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龙图腾网获悉苏州轻棹科技有限公司申请的专利一种多类数据源的数据处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115809738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211633713.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种多类数据源的数据处理方法是由裴希哲;赵政;李经纬;柯岩;李占坤;张雨设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多类数据源的数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种多类数据源的数据处理方法，所述方法包括：在任意时刻获取第一自车坐标、第一道路场景和多类数据源；根据第一自车坐标和第一道路场景对多类数据源进行位置坐标转换；以多类数据源中的最早数据时间为起始时间点并按数据频率f对从起始时间点到当前时刻的时段进行时间轴切分得到第一时间轴；基于第一时间轴的时间刻度对多类数据源进行数据整合；对第一整合数据序列中的速度类型数据进行修正；对各类数据源的掩码数据序列进行识别；将第一整合数据序列和多类掩码数据序列输出。通过本发明，给出了一个可以对多类数据源进行整体预处理的解决方案。

本发明授权一种多类数据源的数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种多类数据源的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 在任意时刻获取当前自车坐标和当前道路场景作为对应的第一自车坐标和第一道路场景；并获取最近第一时段内的多类数据源； 根据所述第一自车坐标和所述第一道路场景对所述多类数据源进行位置坐标转换处理； 所述位置坐标转换处理成功，则以所述多类数据源中的最早数据时间为起始时间点并按预设的数据频率f对从所述起始时间点到当前时刻的时段进行时间轴切分处理得到对应的第一时间轴； 基于所述第一时间轴的时间刻度对所述多类数据源进行数据整合处理生成对应的第一整合数据序列；并对所述第一整合数据序列中的速度类型数据进行数据修正处理； 根据所述第一整合数据序列对各类数据源的掩码数据序列进行识别得到对应的多类掩码数据序列； 将完成数据修正的所述第一整合数据序列和所述多类掩码数据序列作为对应的数据处理结果输出； 其中，所述第一道路场景包括高速公路场景、街区道路场景、乡村道路场景和城市道路场景；所述多类数据源包括多个第一数据源；所述第一数据源包括第一源类型和多个第一数据对象；所述第一源类型包括激光雷达类、毫米波雷达类、相机类、目标检测模型类和滤波器类；所述第一数据对象包括第一时间和第一数据组；所述第一数据组包括一个或多个第一数据；所述第一数据的数据类型包括位置坐标、朝向角、目标检测框尺寸和速度；数据类型为位置坐标的所述第一数据的坐标系与所述第一自车坐标的坐标系均为预设的统一坐标系，所述统一坐标系为大地坐标系或BEV坐标系； 所述根据所述第一自车坐标和所述第一道路场景对所述多类数据源进行位置坐标转换处理，具体包括： 将所述多类数据源中数据类型为位置坐标的各个所述第一数据均标记为对应的第一目标坐标；并对各个所述第一目标坐标与所述第一自车坐标的直线距离进行计算生成对应的第一目标距离；并选择距离最短的前三个所述第一目标距离作为对应的第一、第二和第三最近坐标； 根据所述第一、第二和第三最近坐标和所述第一道路场景进行位置转换评价指标估计生成对应的第一评价指标P； 对所述第一评价指标P是否小于预设的第一指标阈值进行识别；若是，则设置对应的第一转换模式为第一模式；若否，则设置对应的所述第一转换模式为第二模式； 根据所述第一转换模式、所述第一道路场景和所述第一评价指标P对各个所述第一位置坐标进行位置坐标转换处理生成对应的第二位置坐标； 基于各个所述第二位置坐标对所述多类数据源中对应的数据类型为位置坐标的所述第一数据进行数据重置； 所述根据所述第一、第二和第三最近坐标和所述第一道路场景进行位置转换评价指标估计生成对应的第一评价指标P，具体包括： 将所述第一自车坐标记为对应的第一自车坐标x0,y0,z0；并将所述第一、第二和第三最近坐标记为对应的第一最近坐标x1,y1,z1、第二最近坐标x2,y2,z2和第三最近坐标x3,y3,z3； 对所述第一道路场景进行识别；若所述第一道路场景为高速公路场景则设置对应的第一权重序列{w1,w2,w3}为预设的第一权重常数序列{w1,1,w1,2,w1,3}；若所述第一道路场景为街区道路场景则设置对应的所述第一权重序列{w1,w2,w3}为预设的第二权重常数序列{w2,1,w2,2,w2,3}；若所述第一道路场景为乡村道路场景或城市道路场景则设置对应的所述第一权重序列{w1,w2,w3}为预设的第三权重常数序列{w3,1,w3,2,w3,3}；其中，所述第一权重常数序列{w1,1,w1,2,w1,3}、所述第二权重常数序列、所述第三权重常数序列{w3,1,w3,2,w3,3}分别为对应的{2.0,0.1,0.1}、{0.5,2.0,2.0}、{1.0,1.0,1.0}； 根据所述第一自车坐标x0,y0,z0、所述第一最近坐标x1,y1,z1、所述第二最近坐标x2,y2,z2、所述第三最近坐标x3,y3,z3和所述第一权重序列{w1,w2,w3}计算对应的所述第一评价指标P， ,, ,； 所述根据所述第一转换模式、所述第一道路场景和所述第一评价指标P对各个所述第一位置坐标进行位置坐标转换处理生成对应的第二位置坐标，具体包括： 对所述第一位置坐标进行坐标向量转换得到对应的第一坐标向量S1； 当所述第一转换模式为第一模式时，对所述统一坐标系到自车坐标系的旋转矩阵和偏移矩阵进行确认得到对应的第一旋转矩阵A和第一偏移矩阵T；根据所述第一旋转矩阵A和所述第一偏移矩阵T对所述第一坐标向量S1进行坐标转换得到对应的第二坐标向量S2，； 当所述第一转换模式为第二模式时，对所述第一道路场景进行识别；若所述第一道路场景为高速公路场景则设置对应的第一权重参数k为预设的第一权重常数,若所述第一道路场景为街区道路场景则设置对应的所述第一权重参数k为预设的第二权重常数,若所述第一道路场景为乡村道路场景或城市道路场景则设置对应的所述第一权重参数k为预设的第三权重常数；并根据所述第一权重参数k和所述第一评价指标P对所述第一坐标向量S1进行坐标转换得到对应的所述第二坐标向量S2，；其中，所述第一权重常数、所述第二权重常数、所述第三权重常数分别为对应的2.0、1.5、1.0； 将所述第二坐标向量S2的各个坐标分量提取出来组成对应的所述第二位置坐标。

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