基于数据平台的传感器数据处理方法、装置、系统及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，更具体地涉及数据平台的数据处理。

背景技术

数据平台通常需要对多种硬件的数据进行收集用于进行数据处理，而每个硬件具有其对应的SDK(software development kit，软件开发工具包)可以收集到原始数据，但原始数据会因为各硬件厂家不同、型号不同、默认设置不同等众多因素，形成复数的数据格式，无法统一。而且由于现场环境、安装误差等因素，使得传感器采集的原始数据并不准确，在采集原始数据后也无法直接使用。

因此，现有技术中存在不同类型的传感器数据在数据平台中无法使用的问题，导致数据处理的效率低下。

发明内容

考虑到上述问题而提出了本发明。本发明提供了一种基于数据平台的传感器数据处理方法、装置、系统及计算机存储介质，以至少解决上述问题之一。

根据本发明的第一方面，提供了一种基于数据平台的传感器数据处理方法，包括：

获取与所述数据平台关联的传感器的原始传感器数据；

根据所述传感器的误差信息对所述原始传感器数据进行校正，得到校正传感器数据；

对所述校正传感器数据进行标准化处理，得到标准化传感器数据；

基于用户指令对所述标准化传感器数据进行特征提取，得到数据处理结果。

可选地，根据所述传感器的误差信息对所述原始传感器数据进行校正，得到校正传感器数据，包括：

基于所述传感器的误差信息对所述原始传感器数据进行校正，直接得到所述校正传感器数据；

或，

基于所述传感器的误差信息对所述原始传感器数据进行校正，得到中间校正数据；

基于所述中间校正数据以及预设的映射规则，得到所述校正传感器数据。

可选地，所述原始传感器数据可以包括姿态数据以及对应的时间戳。

可选地，根据所述传感器的误差信息对所述原始传感器数据进行校正，得到校正传感器数据，包括：

将初始姿态数据为姿态数据的校准点；

基于所述校准点与其他所述原始传感器数据，得到所述校准点的原始传感器数据与其他所述原始传感器数据之间的相对位移；

基于所述相对位移对其他所述原始传感器数据进行校正，得到所述校正传感器数据。

可选地，对所述校正传感器数据进行标准化处理，得到标准化传感器数据，包括：

基于参考单位和所述原始传感器数据的实际单位，将所述校正传感器数据转换为以参考单位计量的所述标准化传感器数据。

可选地，基于用户指令对所述标准化传感器数据进行特征提取，得到数据处理结果，可以包括：

基于所述用户指令确定相应的算法；

基于所述相应的算法对所述标准化传感器数据进行特征提取，得到所述数据处理结果。

根据本发明的第二方面，提供了一种基于数据平台的传感器数据处理装置，包括：

数据采集模块，用于获取与所述数据平台关联的硬件设备的原始硬件数据；

数据处理模块，用于：

根据所述传感器的误差信息对所述原始传感器数据进行校正，得到校正传感器数据；

对所述校正传感器数据进行标准化处理，得到标准化传感器数据；

基于用户指令对所述标准化传感器数据进行特征提取，得到数据处理结果。

可选地，所述数据处理模块包括本地数据处理模块和/或云端数据处理模块。

根据本发明的第三方面，提供了一种基于数据平台的传感器数据处理系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现根据第一方面所述方法的步骤。

根据本发明的第四方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时实现根据第一方面所述方法的步骤。

根据本发明实施例的基于数据平台的传感器数据处理方法、装置、系统以及存储介质，通过对传感器的原始传感器数据进行校正和标准化，能够准确且高效地提供各个传感器的数据用于数据处理，极大提高了数据处理的效率。

附图说明

通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1是根据本发明实施例的基于数据平台的传感器数据处理方法的示意性流程图；

图2是根据本发明实施例的得到校正传感器数据的示例；

图3是根据本发明实施例的特征提取的示例；

图4是根据本发明实施例的数据处理的示例；

图5是根据用于实现本发明的实施例的基于数据平台的传感器数据处理装置的示意性框图。

具体实施方式

为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明中描述的本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本发明的保护范围之内。

数据平台在对多个硬件的原始数据进行收集的过程中，通过每个硬件对应的SDK(software development kit，软件开发工具包)收集到原始硬件数据，但原始硬件数据会因为各硬件厂家不同、型号不同、默认设置不同等众多因素，形成复数的数据格式，无法统一。由于每个设备的现场环境、安装误差等因素，也使得原始硬件数据并不准确，无法直接使用或正常使用。

传感器根据不同的角度包括各种不同的类型，例如，根据应用场合，传感器可以包括手机的传感器、手柄的传感器等，其收集方式会因为所应用的场合不同或硬件不同而不同，但是用户在执行后续操作时需要使用多个设备的传感器数据，而这些传感器数据的数据格式不统一，所以在采集完这些传感器数据之后无法直接使用，极大降低了数据处理的效率。

基于上述考虑，本发明实施例提供了一种基于数据平台的传感器数据处理方法，并将参照图1描述根据本发明实施例的基于数据平台的传感器数据处理方法的示意性流程图。如图1所示，一种基于数据平台的传感器数据处理方法1，包括：

步骤S1-1，获取与所述数据平台关联的传感器的原始传感器数据；

步骤S1-2，根据所述传感器的误差信息对所述原始传感器数据进行校正，得到校正传感器数据；

步骤S1-3，对所述校正传感器数据进行标准化处理，得到标准化传感器数据；

步骤S1-4，基于用户指令对所述标准化传感器数据进行特征提取，得到数据处理结果。

其中，通过对传感器采集的原始传感器数据进行校正和标准化处理为标准数据，然后基于用户指令对其进行特征提取、分析计算后，得到相应的处理结果。可知，本申请实施例提供的数据处理方法，能够准确且高效地提供数据平台中各个传感器的数据用于后续数据处理，极大提高了数据处理的效率。适合广泛应用于任何数据采集和处理的场合。

应了解，步骤S1-1、1步骤S1-2、步骤S1-3、步骤S1-4中的至少一个步骤可以在本地实现，也可以在云端实现，也可以部分在本地实现而部分在云端实现，在此不做限制。

可选地，所述传感器可以包括：姿态传感器。

在一些实施例中，所述姿态传感器可以包括三轴、六轴、九轴传感器等。在另一些实施例中，根据姿态传感器类型，可以包括加速度传感器、磁力传感器、陀螺仪等。由于姿态传感器的数据采集方式会因为应用场合中的硬件不同而不同，但可以用户最终使用这些数据时会相同的数据格式，所以将所有姿态传感器统一成一类格式类型进行统一处理，有利于后续处理程序的数据处理效率。例如，姿态传感器的原始传感器数据仅能提供姿态信息，而与之相关联的相应的移动轨迹、特定轨迹识别等都需要进一步对数据进行提取，同时不同传感器会使用不同的长度单位，如由毫米到米不等，需要对传感器进行计量单位进行统一，这样，在后续用户需要获取移动轨迹等相关数据时，与传统方法相比，根据本发明实施例的方法可以直接使用标准化的传感器数据，极大提高了数据处理的效率。

根据本发明实施例，所述步骤S1-1中，与所述数据平台关联的传感器可以是与数据平台实现通信的任意传感器。传感器可以实时或定期将采集到的至少部分原始传感器数据发送至数据平台。

由前述内容可知，姿态传感器数据收集完毕后无法直接使用，因为通常其面对的方位不可能刚好与地磁南北极一致，因此，可以将一个初始姿态数据作为姿态数据的校准点，在此基础上，所有的相对位移都可以直接使用，则可以据此对原始硬件数据统一进行标准化，以便于后续处理时的使用，提高数据处理效率。

根据本发明实施例，所述步骤S1-2中，根据所述传感器的误差信息对所述原始传感器数据进行校正，得到校正传感器数据，包括：

基于所述传感器的误差信息对所述原始传感器数据进行校正，直接得到所述校正传感器数据；

或，

基于所述传感器的误差信息对所述原始传感器数据进行校正，得到中间校正数据；

基于所述中间校正数据以及预设的映射规则，得到所述校正传感器数据。

其中，收集到原始传感器数据后，通常会因为各个传感器之间的偏差，所采集的原始传感器数据可能存在一些误差，为了提高数据处理的准确度，可以针对每一传感器或每一种传感器(如相同型号)采用相应的偏差矫正系数对原始硬件数据进行校正，以保证数据的准确度。然后再进行数据的标准化，形成标准化传感器数据，相比于传统方法中直接采用各种原始传感器数据进行数据处理，不仅提高了数据处理的效率，也提高了数据处理的准确度。

在一些实施例中，所述原始传感器数据可以包括姿态数据、加速度速度、或角速度数据中的至少一种，以及对应的时间戳。

在一些实施例中，所述传感器可以包括加速度计、陀螺仪或磁力计。

在一些实施例中，对于一些传感器，误差信息方便获取、测量或计算，则可以直接根据硬件设备的误差信息(如误差系数、校正公式等)可以直接进行校正，得到校正传感器数据。

在一些实施例中，对于一些传感器，误差信息无法获取、测量或计算，则可以根据经验值或拟合方法，得到校正前后的映射关系，然后根据该映射关系作为预设的映射规则，对这些设备的原始传感器数据进行校正，得到校正传感器数据。

在一些实施例中，参见图2，图2示出了根据本发明实施例的得到校正传感器数据的示例。如图2所示，传感器采集到原始传感器数据及其对应的时间戳后，可以将初始姿态数据为姿态数据的校准点，基于所述校准点与其他所述原始传感器数据，得到所述校准点的原始传感器数据与其他所述原始传感器数据之间的相对位移；基于所述相对位移对其他所述原始传感器数据进行校正，得到所述校正传感器数据。

根据发明实施例，所述步骤S1-3中，对所述校正传感器数据进行标准化处理，得到标准化传感器数据，包括：

基于参考单位和所述原始传感器数据的实际单位，将所述校正传感器数据转换为以参考单位计量的所述标准化传感器数据。

在一些实施例中，传感器采用的实际单位可能包括毫米、厘米、或米，可以将厘米作为参考单位，将实际单位为毫米或米的校正传感器数据转换为以厘米为单位，则可以将所有传感器统一为标准化传感器数据。如此，对校正后的数据进行标准化，保证了后续数据处理的准确度的同时，优化了数据结构，使得所有传感器数据具有统一标准，极大方便了后续数据的处理，提高了数据处理效率。

在一些实施例中，步骤S1-4中，基于用户指令对所述标准化传感器数据进行特征提取，得到数据处理结果，可以包括：

基于所述用户指令确定相应的算法；

基于所述相应的算法对所述标准化传感器数据进行特征提取，得到所述数据处理结果。

其中，用户指令可以是基于用户需要完成的功能所执行的操作。例如，用户需要在数据平台上完成功能A，则用户可以触发功能A 所对应的事件(如，点击功能A所对应的预设区域)，则用户触发功能A即为用户指令。

在一些实施例中，参见图3，图3示出了根据本发明实施例的特征提取的示例。如图3所示，用户指令可以包括轨迹识别，传感器采集的原始传感器数据经过校正和标准化后可以得到标准化相对姿态数据、标准化相对加速度数据、标准化相对角速度数据等标准化传感器数据；然后，将这些标准化传感器数据发送至数据处理模块(可以是本地，也可以是云端，在此不做限制)，数据处理模块可以基于这些标准化传感器数据及其对应的时间戳，采用相应的算法进行特征提取和分析，得到移动轨迹作为数据处理结果。当检测到关于轨迹识别的用户指令时，数据处理模块相应于该用户指令将移动轨迹的数据直接(或经封装后)发送至相应的组件，作为相应的组件提供至用户的数据基础，如相应的组件可以接受移动轨迹的数据并将其显示给用户等等。

在上述实施例中，参见图4，图4示出了根据本发明实施例的数据处理的示例。如图4所示，数据处理模块可以基于这些标准化传感器数据及其对应的时间戳，采用相应的算法进行特征提取和分析，得到移动轨迹作为数据处理结果，具体可以包括：基于当前姿态的标准化传感器数据(如，标准化9轴传感器数据)，以及上一姿态之间的时间间隔进行积分，得到相应的积累数据，从而得到每个姿态之间的位置，最终形成移动轨迹。

由于数据平台中执行的数据处理或完成的功能均可以是基于校正后的标准化数据，不会因为现场环境、安装误差等因素，使得数据并不准确，也不会由于不同硬件的数据格式不同而无法进行数据处理，通过对硬件设备的原始硬件数据进行标准化，能够准确且高效地提供各个硬件的数据用于数据处理，极大提高了数据处理的效率。

参见图5，图5示出了根据用于实现本发明的实施例的基于数据平台的传感器数据处理装置的示意性框图。如图5所示，所述装置5 包括：

数据采集模块5-1，用于获取与所述数据平台关联的传感器的原始传感器数据；

数据处理模块5-2，用于：

根据所述传感器的误差信息对所述原始传感器数据进行校正，得到校正传感器数据；

对所述校正传感器数据进行标准化处理，得到标准化传感器数据；

基于用户指令对所述标准化传感器数据进行特征提取，得到数据处理结果。

可选地，所述数据处理模块5-2包括本地数据处理模块5-2-1和/ 或云端数据处理模块5-2-2。

在此仅对基于数据平台的传感器数据处理装置5的主要功能模块进行说明，根据本发明实施例的基于数据平台的传感器数据处理装置5用于实现上述根据本发明实施例的基于数据平台的传感器数据处理方法，重复的部分在此不再赘述。

根据本发明的另一方面，提供一种基于数据平台的传感器数据处理装置系统，包括存储器、以及处理器；

所述存储器存储用于实现根据本发明实施例的基于数据平台的传感器数据处理方法中的相应步骤的程序代码；

所述处理器用于运行所述存储器中存储的程序代码，以执行以上根据本发明实施例的基于数据平台的数据处理方法的相应步骤。

在一个实施例中，在所述程序代码被所述处理器运行时执行以上根据本发明实施例的前述基于数据平台的传感器数据处理方法的相应步骤。

此外，根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，在所述存储介质上存储了程序指令，在所述程序指令被计算机或处理器运行时用于执行本发明实施例的基于数据平台的传感器数据处理方法的相应步骤，并且用于实现根据本发明实施例的基于数据平台的传感器数据处理系统。

示例性地，所述计算机可读存储介质可以是一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。

在一个实施例中，所述计算机程序指令在被计算机运行时可以实现根据本发明实施例的前述基于数据平台的传感器数据处理方法。

由此可知，根据本发明实施例的基于数据平台的传感器数据处理方法、装置、系统以及存储介质，通过对传感器的原始传感器数据进行校正和标准化，能够准确且高效地提供各个传感器的数据用于数据处理，极大提高了数据处理的效率。

尽管这里已经参考附图描述了示例实施例，应理解上述示例实施例仅仅是示例性的，并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改，而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本发明的范围之内。

本领域的技术人员可以理解，除了特征之间相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的数据模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器 (DSP)来实现根据本发明实施例的物品分析设备中的一些模块的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式或对具体实施方式的说明，本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。