1.本公开涉及计算机领域，尤其涉及一种车联网数据处理方法、装置及电子设备。
背景技术：2.在车联网应用程序中，每一应用程序都需要对交通消息数据进行逻辑处理，而后得到结果数据，有些应用程序所需的交通消息数据至少部分相同，并且部分所需的交通消息数据的逻辑处理也相同，造成交通消息数据计算冗余。
技术实现要素：3.本公开提供了一种车联网数据处理方法、装置及电子设备，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
4.根据本公开的第一方面，提供了一种车联网数据处理方法，所述方法包括：
5.通过数据接口接收交通消息数据；
6.对所述交通消息数据进行处理，得到交通基础数据；
7.根据调度信息获取目标应用程序的需求信息；
8.根据所述需求信息，从所述交通基础数据获取目标数据；
9.基于所述目标数据生成目标数据帧，并将所述目标数据帧通过数据接口输出给所述目标应用程序。
10.在一可实施方式中，对所述交通消息数据进行处理，得到交通基础数据，包括：
11.基于所述交通消息数据得到地图数据、交通信号数据和交通参与者数据；
12.对所述地图数据、所述交通信号数据和所述交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据；
13.所述目标数据从所述地图数据、所述交通信号数据、所述交通参与者数据和所述交通逻辑数据中获取。
14.在一可实施方式中，对所述地图数据、所述交通信号数据和所述交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据，包括：
15.通过哈希表分别对所述地图数据中的路口、道路和车道进行管理；
16.将道路转化为车道作为同一定位处理；
17.通过指针将所述路口、所述道路和所述车道关联。
18.在一可实施方式中，对所述地图数据、所述交通信号数据和所述交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据，还包括：
19.通过哈希表分别管理所述交通信号数据中的信号灯相位和信号灯；
20.根据所述信号灯的路口标识，将所述信号灯与所述地图数据中的路口关联。
21.在一可实施方式中，基于所述交通消息数据得到地图数据，包括：第一时刻，根据接收到的所述交通消息数据得到第一地图数据，第二时刻，根据接收到的所述交通消息数据得到第二地图数据，所述第二时刻晚于所述第一时刻，当所述第二地图数据不同于所述
第一地图数据时，用所述第二地图数据覆盖所述第一地图数据。
22.在一可实施方式中，对所述地图数据、所述交通信号数据和所述交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据，还包括：
23.根据所述交通参与者数据中的目标车辆信息对目标车辆进行持续定位，其中，对所述目标车辆首次定位完成后，后续定位以前次的定位信息为基础进行查找定位；
24.通过距离计算和geo hash算法将所述交通参与者数据中的其他交通参与者与目标车辆关联。
25.在一可实施方式中，通过距离计算和geo hash算法将所述交通参与者数据中的其他交通参与者与目标车辆关联，包括：
26.根据与目标车辆的距离，划分至少两个区域，其中距离所述目标车辆距离较近的区域内的其他交通参与者的处理优先级高于距离所述目标车辆距离较远的区域内的其他交通参与者的处理优先级。
27.在一可实施方式中，根据调度信息获取目标应用程序的需求信息，包括：
28.根据调度信息获取目标应用程序的需求频率和需求数据；
29.按照所述需求频率从所述交通基础数据中获取需求数据作为目标数据，以按所述需求频率生成所述目标数据帧。
30.根据本公开的第二方面，提供了一种车联网数据处理装置，所述装置包括：
31.接收模块，其用于通过数据接口接收交通消息数据；
32.处理模块，其用于对所述交通消息数据进行处理，得到交通基础数据；
33.调度模块，其用于根据调度信息获取目标应用程序的需求信息；根据所述需求信息，从所述交通基础数据获取目标数据；基于所述目标数据生成目标数据帧，并将所述目标数据帧通过数据接口输出给所述目标应用程序。
34.根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
35.至少一个处理器；以及
36.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
37.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开所述的方法。
38.根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开所述的方法。
39.本公开的车联网数据处理方法中，对通过数据接口接收的交通消息数据进行处理，得到交通基础数据；根据调度信息获取目标应用程序的需求信息；根据所述需求信息，从所述交通基础数据获取目标数据；基于所述目标数据生成目标数据帧，并将所述目标数据帧通过数据接口输出给所述目标应用程序。输出给目标应用程序的数据基于交通消息数据处理得到的交通基础数据，目标应用程序仅需进行个性化处理即可，各应用程序对交通消息数据重复的基本处理统一进行，得到交通基础数据，避免各应用程序对交通消息数据进行重复的基本处理，减少计算冗余，降低算力消耗。
40.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
41.通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：
42.在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
43.图1示出了本公开实施例车联网数据处理方法的实现流程示意图；
44.图2示出了本公开实施例车联网数据处理方法中优先级区域划分示意图；
45.图3示出了本公开实施例车联网数据处理装置的组成结构示意图；
46.图4示出了本公开实施例一种电子设备的组成结构示意图。
具体实施方式
47.为使本公开的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而非全部实施例。基于本公开中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
48.参见图1，本公开实施例提供了一种车联网数据处理方法，该方法包括：
49.通过数据接口接收交通消息数据；
50.对交通消息数据进行处理，得到交通基础数据；
51.根据调度信息获取目标应用程序的需求信息；
52.根据需求信息，从交通基础数据获取目标数据；
53.基于目标数据生成目标数据帧，并将目标数据帧通过数据接口输出给目标应用程序。
54.本公开的车联网数据处理方法中，对通过数据接口接收的交通消息数据进行处理，得到交通基础数据；根据调度信息获取目标应用程序的需求信息；根据需求信息，从交通基础数据获取目标数据；基于目标数据生成目标数据帧，并将目标数据帧通过数据接口输出给目标应用程序。输出给目标应用程序的数据基于交通消息数据处理得到的交通基础数据，目标应用程序仅需进行个性化处理即可，各应用程序对交通消息数据重复的基本处理，本公开实施例的方法进行统一处理，完成如定位道路，查找关联车辆，前方信号灯等基础的逻辑处理，得到交通基础数据，避免各应用程序对交通消息数据进行重复的基本处理，减少计算冗余，降低算力消耗。应用程序只需根据数据帧进行业务处理，减少了冗余计算，提高性能，便于扩展实现多应用程序。
55.本公开实施例中，目标应用程序为根据调度信息，需要配置所需数据的应用程序。例如，根据调度信息，需要为应用程序a配置数据时，则应用程序a为目标应用程序，根据应用程序a的需求，从交通基础数据获取目标数据，并生成目标数据帧输出给应用程序a。根据调度信息，需要为应用程序b配置数据时，则应用程序b为目标应用程序，根据应用程序b的需求，从交通基础数据获取目标数据，并生成目标数据帧输出给应用程序b。
56.在一可实施方式中，对交通消息数据进行处理，得到交通基础数据，包括：基于交通消息数据得到地图数据、交通信号数据和交通参与者数据；对地图数据、交通信号数据和交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据；目标数据从地图数据、交通信号数据、
交通参与者数据和交通逻辑数据中获取。
57.地图数据包括道路数据、车道数据、路口数据、转向数据、限速数据等。交通信号数据包括各信号机的信号与时间的数据，例如各信号机的不同时段的信号灯颜色。交通参与者数据为包括目标车辆在内的道路交通参与者的数据。包括目标车辆及其他汽车、电动车、摩托车和行人等的相关数据。例如，交通参与者数据包括其他交通参与者与目标车辆的距离，目标车辆所在车道、速度等。地图数据、交通信号数据和交通参与者数据为车联网的基本数据，通过对地图数据、交通信号数据和交通参与者数据进行相应的处理，可以得到相应应用程序的结果输出。例如，根据当前车速和当前路段的限速，超速应用程序可以判断目标车辆是否超速。
58.对地图数据、交通信号数据和交通参与者数据进行逻辑处理，可以得到交通逻辑数据，对地图数据、交通信号数据和交通参与者数据的逻辑处理为全部或部分应用程序对交通消息数据进行相同处理，得到的交通逻辑数据至少供两个应用程序使用，交通基础数据包括地图数据、交通信号数据、交通参与者数据和交通逻辑数据，交通基础数据为所有应用程序共用，减少了计算冗余，并且应用程序扩展性高，根据调度，只需要根据新扩展的应用程序所需的数据，从交通基础数据中获取目标数据，并生成目标数据帧，输出给新扩展的应用程序即可，可以实现多应用程序部署及迭代升级。
59.本公开实施例中，对地图数据、交通信号数据和交通参与者数据进行逻辑处理包括，对地图数据、交通信号数据和交通参与者数据分别进行处理和地图数据、交通信号数据和交通参与者数据中的两个或三个进行关联处理。
60.在一可实施方式中，对地图数据、交通信号数据和交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据，包括：通过哈希表分别对地图数据中的路口、道路和车道进行管理；将道路转化为车道作为同一定位处理；通过指针将路口、道路和车道关联。本公开实施例中，用哈希表分别对地图数据中的路口、道路和车道进行管理，可以直接访问地图数据中的路口、道路和车道。道路转化为车道作为同一定位处理可以确定目标车辆所在车道、行驶方向以及转向等信息。通过指针将路口、道路和车道关联加快了搜索速度。
61.在一可实施方式中，对地图数据、交通信号数据和交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据，包括：通过哈希表分别管理交通信号数据中的信号灯相位和信号灯；根据信号灯的路口标识，将信号灯与地图数据中的路口关联。本公开实施例中用哈希表分别管理交通信号数据中的信号灯相位和信号灯，可以对交通信号数据直接访问，加快数据搜索速度。信号灯数据包括信号灯的路口标识，根据路口标识，可以将信号灯与地图中的路口关联，应用程序使用这些数据时，可以判断前方路口的信号灯的控制状态。例如，可以进一步根据当前车速、距前一路口的距离以及信号灯相位判断能否顺利通过，或是否闯红灯等。
62.在一可实施方式中，基于交通消息数据得到地图数据，包括：第一时刻，根据接收到的交通消息数据得到第一地图数据，第二时刻，根据接收到的交通消息数据得到第二地图数据，第二时刻晚于第一时刻，当第二地图数据不同于第一地图数据时，用第二地图数据覆盖第一地图数据。本公开实施例中，随着目标车辆的行进，不断提供新的地图数据，将地图划分为小区域提供地图数据，处理速度快，占用存储空间小。当接收的地图数据仍为当前地图数据时，抛弃新接收的数据即可，仍然采用当前地图数据。当接收的地图数据与当前地图数据不同，则根据目标车辆的行驶，地图数据做出了适应性调整，则用接收的地图数据更
新当前的地图数据，以为目标车辆接下来的行驶提供服务。
63.在一可实施方式中，对地图数据、交通信号数据和交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据，包括：根据交通参与者数据中的目标车辆信息对目标车辆进行持续定位，其中，对目标车辆首次定位完成后，后续定位以前次的定位信息为基础进行查找定位；通过距离计算和geo hash(地理哈希)算法将交通参与者数据中的其他交通参与者与目标车辆关联。对目标车辆首次定位时，可以根据卫星定位系统的数据对目标车辆定位。后续定位以前次的定位信息为基础进行查找定位，可以通过小量的数据计算快速得到目标车辆的位置信息。例如，根据目标车辆行驶的距离增量以及行驶方向等在前次定位的基础上快速得到当前的位置信息。通过距离计算和geo hash(地理哈希)算法将其他交通参与者与目标车辆关联，可以及时快速获得其他交通参与者与目标车辆的相对信息，可以为预防碰撞等提供服务。
64.在一可实施方式中，通过距离计算和geo hash算法将交通参与者数据中的其他交通参与者关目标车辆关联，包括：根据与目标车辆的距离，划分至少两个区域，其中距离目标车辆距离较近的区域内的其他交通参与者的处理优先级高于距离目标车辆距离较远的区域内的其他交通参与者的处理优先级。本公开实施例中，根据其他交通参与者与目标车辆的相对关系划分为至少两个区域，不同区域处理的优先级和实时性不同。与目标车辆的相对距离较近的区域优先级高，优先处理。例如，参见图2，收到交通参与者数据时，根据距离计算，将目标车辆周围的其他交通参与者分为核心区域、关心区域和远端区域，优先处理核心区域的其他交通参与者的数据，其次是关心区域，最后是远端区域。将核心区域内的其他交通参与者进行车道定位并加入到与目标车辆关联的哈希表中，对于优先级高的区域保证数据处理的实时性。对于关心区域和远端区域的其他交通参与者的数据可以仅仅只是分别加入到一个数据队列中，对于关心区域和远端区域的其他参与者的数据相对于核心区域以较低的频率进行处理。具体实施中，可以将其他交通参与者根据距离分为多个区间，每个区间的其他交通参与者的数据生成一个哈希表。多个哈希表根据距离对应上述的三个区域，随着交通参与者的运动状态变化，相应的数据在哈希表中的跳转。通过不同区域的划分以及不同区域的数据对应不同的处理优先级，可以减少数据计算，保证数据处理的及时性，可以为超车、变更车道以及防止碰撞等提供服务。例如，当目标车辆需要变更车道时，只需关心核心区域的其他交通参与者的情况，对核心区域的其他交通参与者的数据进行及时处理，即可准确判断能否变更车道，以及变更车道的时机等。而关心区域和远端区域的其他交通参与者与目标车辆较远，不影响目标车辆变更车道，因此，对关心区域和远端区域的其他交通参与者进行车道定位等处理的频率可以较核心区域的其他交通参与者的数据处理频率低，减少了数据计算量，保证了核心区域的其他交通参与者的数据的及时处理。
65.在一可实施方式中，根据调度信息获取目标应用程序的需求信息，包括：根据调度信息获取目标应用程序的需求频率和需求数据；按照需求频率从交通基础数据中获取需求数据作为目标数据，以按需求频率生成目标数据帧。调度信息包括目标应用程序的需求频率和需求数据，不同应用程序对数据的需求频率不同，根据具体需求，确定个应用程序的需求频率，各应用程序分频率进行调度，例如不同的应用程序可以是3s，1s，500ms，200ms，50ms等不同的频率，解决不同应用程序对数据需求的频率不同的问题。
66.本公开实施例中，将交通消息数据转化为数据帧，应用程序只需根据数据帧进行
业务处理，减少了冗余计算提高性能，便于扩展实现多应用程序。根据应用程序的业务所需形成具体的数据帧。下面以一应用程序的数据帧为例进行说明：
[0067][0068]
上述数据帧中：
[0069]
forward字段是一个字符串结构：表示目标车辆行驶方向前方的路口标识(id)，根据车辆的定位和车辆的航向计算得出。
[0070]
hv字段是一个car_msg结构：表示目标车辆的行驶数据，car_msg是一个类，其中包括车辆的基本数据如长宽高，颜色，车牌等，车辆的行驶状态数据包括经纬度，速度，航向，加速度等，车辆的定位信息如车道标识，道路标识，路口标识。
[0071]
paths字段是一个list表结构：表示建议目标车辆的行驶路径，path是一个类，其中包括经纬度，速度，加速度，时间。
[0072]
nearby字段是一个map表结构：表示按目标车辆的行驶方向，划分一个固定区域，将周围近距离区域车辆数据按照位置放入map表中。如正前，左前，右前等。car_msg参见前述。
[0073]
remote字段是一个list表结构：表示远距离关联车辆。car_msg参见前述。
[0074]
timestamp字段是一个长整型：表示前方路口的信号灯时间。
[0075]
phases字段是一个map表结构：表示前方左转，直行，右转，调头四个方位的信号灯信息，结合timestamp字段可知一个控制周期内的三种灯色信息。通过定位，查找前方的信号灯信息，获取到当前道路上的信号灯相位信息。
[0076]
frequency字段是一个类型：表示此frame帧是何种调度频率。
[0077]
本公开实施例的车联网数据处理方法可应用车辆终端上，也应用于云服务器上，应用于云服务器上时，可以为多个车辆服务，根据各车辆的身份标识对各车辆的交通消息数据分别处理，得到数据帧发送至对应的车辆终端。车辆的身份标识可以用各车辆的注册名称。车辆的注册名称可以是车牌号、车辆识别码或发动机号等。车牌号、车辆识别码和发动机号的唯一性均可作为车辆的唯一身份标识。以车牌号注册为例，云服务器接收目标车辆的注册信息，根据车牌号创建与目标车辆对应的车联网数据处理单元，该车联网数据处
理单元对目标车辆相关的交通消息数据进行处理，并生成目标车辆的终端上的应用程序所需的数据帧，通过数据接口提供给对应的目标车辆的终端的应用程序使用。
[0078]
下面以本公开实施例的方法应用于云服务器为例进行说明。
[0079]
云服务器接收目标车辆以车牌号为注册名称的注册信息，云服务器根据该车牌号创建与该目标车辆对应的车联网数据处理单元，该车联网数据处理单元接收目标车辆对应的交通消息数据。对接收的数据包分别进行解析后可以得到地图数据、交通信号数据和交通参与者数据。对地图数据的处理可以采用超时阻塞的方式，例如每隔5秒进行一次超时处理，判断目标车辆是否驶离相应区域。对地图数据处理时，可以是以节点(路口)为单位进行，易于处理，逻辑简单。收到地图数据后，可以判断是否存在地图变化，例如删除或添加，若存在地图变化，则以节点为单位依次重新对地图数据进行处理。若不存在则不做处理，仍采用之前处理得到的数据。对节点的处理包括车道上的转向计算，限速计算，segment计算，车道匹配到道路上，作为同一定位处理，实现道路上的转向计算，限速计算，道路属性，segment计算，侧车道处理。其中，地图数据的管理采用一个链表，三个哈希表的形式进行。对于所有的节点使用一个全局链表维护，对地图数据中的路口、道路和车道分别采用一个哈希表管理，方便进行查找。各节点的道路，以及各道路上的车道均采用标准消息中的链表方式进行连接。地图数据的坐标计算坐标运算可以采用haversine公式(半正矢公式)、vincenty公式(文森特公式)及局部enu坐标系(东北天坐标系)，分别用于一般精度计算，高精度计算和相对计算。enu坐标系以节点的坐标为原点，提供了向量计算方式，角度计算等。
[0080]
交通信号数据来自信号机，交通信号数据的处理也可以采用超时阻塞的方式，例如，每5秒进行一次超时处理，判断长期没更新的信号灯。采用路口为key值进行哈希表管理，收到交通信号数据后，若是新加入的路口的交通信号数据，则添加到哈希表，若是原路口的交通信号数据的更新则删除旧的数据，将新数据更新到哈希表中。信号灯相位和信号灯分别通过一个哈希表管理。
[0081]
根据交通参与者数据进行定位时，对于首次进入当前地图区域的目标车辆，会在整个地图中利用segment段查找距离目标车辆位置最近的车道。当距离小于等车道宽度时认为在此车道上；当距离3倍大于车道宽度时，认为不在地图区域；否则认为车辆行驶在路侧边缘区域，对于靠右行驶的区域，默认右侧非机动车道为侧车道。而后，可根据上一次的定位在附近进行查找，而不需要全局地图查找。对于其他交通参与者，在没有定位信息时，可以根据目标车辆的定位信息进行查找，因为这些车辆在目标周边。
[0082]
在上述数据处理的基础上，可以按一定的频率，根据不同应用程序所需的数据生成相应的数据帧，并通过数据接口输出。以三个应用程序a，b，c为例，分别是50ms调度一次应用程序a，为其提供所需的数据帧，500ms调度一次应用程序b，为其提供所需的数据帧，1秒调度一次应用程序c，为其提供所需的数据帧。以目标车辆为参考分频率调度应用程序，可避免由其他交通参与者触发提供数据帧导致的性能损耗。由于其他交通参与者数量较多，由其触发提供数据帧，不但导致性能损耗，而且由于消息触发的不确定性，依赖消息触发导致逻辑混乱。例如，由其他交通参与者与目标车辆的距离触发防碰撞应用程序，由于目标车辆周围其他车辆较多，会导致性能损耗及触发的不确定性。
[0083]
参见图3，本公开实施例提供了一种车联网数据处理装置，该装置包括接收模块、处理模块和调度模块，接收模块用于通过数据接口接收交通消息数据；处理模块用于对交
通消息数据进行处理，得到交通基础数据；调度模块用于根据调度信息获取目标应用程序的需求信息；根据需求信息，从交通基础数据获取目标数据；基于目标数据生成目标数据帧，并将目标数据帧通过数据接口输出给目标应用程序。
[0084]
本公开实施例的车联网数据处理装置中，接收模块通过数据接口接收交通消息数据，处理模块对交通消息数据进行处理，得到交通基础数据；调度模块根据调度信息获取目标应用程序的需求信息；根据需求信息，从交通基础数据获取目标数据；基于目标数据生成目标数据帧，并将目标数据帧通过数据接口输出给目标应用程序。输出给目标应用程序的数据基于交通消息数据处理得到的交通基础数据，目标应用程序仅需进行个性化处理即可，各应用程序对交通消息数据重复的基本处理统一进行，得到交通基础数据，避免各应用程序对交通消息数据进行重复的基本处理，减少计算冗余，降低算力消耗。应用程序只需根据数据帧进行业务处理，减少了冗余计算，提高性能，便于扩展实现多应用程序。
[0085]
在一可实施方式中，处理模块包括地图管理单元，地图管理单元用于基于交通消息数据得到地图数据、交通信号数据和交通参与者数据；对地图数据、交通信号数据和交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据；目标数据从地图数据、交通信号数据、交通参与者数据和交通逻辑数据中获取。
[0086]
在一可实施方式中，处理模块包括路口管理单元，路口管理单元用于通过哈希表分别对地图数据中的路口、道路和车道进行管理；将道路转化为车道作为同一定位处理；通过指针将路口、道路和车道关联。
[0087]
在一可实施方式中，处理模块包括信号机管理单元，信号机管理单元用于通过哈希表分别管理交通信号数据中的信号灯相位和信号灯；根据信号灯的路口标识，将信号灯与地图数据中的路口关联。
[0088]
在一可实施方式中，地图管理单元基于交通消息数据得到地图数据，包括：第一时刻，地图管理单元根据接收到的交通消息数据得到第一地图数据，第二时刻，地图管理单元根据接收到的交通消息数据得到第二地图数据，第二时刻晚于第一时刻，当第二地图数据不同于第一地图数据时，地图管理单元用第二地图数据覆盖第一地图数据。
[0089]
在一可实施方式中，处理模块包括交通参与者管理单元，交通参与者管理单元根据交通参与者数据中的目标车辆信息对目标车辆进行持续定位，其中，对目标车辆首次定位完成后，后续定位以前次的定位信息为基础进行查找定位；通过距离计算和geo hash(地理哈希)算法将交通参与者数据中的其他交通参与者与目标车辆关联。
[0090]
在一可实施方式中，交通参与者管理单元通过距离计算和geo hash算法将交通参与者数据中的其他交通参与者与目标车辆关联，包括：根据与目标车辆的距离，划分至少两个区域，其中距离目标车辆距离较近的区域内的其他交通参与者的处理优先级高于距离目标车辆距离较远的区域内的其他交通参与者的处理优先级。
[0091]
在一可实施方式中，调度模块根据调度信息获取目标应用程序的需求信息，包括：根据调度信息获取目标应用程序的需求频率和需求数据；按照需求频率从交通基础数据中获取需求数据作为目标数据，以按需求频率生成目标数据帧。
[0092]
本公开实施例的车联网数据处理装置能够实现上述各实施例的方法，上述各方法实施例的描述均可用于理解和解释本公开实施例的装置。出于简洁和节省篇幅的目的，在此不再赘述。
[0093]
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
[0094]
图4示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备400的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
[0095]
如图4所示，设备400包括计算单元401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器(ram)403中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 403中，还可存储设备400操作所需的各种程序和数据。计算单元401、rom 402以及ram 403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。
[0096]
设备400中的多个部件连接至i/o接口405，包括：输入单元406，例如键盘、鼠标等；输出单元407，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元408，例如磁盘、光盘等；以及通信单元409，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元409允许设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0097]
计算单元401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元401的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元401执行上文所描述的各个方法和处理，例如车联网数据处理方法。例如，在一些实施例中，车联网数据处理方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元408。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 402和/或通信单元409而被载入和/或安装到设备400上。当计算机程序加载到ram 403并由计算单元401执行时，可以执行上文描述的车联网数据处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元401可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行车联网数据处理方法。
[0098]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0099]
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0100]
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0101]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0102]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0103]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0104]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0105]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本公开的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0106]
以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
技术特征：1.一种车联网数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：通过数据接口接收交通消息数据；对所述交通消息数据进行处理，得到交通基础数据；根据调度信息获取目标应用程序的需求信息；根据所述需求信息，从所述交通基础数据获取目标数据；基于所述目标数据生成目标数据帧，并将所述目标数据帧通过数据接口输出给所述目标应用程序。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述交通消息数据进行处理，得到交通基础数据，包括：基于所述交通消息数据得到地图数据、交通信号数据和交通参与者数据；对所述地图数据、所述交通信号数据和所述交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据；所述目标数据从所述地图数据、所述交通信号数据、所述交通参与者数据和所述交通逻辑数据中获取。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述地图数据、所述交通信号数据和所述交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据，包括：通过哈希表分别对所述地图数据中的路口、道路和车道进行管理；将道路转化为车道作为同一定位处理；通过指针将所述路口、所述道路和所述车道关联。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述地图数据、所述交通信号数据和所述交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据，还包括：通过哈希表分别管理所述交通信号数据中的信号灯相位和信号灯；根据所述信号灯的路口标识，将所述信号灯与所述地图数据中的路口关联。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述交通消息数据得到地图数据，包括：第一时刻，根据接收到的所述交通消息数据得到第一地图数据，第二时刻，根据接收到的所述交通消息数据得到第二地图数据，所述第二时刻晚于所述第一时刻，当所述第二地图数据不同于所述第一地图数据时，用所述第二地图数据覆盖所述第一地图数据。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述地图数据、所述交通信号数据和所述交通参与者数据进行逻辑处理，得到交通逻辑数据，还包括：根据所述交通参与者数据中的目标车辆信息对目标车辆进行持续定位，其中，对所述目标车辆首次定位完成后，后续定位以前次的定位信息为基础进行查找定位；通过距离计算和geo hash算法将所述交通参与者数据中的其他交通参与者与目标车辆关联。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过距离计算和geo hash算法将所述交通参与者数据中的其他交通参与者与目标车辆关联，包括：根据与目标车辆的距离，划分至少两个区域，其中距离所述目标车辆距离较近的区域内的其他交通参与者的处理优先级高于距离所述目标车辆距离较远的区域内的其他交通参与者的处理优先级。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据调度信息获取目标应用程序的需求信
息，包括：根据调度信息获取目标应用程序的需求频率和需求数据；按照所述需求频率从所述交通基础数据中获取需求数据作为目标数据，以按所述需求频率生成所述目标数据帧。9.一种车联网数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：接收模块，其用于通过数据接口接收交通消息数据；处理模块，其用于对所述交通消息数据进行处理，得到交通基础数据；调度模块，其用于根据调度信息获取目标应用程序的需求信息；根据所述需求信息，从所述交通基础数据获取目标数据；基于所述目标数据生成目标数据帧，并将所述目标数据帧通过数据接口输出给所述目标应用程序。10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
技术总结本公开提供了一种车联网数据处理方法、装置及电子设备，所述方法包括：通过数据接口接收交通消息数据；对所述交通消息数据进行处理，得到交通基础数据；根据调度信息获取目标应用程序的需求信息；根据所述需求信息，从所述交通基础数据获取目标数据；基于所述目标数据生成目标数据帧，并将所述目标数据帧通过数据接口输出给所述目标应用程序。据接口输出给所述目标应用程序。据接口输出给所述目标应用程序。
技术研发人员：杨清宇
受保护的技术使用者：联想（北京）有限公司
技术研发日：2022.07.22
技术公布日：2022/11/1
