析模块503，用于解析所述图像传输数据，得到所述图像传输数据所携带的标识信息以及目标图像数据；
209.第二解析模块505，用于解析所述位置传输数据，得到所述位置传输数据所携带的标识信息以及位置信息；
210.匹配模块507，用于以标识信息为索引，建立相同标识信息对应的目标图像数据和位置信息的对应关系，得到数据关系表；
211.生成模块509，用于根据所述数据关系表生成地图数据。
212.在一个实施例中，所述装置还包括：
213.结果接收模块511(图中未示出)，用于接收车端采集设备发送的识别结果传输数据；
214.第三解析模块513(图中未示出)，用于解析所述识别结果传输数据，得到所述识别结果传输数据携带的目标标识信息以及识别结果信息；
215.添加模块515(图中未示出)，用于在所述数据关系表中，确定所述目标标识信息对应的目标表项，并在所述目标表项中添加所述识别结果信息。
216.上述应用于车端采集设备的数据处理装置或应用于服务器的数据处理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。
217.在一个实施例中，提供了一种车端采集设备，该车端采集设备可以是终端，其内部结构图可以如图6所示。该车端采集设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口。其中，该车端采集设备的处理器用于提供计算和控制能力。该车端采集设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。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。该车端采集设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种应用于车端采集设备的数据处理方法。
218.本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的车端采集设备的限定，具体的车端采集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。
219.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位置信息与目标图数据。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处理方法。
220.本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的车端采集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。
221.在一个实施例中，还提供了一种车端采集设备，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上述应用于车端采集设备的数据处理方法实施例中的步骤。
222.在一个实施例中，还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上述应用于服务器的数据处理方法实施例中的步骤。
223.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，该计算机程序被处理器执行时实现上述应用于车端采集设备的数据处理各方法实施例中的步骤、或应用于服务器的数据处理各方法实施例中的步骤。
224.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上述应用于车端采集设备的数据处理各方法实施例中的步骤，或应用于服务器的数据处理各方法实施例中的步骤。
225.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，本技术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-only memory，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 random access memory，dram)等。本技术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。本技术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。
226.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。
227.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。