CN115497317A - 目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品 - Google Patents

Abstract

本公开提供了目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品，涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通、车路协同等领域。具体实现方案为：获取多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，目标数据中包括驾驶模式发生切换的目标车辆切换驾驶模式时所处的位置信息；根据各目标数据中的位置信息确定与目标数据相匹配的路段，确定各路段对应的驾驶模式切换次数；根据切换次数以及预设的分簇条件对各路段进行分簇操作，获得多个簇对应的路段，其中，不同簇对应有不同的切换次数；在多个簇对应的路段中确定满足预设的测试条件的目标路段。通过确定目标路段，从而能够基于该目标路段有针对性地对自动驾驶技术进行提升。

Description

目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品

技术领域

本公开涉及人工智能中的自动驾驶、智能交通、车路协同等领域，尤其涉及一种目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品。

背景技术

在自动驾驶过程中，往往会出现自动驾驶模式切换到手动驾驶模式的情况，而出现这种情况表征自动驾驶不能应对当前路况，需要驾驶员手动驾驶。若自动驾驶切换手动驾驶出现次数较多，则需要提升自动驾驶技术。

在自动驾驶技术提升时，一般选择车流量多的路口进行路况研究，但是，采用上述路段进行自动驾驶技术的优化时，往往优化效果不佳。

发明内容

本公开提供了一种用于对能够提高自动驾驶优化效果的目标路段进行选择的目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品。

根据本公开的第一方面，提供了一种目标路段确定方法，包括：

获取多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，所述目标数据中包括驾驶模式发生切换的目标车辆切换驾驶模式时所处的位置信息；

根据各所述目标数据中的位置信息确定与所述目标数据相匹配的路段，确定各路段对应的驾驶模式切换次数；

根据所述切换次数以及预设的分簇条件对各所述路段进行分簇操作，获得多个簇对应的路段，其中，不同簇对应有不同的切换次数；

在所述多个簇对应的路段中确定满足预设的测试条件的目标路段。

根据本公开的第二方面，提供了一种目标路段确定装置，包括：

获取模块，用于获取多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，所述目标数据中包括驾驶模式发生切换的目标车辆切换驾驶模式时所处的位置信息；

确定模块，用于根据各所述目标数据中的位置信息确定与所述目标数据相匹配的路段，确定各路段对应的驾驶模式切换次数；

分簇模块，用于根据所述切换次数以及预设的分簇条件对各所述路段进行分簇操作，获得多个簇对应的路段，其中，不同簇对应有不同的切换次数；

处理模块，用于在所述多个簇对应的路段中确定满足预设的测试条件的目标路段。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，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如第一方面所述的方法。

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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如第一方面所述的方法。

根据本公开的第五方面，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，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的方法。

根据本公开的技术解决了现有的自动驾驶技术提升效果不佳的技术问题。通过确定目标路段，从而能够基于该目标路段有针对性地对自动驾驶技术进行提升。

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

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1为本公开所基于的系统架构图；

图2为本公开实施例提供的目标路段确定方法的流程示意图；

图3为本公开又一实施例提供的目标路段确定方法的流程示意图；

图4为本公开又一实施例提供的目标路段确定方法的流程示意图；

图5为本公开又一实施例提供的目标路段确定方法的流程示意图；

图6为本公开实施例提供的目标地图示意图；

图7为本公开实施例提供的目标路段确定装置的结构示意图；

图8为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本公开提供一种目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品，应用于人工智能中的自动驾驶，以确定目标路段，从而能够基于该目标路段有针对性地对自动驾驶技术进行提升。

需要说明的是，本公开提供的目标路段确定方法、装置、设备、可读存储介质及产品可以应用在任意一种自动驾驶技术优化的场景中。

现有的自动驾驶技术优化方法一般都是选择车流量较大的路段进行路况研究，进而基于研究结果进行自动驾驶技术优化。但是，采用上述方法进行自动驾驶技术优化时，可能在该车流量较大的路段上，自动驾驶技术表现良好，因此，无需频繁地进行驾驶模式的切换。因此，采用车流量较大的路段进行自动驾驶技术的优化往往优化效果不佳。

在解决上述技术问题的过程中，发明人通过研究发现，为了能够有针对性地对自动驾驶技术进行优化操作，首先可以筛选由自动驾驶模式切换至手动驾驶模式次数较多的目标路段。由于该目标路段上驾驶模式切换次数较多，则表征自动驾驶技术在该路段上表现不佳。因此，可以采用该目标路段有针对性地进行自动驾驶技术的提升操作。

图1为本公开所基于的系统架构图，如图1所示，本公开所基于的系统架构至少包括目标车辆11、服务器12。服务器12中设置有目标路段确定装置，该目标路段确定装置可采用C/C++、Java、Shell或Python等语言编写。

基于上述系统架构，服务器12能够获取目标车辆11实时反馈的原始数据，并根据原始数据确定多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，进而能够根据该目标数据确定满足预设的测试条件的目标路段，基于该目标路段进行自动驾驶技术提升操作。

图2为本公开实施例提供的目标路段确定方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括：

步骤201、获取多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，所述目标数据中包括驾驶模式发生切换的目标车辆切换驾驶模式时所处的位置信息。

本实施例的执行主体为目标路段确定装置，该目标路段确定装置可耦合于服务器中。该服务器可以与具有自动驾驶功能的目标车辆通信连接，从而能够与目标车辆进行信息交互。

在本实施方式中，针对每一路段，若在该路段上驾驶的目标车辆频繁地出现驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶，则表征目标车辆所使用的自动驾驶技术在该路段上表现不佳。因此，可以根据该路段有针对性地对自动驾驶技术进行提升操作。

进一步地，为了实现对目标路段的确定，首先可以确定多组目标数据。该目标数据具体可以为驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的数据。其中，该目标数据中包括驾驶模式发生切换的目标车辆切换驾驶模式时所处的位置信息。该位置信息具体可以为驾驶模式发生切换的目标车辆切换驾驶模式时所处的经纬度。

步骤202、根据各所述目标数据中的位置信息确定与所述目标数据相匹配的路段，确定各路段对应的驾驶模式切换次数。

在本实施方式中，可以按照预设的划分条件将地图上的道路划分为多个路段。针对每一目标数据，可以根据该目标数据中发生切换操作的位置信息，以及各路段所处的位置，确定该目标数据相匹配的路段。

在确定与各目标数据相匹配的路段之后，可以确定各路段对应的目标数据的数量。进而能够根据各路段对应的目标数据的数量确定该路段内发生驾驶模式的切换次数。

可以理解的是，针对任一路段，若该路段内驾驶模式切换次数较少，则表征自动驾驶技术在该路段内表现良好，相应地，使用该路段无法对自动驾驶技术进行有针对的提升。反之，若该路段内驾驶模式切换次数较多，贼表征自动驾驶技术在该路段内表现不佳。此时，采用该路段则可以有效地对自动驾驶技术进行优化。提高后续自动驾驶技术在该路段内的表现。

步骤203、根据所述切换次数以及预设的分簇条件对各所述路段进行分簇操作，获得多个簇对应的路段，其中，不同簇对应有不同的切换次数。

在本实施方式中，为了能够便于对目标路段的确定，可以预先设置有多个簇，其中，不同的簇对应有不同的切换次数。举例来说，可以设置-1-6八个簇，其中，每一簇对应的切换次数可以根据实际需求进行设置，本公开对此不做限制。-1对应的簇则可以为需要过滤掉的离群数据。例如，若某一路段内仅对应有一次或零次切换次数，则可以将其作为离群数据划分至-1对应的簇内，后续进行过滤。

在分别确定各路段对应的切换次数之后，可以根据该切换次数以及预设的分簇条件对各路段进行分簇操作，获得多个簇对应的路段。举例来说，分簇条件可以为按照各路段的切换次数，将路段划分至切换次数相匹配的簇。仍旧举例来说，针对每一路段，可以对至少有两次切换次数的路段进行分簇，得到多个簇对应的路段。

步骤204、在所述多个簇对应的路段中确定满足预设的测试条件的目标路段。

在本实施方式中，可以预先根据实际需求设置不同的测试条件，例如，可以采用切换次数超过预设的次数阈值的路段进行自动驾驶技术的提升，或者，可以采用切换次数在预设的次数区间内的路段进行自动驾驶技术的提升等。

因此，在完成对各路段的分簇操作之后，可以在多个簇对应的路段中确定满足预设的测试条件的目标路段。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，步骤202之前，还包括：

针对地图中的每一条道路，按照预设的长度阈值对所述道路进行划分，获得所述道路对应的多个路段。

在本实施例中，在确定目标数据相匹配的路段之前，首先可以对各道路进行划分，获得多个路段。

可选地，可以根据实际需求设置不同的长度阈值。举例来说，该长度阈值可以为500米。或者，也可以为其他的长度，本公开对此不做限制。

针对地图中的每一条道路，可以根据该长度阈值对道路进行划分操作，得到与各道路对应的多个路段。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，步骤204之后，还包括：

采用所述目标路段对所述目标车辆使用的自动驾驶技术进行优化操作。

在本实施例中，在确定目标路段之后，为了能够提高自动驾驶技术的表现，提升用户体验。可以采用该目标路段对目标车辆使用的自动驾驶技术进行优化操作。

本实施例提供的目标路段确定方法，通过确定各路段内发生驾驶模式切换的切换次数，进而根据该切换次数进行分簇，根据分簇结果以及预设的测试条件确定目标路段。从而能够有效地筛选出自动驾驶技术表现较差的目标路段，进而能够根据该目标路段有针对性地进行自动驾驶技术的优化操作，提高了自动驾驶技术优化的准确性以及效率。

图3为本公开又一实施例提供的目标路段确定方法的流程示意图，在上述任一实施例的基础上，如图3所示，步骤201包括：

步骤301、获取多辆目标车辆实时反馈的原始数据。

步骤302、根据预设的筛选条件在所述原始数据中筛选驾驶模式数据，其中，所述驾驶模式数据包括驾驶模式以及位置信息。

步骤303、根据所述驾驶模式数据确定多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据。

在本实施例中，具备自动驾驶功能的目标车辆在行驶过程中，可以按照预设的频率或者预设的时间反馈原始数据。其中，该原始数据中可以包括目标车辆行驶过程中的行驶数据，包括速度、加速度、传感器采集到的数据等。还包括与驾驶模式相关的数据。例如上报时所使用的驾驶模式、上报时间、位置信息等。

因此，为了便于后续目标路段的确定操作，可以根据预设的筛选条件在原始数据中筛选驾驶模式数据，其中，驾驶模式数据包括驾驶模式以及位置信息。其中，该预设的筛选条件可以包括当前需要获取的数据类型、数据标识等。在原始数据中根据该数据类型、数据标识进行数据筛选操作。

进而能够根据该驾驶模式数据中的驾驶模式确定多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述驾驶模式数据还包括目标车辆的车辆标识以及数据上报时间。步骤303包括：

针对各车辆标识，在所述驾驶模式数据中获取与所述车辆标识对应的多条待处理驾驶模式数据。

按照所述数据上报时间从早到晚的顺序对所述多条待处理驾驶模式数据进行排序操作，获得排序后的多条待处理驾驶模式数据。

针对所述排序后的每一待处理驾驶模式数据，将所述待处理驾驶模式数据与顺序在其后的待处理驾驶模式数据作为一组数据组。

针对每一数据组，若检测到所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式发生切换，则将所述数据组确定为所述目标数据。

在本实施例中，驾驶模式数据还包括目标车辆的车辆标识以及数据上报时间。在获取到驾驶模式数据之后，可以按照目标车辆的维度对驾驶模式数据进行筛选。可选地，可以针对各车辆标识，在所述驾驶模式数据中获取与所述车辆标识对应的多条待处理驾驶模式数据。

针对每一车辆标识对应的多条待处理驾驶模式数据，可以按照待处理驾驶模式数据中的数据上报时间，按照从早到晚的顺序对所述多条待处理驾驶模式数据进行排序操作，获得排序后的多条待处理驾驶模式数据。其中，该排序后的多条待处理驾驶模式数据可以如表1所示：

表1

其中，该驾驶模式中0表征自动驾驶模式，1表征手动驾驶模式。

针对排序后的每一待处理驾驶模式数据，将待处理驾驶模式数据与顺序在其后的待处理驾驶模式数据作为一组数据组。其中，该数据组可以如表2所示：

表2

针对每一数据组，若检测到数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式发生切换，则将数据组确定为目标数据。

举例来说，针对表2中第(0、1)数据组，该数据组中每一驾驶模式数据中的驾驶模式均为0，表征驾驶模式未发生变化，因此，可以丢弃该数据组。针对表2中的第(2、3)数据组，该数据组中第一个驾驶模式数据的驾驶模式为0，而第二个驾驶模式数据中的驾驶模式则为1。表征该数据组中发生了驾驶模式的变化，因此，可以将该数据组确定为目标数据。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述自动驾驶模式对应第一标识，所述手动驾驶模式对应第二标识。其中，所述若检测到所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式发生切换，则将所述数据组确定为所述目标数据，包括：

若检测到所述数据组中在先待处理驾驶模式数据包括第一标识，所述数据组中在后待处理驾驶模式数据包括第二标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式发生切换，则将所述数据组确定为所述目标数据。

在本实施例中，为了方便对驾驶模式发生变化的目标数据的确定，可以设置自动驾驶模式对应第一标识，手动驾驶模式对应第二标识。

针对每一数据组，若检测到数据组中在先待处理驾驶模式数据包括第一标识，数据组中在后待处理驾驶模式数据包括第二标识，则表征该数据组对应的两个驾驶模式数据发生了驾驶模式的切换，由自动驾驶切换至手动驾驶。因此，可以将该数据组确定为目标数据。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述自动驾驶模式对应第一标识，所述手动驾驶模式对应第二标识。所述方法还包括：

若检测到所述数据组中在先待处理驾驶模式数据包括第二标识，所述数据组中在后待处理驾驶模式数据包括第一标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式未发生切换，则删除所述数据组；

或者，若检测到所述数据组中的待处理驾驶模式数据中均包括第一标识或第二标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式未发生切换，则删除所述数据组。

在本实施例中，为了方便对驾驶模式发生变化的目标数据的确定，可以设置自动驾驶模式对应第一标识，手动驾驶模式对应第二标识。

针对每一数据组，若检测到数据组中在先待处理驾驶模式数据包括第二标识，数据组中在后待处理驾驶模式数据包括第一标识，则表征该数据组中驾驶模式数据从手动模式切换为自动模式，而非由自动模式切换为手动模式，此时，可以确定数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式未发生切换，则删除所述数据组。

或者，针对每一数据组，若检测到该数据组中的两个待处理驾驶模式数据中均包括第一标识或者第二标识，则表征该数据组中驾驶模式未发生切花，则可以删除所述数据组。

本实施例提供的目标路段确定方法，通过在获取到原始数据之后，首先获取原始数据中的驾驶模式数据，进一步地在驾驶模式数据中筛选出发生驾驶模式切换的目标数据，从而后续能够根据该目标数据准确地确定各路段内发生驾驶模式切换的切换次数。为后续目标路段的确定提供了基础。

图4为本公开又一实施例提供的目标路段确定方法的流程示意图，在上述任一实施例的基础上，如图4所示，步骤204包括：

步骤401、确定每个簇对应的切换次数。

步骤402、将切换次数超过预设的次数阈值的簇对应的多个路段确定为所述目标路段。

在本实施例中，为了提高自动驾驶技术提升的效率，可以采用发生切换次数较多的多个路段进行自动驾驶技术优化操作。因此，可以确定每个簇对应的切换次数。将切换次数超过预设的次数阈值的簇对应的多个路段确定为目标路段。

本实施例提供的目标路段确定方法，通过将切换次数超过预设的次数阈值的簇对应的多个路段确定为所述目标路段，从而能够准确地确定出当前自动驾驶技术表现较差的目标路段。进而能够根据该目标路段对自动驾驶技术进行有针对性的提升操作。

图5为本公开又一实施例提供的目标路段确定方法的流程示意图，在上述任一实施例的基础上，如图5所示，步骤203之后，还包括：

步骤501、针对各路段，根据所述路段对应的位置信息确定所述路段在地图上所处的位置。

步骤502、根据所述路段对应的分簇，采用所述分簇对应的标识在地图上所述路段所处的位置对所述路段进行绘制操作，获得绘制后的目标地图。

步骤503、将所述目标地图发送至终端设备进行显示。

在本实施例中，为了使得用户能够更加直观地对自动驾驶技术在各路段上的表现情况进行查看，针对不同的簇，可以设置不同的标识。其中，该标识可以为不同形状的标识、不同颜色的标识，或者将不同切换次数的路段绘制成不同颜色、不同灰度等。可以采用任意一种能够将不同切换次数的路段区分开的标识，本公开对此不做限制。

针对每一路段，可以根据该路段对应的位置信息确定路段在地图上所处的位置。确定该路段对应的簇，并确定该簇对应的标识。采用该标识对地图上路段所处的位置对路段进行绘制操作，获得绘制后的目标地图。

进一步地，在完成对地图的绘制操作，获得目标地图之后，可以将该目标地图发送至终端设备。以使用户在终端设备上对该目标地图进行查看。

图6为本公开实施例提供的目标地图示意图，如图6所示，在目标地图61左上角设置有不同分簇对应的标识指示信息62，其中，不同的分簇对应有不同的灰度颜色。根据各路段所属的分簇的颜色，对目标地图61中的道路进行绘制操作。如图6所示，地图中的点状的部分即为绘制的颜色。

本实施例提供的目标路段确定方法，通过在完成对各路段的分簇之后，根据不同簇对应的标识在地图上对各路段进行绘制，从而用户能够更加直观地在目标地图上确定当前自动驾驶技术表现较差的路段，快速地实现目标路段的确定。

图7为本公开实施例提供的目标路段确定装置的结构示意图，如图7所示，该装置包括：获取模块71、确定模块72、分簇模块73以及处理模块74。其中，获取模块71，用于获取多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，所述目标数据中包括驾驶模式发生切换的目标车辆切换驾驶模式时所处的位置信息。确定模块72，用于根据各所述目标数据中的位置信息确定与所述目标数据相匹配的路段，确定各路段对应的驾驶模式切换次数。分簇模块73，用于根据所述切换次数以及预设的分簇条件对各所述路段进行分簇操作，获得多个簇对应的路段，其中，不同簇对应有不同的切换次数。处理模块74，用于在所述多个簇对应的路段中确定满足预设的测试条件的目标路段。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述装置还包括：划分模块，用于针对地图中的每一条道路，按照预设的长度阈值对所述道路进行划分，获得所述道路对应的多个路段。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述在装置还包括：优化模块，用于采用所述目标路段对所述目标车辆使用的自动驾驶技术进行优化操作。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，其中，所述获取模块包括：原始数据获取单元，用于获取多辆目标车辆实时反馈的原始数据。筛选单元，用于根据预设的筛选条件在所述原始数据中筛选驾驶模式数据，其中，所述驾驶模式数据包括驾驶模式以及位置信息。确定单元，用于根据所述驾驶模式数据确定多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，其中，所述驾驶模式数据还包括目标车辆的车辆标识以及数据上报时间。所述确定单元包括：获取子单元，用于针对各车辆标识，在所述驾驶模式数据中获取与所述车辆标识对应的多条待处理驾驶模式数据。排序子单元，用于按照所述数据上报时间从早到晚的顺序对所述多条待处理驾驶模式数据进行排序操作，获得排序后的多条待处理驾驶模式数据。数据处理子单元，用于针对所述排序后的每一待处理驾驶模式数据，将所述待处理驾驶模式数据与顺序在其后的待处理驾驶模式数据作为一组数据组。确定子单元，用于针对每一数据组，若检测到所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式发生切换，则将所述数据组确定为所述目标数据。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，在所述驾驶模式数据中，所述自动驾驶模式对应第一标识，所述手动驾驶模式对应第二标识。其中，所述确定子单元用于：若检测到所述数据组中在先待处理驾驶模式数据包括第一标识，所述数据组中在后待处理驾驶模式数据包括第二标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式发生切换，则将所述数据组确定为所述目标数据。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，在所述驾驶模式数据中，所述自动驾驶模式对应第一标识，所述手动驾驶模式对应第二标识。其中，所述装置还包括：删除模块，用于若检测到所述数据组中在先待处理驾驶模式数据包括第二标识，所述数据组中在后待处理驾驶模式数据包括第一标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式未发生切换，则删除所述数据组；

或者，若检测到所述数据组中的待处理驾驶模式数据中均包括第一标识或第二标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式未发生切换，则删除所述数据组。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，其中，所述处理模块包括：切换次数确定单元，用于确定每个簇对应的切换次数。目标路段确定单元，用于将切换次数超过预设的次数阈值的簇对应的多个路段确定为所述目标路段。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，所述装置还包括：位置确定模块，用于针对各路段，根据所述路段对应的位置信息确定所述路段在地图上所处的位置。绘制模块，用于根据所述路段对应的分簇，采用所述分簇对应的标识在地图上所述路段所处的位置对所述路段进行绘制操作，获得绘制后的目标地图。发送模块，用于将所述目标地图发送至终端设备进行显示。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备，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上述任一实施例所述的方法。

根据本公开的实施例，本公开还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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述任一实施例所述的方法。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。

图8为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。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。

如图8所示，设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800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。

计算单元801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801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801执行上文所描述的各个方法和处理，例如目标路段确定方法。例如，在一些实施例中，目标路段确定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808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的目标路段确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行目标路段确定方法。

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)、芯片上系统的系统(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。

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。

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。

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。

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。

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，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。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。

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。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (21)

1.一种目标路段确定方法，包括：

获取多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，所述目标数据中包括驾驶模式发生切换的目标车辆切换驾驶模式时所处的位置信息；

根据各所述目标数据中的位置信息确定与所述目标数据相匹配的路段，确定各路段对应的驾驶模式切换次数；

根据所述切换次数以及预设的分簇条件对各所述路段进行分簇操作，获得多个簇对应的路段，其中，不同簇对应有不同的切换次数；

在所述多个簇对应的路段中确定满足预设的测试条件的目标路段。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，包括：

获取多辆目标车辆实时反馈的原始数据；

根据预设的筛选条件在所述原始数据中筛选驾驶模式数据，其中，所述驾驶模式数据包括驾驶模式以及位置信息；

根据所述驾驶模式数据确定多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述驾驶模式数据还包括目标车辆的车辆标识以及数据上报时间；所述根据所述驾驶模式数据确定多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，包括：

针对各车辆标识，在所述驾驶模式数据中获取与所述车辆标识对应的多条待处理驾驶模式数据；

按照所述数据上报时间从早到晚的顺序对所述多条待处理驾驶模式数据进行排序操作，获得排序后的多条待处理驾驶模式数据；

针对所述排序后的每一待处理驾驶模式数据，将所述待处理驾驶模式数据与顺序在其后的待处理驾驶模式数据作为一组数据组；

针对每一数据组，若检测到所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式发生切换，则将所述数据组确定为所述目标数据。

4.根据权利要求3所述的方法，在所述驾驶模式数据中，所述自动驾驶模式对应第一标识，所述手动驾驶模式对应第二标识；

其中，所述若检测到所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式发生切换，则将所述数据组确定为所述目标数据，包括：

若检测到所述数据组中在先待处理驾驶模式数据包括第一标识，所述数据组中在后待处理驾驶模式数据包括第二标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式发生切换，则将所述数据组确定为所述目标数据。

5.根据权利要求3所述的方法，在所述驾驶模式数据中，所述自动驾驶模式对应第一标识，所述手动驾驶模式对应第二标识；

所述方法还包括：

若检测到所述数据组中在先待处理驾驶模式数据包括第二标识，所述数据组中在后待处理驾驶模式数据包括第一标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式未发生切换，则删除所述数据组；

或者，若检测到所述数据组中的待处理驾驶模式数据中均包括第一标识或第二标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式未发生切换，则删除所述数据组。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，所述根据各所述目标数据中的位置信息确定与所述目标数据相匹配的路段之前，还包括：

针对地图中的每一条道路，按照预设的长度阈值对所述道路进行划分，获得所述道路对应的多个路段。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其中，所述在所述多个簇对应的路段中确定满足预设的测试条件的目标路段，包括：

确定每个簇对应的切换次数；

将切换次数超过预设的次数阈值的簇对应的多个路段确定为所述目标路段。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，所述在所述多个簇对应的路段中确定满足预设的测试条件的目标路段之后，还包括：

采用所述目标路段对所述目标车辆使用的自动驾驶技术进行优化操作。

9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，所述根据所述切换次数以及预设的分簇条件对各所述路段进行分簇操作，获得多个簇对应的路段之后，还包括：

针对各路段，根据所述路段对应的位置信息确定所述路段在地图上所处的位置；

根据所述路段对应的分簇，采用所述分簇对应的标识在地图上所述路段所处的位置对所述路段进行绘制操作，获得绘制后的目标地图；

将所述目标地图发送至终端设备进行显示。

10.一种目标路段确定装置，包括：

获取模块，用于获取多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据，所述目标数据中包括驾驶模式发生切换的目标车辆切换驾驶模式时所处的位置信息；

确定模块，用于根据各所述目标数据中的位置信息确定与所述目标数据相匹配的路段，确定各路段对应的驾驶模式切换次数；

分簇模块，用于根据所述切换次数以及预设的分簇条件对各所述路段进行分簇操作，获得多个簇对应的路段，其中，不同簇对应有不同的切换次数；

处理模块，用于在所述多个簇对应的路段中确定满足预设的测试条件的目标路段。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述获取模块包括：

原始数据获取单元，用于获取多辆目标车辆实时反馈的原始数据；

筛选单元，用于根据预设的筛选条件在所述原始数据中筛选驾驶模式数据，其中，所述驾驶模式数据包括驾驶模式以及位置信息；

确定单元，用于根据所述驾驶模式数据确定多组驾驶模式由自动驾驶切换至手动驾驶的目标数据。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述驾驶模式数据还包括目标车辆的车辆标识以及数据上报时间；所述确定单元包括：

获取子单元，用于针对各车辆标识，在所述驾驶模式数据中获取与所述车辆标识对应的多条待处理驾驶模式数据；

排序子单元，用于按照所述数据上报时间从早到晚的顺序对所述多条待处理驾驶模式数据进行排序操作，获得排序后的多条待处理驾驶模式数据；

数据处理子单元，用于针对所述排序后的每一待处理驾驶模式数据，将所述待处理驾驶模式数据与顺序在其后的待处理驾驶模式数据作为一组数据组；

确定子单元，用于针对每一数据组，若检测到所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式发生切换，则将所述数据组确定为所述目标数据。

13.根据权利要求12所述的装置，在所述驾驶模式数据中，所述自动驾驶模式对应第一标识，所述手动驾驶模式对应第二标识；

其中，所述确定子单元用于：

若检测到所述数据组中在先待处理驾驶模式数据包括第一标识，所述数据组中在后待处理驾驶模式数据包括第二标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式发生切换，则将所述数据组确定为所述目标数据。

14.根据权利要求12所述的装置，在所述驾驶模式数据中，所述自动驾驶模式对应第一标识，所述手动驾驶模式对应第二标识；

其中，所述装置还包括：

删除模块，用于若检测到所述数据组中在先待处理驾驶模式数据包括第二标识，所述数据组中在后待处理驾驶模式数据包括第一标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式未发生切换，则删除所述数据组；

或者，若检测到所述数据组中的待处理驾驶模式数据中均包括第一标识或第二标识，则确定所述数据组中的两个待处理驾驶模式数据对应的驾驶模式未发生切换，则删除所述数据组。

15.根据权利要求10-14任一项所述的装置，所述装置还包括：

划分模块，用于针对地图中的每一条道路，按照预设的长度阈值对所述道路进行划分，获得所述道路对应的多个路段。

16.根据权利要求10-15任一项所述的装置，其中，所述处理模块包括：

切换次数确定单元，用于确定每个簇对应的切换次数；

目标路段确定单元，用于将切换次数超过预设的次数阈值的簇对应的多个路段确定为所述目标路段。

17.根据权利要求10-16任一项所述的装置，所述在装置还包括：

优化模块，用于采用所述目标路段对所述目标车辆使用的自动驾驶技术进行优化操作。

18.根据权利要求10-17任一项所述的装置，所述装置还包括：

位置确定模块，用于针对各路段，根据所述路段对应的位置信息确定所述路段在地图上所处的位置；

绘制模块，用于根据所述路段对应的分簇，采用所述分簇对应的标识在地图上所述路段所处的位置对所述路段进行绘制操作，获得绘制后的目标地图；

发送模块，用于将所述目标地图发送至终端设备进行显示。

19.一种电子设备，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1-9中任一项所述的方法。

20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-9中任一项所述的方法。

21.一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述方法的步骤。

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