检测地图数据中异常数据的方法、装置、设备和存储介质与流程

本说明书涉及地图数据，尤其涉及一种检测地图数据中异常数据的方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、目前，车辆的行驶过程一般比较依赖地图数据，但是，地图数据中包含的地图要素中难免存在异常数据。现有检测地图异常数据的方案，是在地图数据使用过程出现异常数据后进行检测，检测方式具有滞后性。并且，在检测地图异常数据的过程中，需要收集很多日志(例如用于存储地图数据的数据库的日志，编译地图数据的日志等)进行异常分析，对异常数据进行定位，非常繁琐。

技术实现思路

1、有鉴于此，本说明书实施例提供了一种检测地图数据中异常数据的方法、装置、设备和存储介质，用于解决现有技术中检测地图异常数据时效性差的技术问题。

2、本说明书实施例采用下述技术方案：

3、本说明书实施例提供一种检测地图数据中异常数据的方法，包括：

4、在地图数据的制作周期中，按照预设时间间隔获取地图要素的数据量；

5、计算各相邻所述时间间隔的两个所述数据量的差，得到数据量差值集合；

6、根据所述数据量差值集合中各数据量差值的大小确定所述数据量差值集合在统计学上的平均数；

7、确定所述数据量差值集合中的数据量差值与统计学上的平均数的偏移量；

8、根据所述偏移量与预设阈值的大小确定各所述数据量中的异常数据；其中所述异常数据得到的偏移量大于所述预设阈值。

9、可选地，所述根据所述数据量差值集合中各数据量差值的大小确定所述数据量差值集合在统计学上的平均数，具体包括：

10、将所述数据量差值集合中的各数据量差值按照大小进行排序，得到排序序列；

11、选取位于所述排序序列中间位置的数据量差值作为所述数据量差值集合中的第一中位数；

12、所述确定所述数据量差值集合中的数据量差值与统计学上的平均数的偏移量，具体包括：

13、根据所述第一中位数确定所述数据量差值集合中的数据量差值与统计学上的平均数的偏移量。

14、可选地，所述根据所述第一中位数确定所述数据量差值集合中的数据量差值与统计学上的平均数的偏移量，具体包括：

15、计算所述数据量差值集合中各个数据量差值与所述第一中位数的差值的绝对值得到绝对值集合；

16、获取所述绝对值集合的第二中位数；

17、计算所述绝对值集合中各绝对值与所述第二中位数的比值作为所述数据量差值集合中的数据量差值与统计学上的平均数的偏移量。

18、可选地，所述根据所述数据量差值集合中各数据量差值的大小确定所述数据量差值集合在统计学上的平均数，具体包括：

19、将所述数据量差值集合中的各数据量差值按照升序进行排序，得到排序后的数据量差值；

20、根据所述排序后的数据量差值，计算得到所述数据量差值集合中的各待检测数据量差值的数据分布密度；

21、根据所述各待检测数据量差值的数据分布密度计算得到所述各待检测数据量差值对应的密度平均值。

22、可选地，所述确定所述数据量差值集合中的数据量差值与统计学上的平均数的偏移量，具体包括：

23、计算各个所述待检测数据量差值的所述密度平均值与所述数据分布密度的比值作为所述数据量差值集合中的数据量差值与统计学上的平均数的偏移量。

24、可选地，所述计算得到所述数据量差值集合中的各待检测数据量差值的数据分布密度，具体包括：

25、根据排序后各数据量差值的排序序号选取所述待检测数据量差值的多个参考差值；

26、计算各所述参考差值与所述待检测数据量差值的最大差值；

27、根据所述最大差值确定所述待检测数据量差值的数据分布密度；

28、所述根据所述各待检测数据量差值的数据分布密度计算得到所述各待检测数据量差值对应的密度平均值，具体包括：

29、根据所述待检测数据量差值的数据分布密度以及各所述参考差值的数据分布密度得到所述待检测数据量差值对应的密度平均值。

30、可选地，所述根据排序后各数据量差值的排序序号选取所述待检测数据量差值的多个参考差值，具体包括：

31、在排序后的各数据量差值中选取排序序号小于所述待检测数据量差值的排序序号的各数据量差值；

32、计算选取的各数据量差值的排序序号与所述待检测数据量差值的排序序号的序号差值；

33、将各序号差值按照升序排序；

34、选取排序后的前n个序号差值对应的数据量差值作为所述待检测数据量差值的多个参考差值；其中n表示大于或等于2的整数。

35、本说明书实施例还提供一种检测地图数据中异常数据的装置和/或计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述任一项所述的方法步骤。

36、本说明书实施例还提供一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有机器可执行程序和/或指令，所述机器可执行程序和/或指令被处理器执行时实现根据上述任一项所述的检测地图数据中异常数据的方法。

37、本说明书实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器内存储有控制程序，所述控制程序被所述处理器执行时用于实现根据上述任一项所述的检测地图数据中异常数据的方法。

38、本说明书实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。

39、本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

40、在地图数据的制作周期中，按照预设时间间隔获取地图要素的数据量；计算各相邻所述时间间隔的两个所述数据量的差，得到数据量差值集合；根据数据量差值集合中各数据量差值的大小确定所述数据量差值集合在统计学上的平均数；确定所述数据量差值集合中的数据量差值与统计学上的平均数的偏移量；根据所述偏移量与预设阈值的大小确定各所述数据量中的异常数据；实现了在地图数据的制作周期中确定异常数据，具有很高的时效性，并且，确定异常数据的方式无需分析大量日志文件，更加的简单。

技术特征：

1.一种检测地图数据中异常数据的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据量差值集合中各数据量差值的大小确定所述数据量差值集合在统计学上的平均数，具体包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一中位数确定所述数据量差值集合中的数据量差值与统计学上的平均数的偏移量，具体包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据量差值集合中各数据量差值的大小确定所述数据量差值集合在统计学上的平均数，具体包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述数据量差值集合中的数据量差值与统计学上的平均数的偏移量，具体包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算得到所述数据量差值集合中的各待检测数据量差值的数据分布密度，具体包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据排序后各数据量差值的排序序号选取所述待检测数据量差值的多个参考差值，具体包括：

8.一种检测地图数据中异常数据的装置和/或计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7中任一项所述的方法步骤。

9.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有机器可执行程序和/或指令，所述机器可执行程序和/或指令被处理器执行时实现根据权利要求1至7任一项所述的检测地图数据中异常数据的方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种检测地图数据中异常数据的方法、装置、设备和存储介质，方法包括在地图数据的制作周期中，按照预设时间间隔获取地图要素的数据量；计算各相邻时间间隔的两个数据量的差，得到数据量差值集合；根据数据量差值集合中各数据量差值的大小确定数据量差值集合在统计学上的平均数；确定数据量差值集合中的数据量差值与统计学上的平均数的偏移量；根据偏移量与预设阈值的大小确定各数据量中的异常数据，其中异常数据得到的偏移量大于所述预设阈值，实现了在地图数据的制作周期中确定异常数据，具有很高的时效性，并且，确定异常数据的方式无需分析大量日志文件，更加的简单。

技术研发人员：周文华,李翔,徐心照,张彦锋,苏龙强,刘钊,张乐,赵风萍
受保护的技术使用者：北京四维图新科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/10