一种车路协同业务数据处理方法、装置及设备

技术领域

本说明书涉及车路协同技术领域，尤其涉及一种车路协同业务数据处理方法、装置及设备。

背景技术

车路协同是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。车路协同业务平台需要根据路侧感知设备以及车载感知设备上报的感知数据，进行各种业务的计算处理。

现有技术中，车路协同业务平台获取到路侧感知设备以及车载感知设备上报的感知数据后，会先将这些数据进行数据融合，再将融合后的数据用于各种业务的计算，无法根据业务需求选择性地对业务数据进行数据融合处理，而是对所有上报数据都进行数据融合，这无疑会占用较多时间，从而导致数据处理效率较低；并且，也无法根据业务需求去选择业务实际所需的数据，而是对所有融合后的数据进行计算处理，不仅会浪费计算资源，还降低了业务数据处理效率，数据处理灵活性不足。

发明内容

有鉴于此，本说明书实施例提供了一种车路协同业务数据处理方法、装置及设备，用于提高车路协同业务数据处理的效率以及灵活性。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供了一种车路协同业务数据处理方法，包括：

获取业务处理过程所涉及的交通业务数据；

根据所述交通业务数据的数据属性信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系；所述目标标识用于确定业务处理过程中所需使用所述交通业务数据的业务的业务类型；

根据所述关联关系，筛选出目标业务所需使用的所述交通业务数据，得到目标数据；

按照所述目标业务的业务处理策略，根据所述目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果；所述业务处理策略用于指示在生成所述业务处理结果的过程中是否需要针对所述目标数据进行数据融合处理。

本说明书实施例提供了一种车路协同业务数据处理装置，包括：

数据获取模块，用于获取业务处理过程所涉及的交通业务数据；

关系建立模块，用于根据所述交通业务数据的数据属性信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系；所述目标标识用于确定业务处理过程中所需使用所述交通业务数据的业务的业务类型；

数据筛选模块，用于根据所述关联关系，筛选出目标业务所需使用的所述交通业务数据，得到目标数据；

结果生成模块，用于按照所述目标业务的业务处理策略，根据所述目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果；所述业务处理策略用于指示在生成所述业务处理结果的过程中是否需要针对所述目标数据进行数据融合处理。

本说明书实施例提供了一种车路协同业务数据处理设备，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：

获取业务处理过程所涉及的交通业务数据；

根据所述交通业务数据的数据属性信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系；所述目标标识用于确定业务处理过程中所需使用所述交通业务数据的业务的业务类型；

根据所述关联关系，筛选出目标业务所需使用的所述交通业务数据，得到目标数据；

按照所述目标业务的业务处理策略，根据所述目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果；所述业务处理策略用于指示在生成所述业务处理结果的过程中是否需要针对所述目标数据进行数据融合处理。

本说明书中提供的至少一个实施例能够实现以下有益效果：

车路协同业务平台获取到业务处理过程所涉及的交通业务数据后，可以根据交通业务数据的数据属性信息，建立交通业务数据与用于标识业务类型的目标标识之间的关联关系，并根据此关联关系，筛选出目标业务所需使用的目标数据，还可以按照目标业务的业务处理策略中针对目标数据是否进行数据融合处理的指示，根据目标数据，生成目标业务的业务处理结果。

本发明的方案中，由于车路协同业务平台获取到交通业务数据后，并不是直接先将这些数据进行数据融合处理，而是可以根据交通业务数据的数据属性信息，建立这些数据与业务之间的联系，进而可以为各种业务提供这些业务各自所需的数据，从而各业务处理程序可以有针对性地选择自己业务需要的数据进行处理，避免对与业务关联性较小的数据进行计算处理，有利于提高车路协同业务数据处理的效率；除此之外，本发明的方案中，可以基于业务需求，灵活地选择是否要对目标业务所需使用的目标数据进行数据融合处理，从而，不仅有利于提高车路协同业务数据处理的灵活性，也避免了一些非必要的数据融合处理，有利于提高车路协同业务数据处理的效率，也有利于节省数据处理资源。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本说明书实施例提供的一种车路协同业务数据处理方法的流程示意图；

图2为本说明书实施例提供的对应于图1的一种车路协同业务数据处理装置的结构示意图；

图3为本说明书实施例提供的对应于图1的一种车路协同业务数据处理设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明中的实施例，本领域普通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，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

图1为本说明书实施例提供的一种车路协同业务数据处理方法的流程示意图。图1中方案的执行主体可以为车路协同业务平台，或者，车路协同业务平台处搭载的应用程序。如图1所示，该流程可以包括以下步骤：

步骤102：获取业务处理过程所涉及的交通业务数据。

本说明书实施例中，车路协同业务平台可以基于路侧端或者车端上报的感知数据，进行各种车路协同业务计算或车路协同业务处理。车路协同业务平台涉及的各种业务可以包含但不限于：自动驾驶服务业务、异常停车检测业务、针对某区域内所有车辆的平均车速计算业务、高精地图数据提供业务、导航服务业务、车辆监控及管理业务、多车协同业务、自动泊车业务等。

本说明书实施例中，交通业务数据可以是路侧的感知设备上报的，也可以是车端的感知设备上报的，还可以是路侧或车端的边缘计算单元提供的，对此不作具体限定。除此之外，交通业务数据也可以是车路协同业务平台处预先存储的业务数据，这些业务数据可以是某一或某些业务在处理过程中的中间数据或业务结果数据。比如：车路协同业务平台处的业务A的结果数据，可能可以被业务B使用。

本说明书实施例中，由于路侧端或车端上报的交通业务数据本身可能就是在路侧端或车端经过数据融合处理后的数据，因此，所述交通业务数据可以是未经数据融合处理的数据，也可以是经过数据融合处理后的数据，对此不作具体限定。

步骤104：根据所述交通业务数据的数据属性信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系；所述目标标识用于确定业务处理过程中所需使用所述交通业务数据的业务的业务类型。

本说明书实施例中，若交通业务数据为路侧端或车端上报的感知数据，则每一条交通业务数据的数据属性信息可以包含但不限于：此条交通业务数据的采集区域信息、此条交通业务数据的采集时间信息、此条交通业务数据的采集设备类型信息以及此条交通业务数据的采集设备唯一标识信息等。

本说明书实施例中，若交通业务数据为车路协同业务平台处预先存储的业务数据，则每一条交通业务数据的数据属性信息可以包含但不限于：此条交通业务数据的业务标识信息、此条交通业务数据的获得时间信息等，其中，交通业务数据的业务标识信息可以用于指示此条交通业务数据可以被哪些业务使用。由于本说明书实施例中的后续实施例会对交通业务数据的业务标识信息进行详细解释，从而在此不作赘述。

本说明书实施例中，由于目标标识可以用于确定业务处理过程中所需使用交通业务数据的业务的业务类型，因此，建立交通业务数据与目标标识之间的关联关系，实际上可以是在交通业务数据上添加使用此交通业务数据的业务的业务类型标识。为所有交通业务数据添加业务类型标识后，在进行某种业务处理时，可以准确且迅速地确定出此种业务所需的交通业务数据。具体的，所述业务类型标识可以是业务类型标签，也可以是业务对应的业务颜色标识，对此不作具体限定。

步骤106：根据所述关联关系，筛选出目标业务所需使用的所述交通业务数据，得到目标数据。

本说明书实施例中，可以采取数据分流的方法，根据交通业务数据与目标标识之间的关联关系，从大量交通业务数据中，筛选出目标业务所需使用的目标数据。

实际应用中，可以将携带同样业务类型标识的交通业务数据存入Kafka的同一个topic类别存储区域中，将携带不同业务类型标识的交通业务数据分别存入不同的topic类别存储区域中；或者，也可以将携带同样业务类型标识的交通业务数据存入Kafka的某topic类别存储区域中的同一个分区中，将携带不同业务类型标识的交通业务数据分别存入此topic类别存储区域中的不同分区中，对此不作具体限定。从而可以对交通业务数据实现数据分流，目标业务在获取其所需的目标数据时，可以直接从对应的topic类别存储区域或对应的分区内获取。其中，所述Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，Kafka可以包含多个topic类别存储区域，每个topic类别存储区域又可以包含一个或多个分区。

步骤108：按照所述目标业务的业务处理策略，根据所述目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果；所述业务处理策略用于指示在生成所述业务处理结果的过程中是否需要针对所述目标数据进行数据融合处理。

本说明书实施例中，目标业务的业务处理策略可以用于指示在生成目标业务的业务处理结果的过程中是否需要针对目标数据进行数据融合处理。所述业务处理策略可以是根据目标业务的业务需求，针对目标业务预先设置的数据处理策略。从而，可以根据业务的业务需求，设置相应的业务处理策略，并根据业务处理策略来判断是否需要对业务所需的数据进行数据融合处理，对于无需进行数据融合处理的业务，这样可以避免对数据进行数据融合处理，可以大幅提高数据处理效率；即使对于需要进行数据融合处理的业务，也可以只针对此业务所需的数据进行数据融合处理，避免将感知设备上报的所有交通业务数据都进行数据融合处理，从而也有利于提高数据处理效率。同时，针对不同的业务，可以制定不同的业务处理策略，有利于提高业务数据处理的灵活性。

图1中的方法，由于车路协同业务平台获取到交通业务数据后，并不是直接先将这些数据进行数据融合处理，而是可以根据交通业务数据的数据属性信息，建立这些数据与业务之间的联系，进而可以为各种业务提供这些业务各自所需的数据，从而各业务处理程序可以有针对性地选择自己业务需要的数据进行处理，避免对与业务关联性较小的数据进行计算处理，有利于提高车路协同业务数据处理的效率；除此之外，本发明的方案中，可以基于业务需求，灵活地选择是否要对目标业务所需使用的目标数据进行数据融合处理，从而，不仅有利于提高车路协同业务数据处理的灵活性，也避免了一些非必要的数据融合处理，有利于提高车路协同业务数据处理的效率，也有利于节省数据处理资源。

基于图1中的方法，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，下面进行说明。

本说明书实施例中，路侧端或者车端上报的感知数据中可能有些数据是空数据或者是异常数据，这些数据是无法被业务正常使用的，因此，需要将这些数据过滤掉。并且，由于各种业务对于数据采集时间的需求可能不同，因此，还可以预先按照预设时间间隔对数据进行数据切割处理。

基于此，图1中的方法，步骤102：获取业务处理过程所涉及的交通业务数据之前，还可以包括：

获取业务处理过程所涉及的初始交通业务数据。

对所述初始交通业务数据进行数据过滤处理，得到过滤后数据；所述数据过滤处理用于删除所述初始交通业务数据中的异常数据和空数据。

按照预设时间间隔对所述过滤后数据进行数据切割处理，得到所述交通业务数据。

本说明书实施例中，初始交通业务数据可以指的是路侧端或者车端上报的未在车路协同业务平台处进行任何数据处理的感知数据。所述初始交通业务数据的数据类型可以包括但不限于：图像数据、二维表数据、视频数据、点云数据等。

本说明书实施例中，初始交通业务数据中的异常数据可以指无法被业务正常使用的残缺数据，或者，也可以指不符合常理的感知数据(例如：在某段禁止大型车通行的路段上识别到了大型车)。这些异常数据可能会导致车路协同业务处理出现错误，或者，得到错误的业务结果，因此，可以将这些异常数据剔除掉，以提高车路协同业务处理的效率和准确率。

本说明书实施例中，初始交通业务数据中的每条数据都可以携带时间戳，所述时间戳可以用于指示此数据被采集的时间点。从而可以按照预设时间间隔，根据数据的时间戳，对数据进行数据切割处理，其中，所述预设时间间隔可以根据实际需求进行设定和调整，比如可以设定预设时间间隔为100毫秒，也可以设定预设时间间隔为200毫秒，对此不作具体限定。

本说明书实施例中，交通业务数据可以是路侧感知设备采集并上报的数据，也可以是车载感知设备采集并上报的数据，还可以是车路协同业务平台处存储的业务数据，并且，所述交通业务数据可以包含这三种数据的任意一种或多种。

基于此，图1中的方法，所述交通业务数据可以包含路侧感知设备采集的数据、车载感知设备采集的数据以及所述车路协同业务平台处存储的业务数据中的至少一种。

对应的，图1中的方法，步骤104：根据所述交通业务数据的数据属性信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系，具体可以包括：

根据所述交通业务数据中携带的采集区域信息以及采集设备类型信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系。

和/或，根据所述交通业务数据中携带的业务标识信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系。

本说明书实施例中，路侧感知设备可以包含但不限于：激光雷达、毫米波雷达、摄像机、超声波雷达、红外线感应设备等；车载感知设备可以包含但不限于：激光雷达、毫米波雷达、摄像机、超声波雷达、红外线感应设备、GNSS(全球导航卫星系统)、IMU(惯性测量单元)等。

本说明书实施例中，若某条交通业务数据为路侧感知设备或车载感知设备采集的数据，则此条数据可以携带有其采集区域信息以及采集设备类型信息，进而可以根据此条数据中携带的采集区域信息以及采集设备类型信息，建立此数据与需要使用此数据的业务之间的关联关系。由于一条数据可能被多种业务使用，因此，一条数据可以与多种业务之间建立关联关系。例如：若某条交通业务数据(数据a)可以被业务A使用，也可以被业务B使用，则可以为数据a添加业务A以及业务B的标识，以建立数据a与业务A以及业务B之间的关联关系。

本说明书实施例中，若某条交通业务数据为车路协同业务平台处存储的业务数据，则此条数据可以携带有业务标识信息，进而可以根据此条数据中携带的业务标识信息，建立此数据与需要使用此数据的业务之间的关联关系。其中，所述业务标识信息可以是业务程序自动为数据添加的，用于指示此条数据可以被哪些业务使用。所述业务标识信息中可以携带有区域标识信息，所述区域标识信息可以用于指示此条数据可以被应用的区域范围信息。例如：若业务A为针对区域a的自动驾驶服务业务，业务B为针对区域a的车辆速度监测业务，业务A需要使用业务B的结果数据；从而，业务B得到结果数据(数据b)后，可以为数据b添加业务A的标识，用于指示数据b可以被业务A使用。而数据b的业务标识信息中不仅可以包含业务A的标识信息，也可以包含区域a的区域标识信息。

其中，所述根据所述交通业务数据中携带的采集区域信息以及采集设备类型信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系，具体可以包括：

针对任意一条所述交通业务数据，根据所述交通业务数据携带的采集区域信息，为所述交通业务数据添加区域标识。

根据所述交通业务数据携带的所述区域标识与所述采集区域信息中的至少一种，以及所述交通业务数据携带的采集设备类型信息，确定出所需使用所述交通业务数据的业务的业务类型。

为所述交通业务数据添加与所述业务类型匹配的业务类型标识。

其中，所述根据所述交通业务数据中携带的业务标识信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系，具体可以包括：

针对任意一条所述交通业务数据，根据所述交通业务数据携带的业务标识信息，确定出所需使用所述交通业务数据的业务的业务类型。

为所述交通业务数据添加与所述业务类型匹配的业务类型标识。

本说明书实施例中，交通业务数据携带的采集区域信息可以是采集此数据的设备所位于的区域归属信息，也可以是采集此数据的设备所位于的经纬度坐标信息，对此不作具体限定。

本说明书实施例中，可以通过为交通业务数据添加区域标签的方式来为所述交通业务数据添加区域标识。通常情况下，数据被采集的区域决定了这些数据只能被应用于针对此区域的业务计算，例如：采集数据a的设备位于区域A，那么通常情况下，数据a是无法被应用到区域A以外的区域的业务的。

本说明书实施例中，若某条交通业务数据为路侧感知设备或车载感知设备采集的数据，则此条数据可以携带有其采集区域信息以及采集设备类型信息，根据此条数据的采集区域信息，可以为此条数据添加对应的区域标识。对于车路协同业务平台处的各种业务来说，通常各业务对于数据采集区域以及采集数据的设备类型是有要求的，从而可以根据这些要求以及数据本身携带的采集区域信息以及采集设备类型信息，确定出数据与业务之间的联系，并为数据添加上与业务的业务类型匹配的业务类型标识，其中，所述业务类型标识可以用于指示需使用此交通业务数据的业务的业务类型。例如：业务A为针对区域a的车速监测业务，此业务要求采用毫米波雷达采集的数据，从而可以为区域a内的毫米波雷达采集的数据添加上业务A对应的业务类型标识，用于指示这些数据可以被业务A使用。

本说明书实施例中，若某条交通业务数据为车路协同业务平台处存储的业务数据，则此条数据可以携带有业务标识信息，进而可以根据此数据携带的业务标识信息，确定出所需使用此数据的业务的业务类型，并添加上对应的业务类型标识。由于前述实施例已经对业务标识信息进行了详细说明，因此，此处不再赘述。

实际应用中，可以利用不同颜色来区分不同区域，也可以利用不同颜色来区分不同类型的业务。

基于此，所述针对任意一条所述交通业务数据，根据所述交通业务数据携带的采集区域信息，为所述交通业务数据添加区域标识，具体可以包括：

针对任意一条所述交通业务数据，基于预设区域颜色划分规则，确定所述交通业务数据携带的采集区域信息对应的目标区域颜色。

为所述交通业务数据添加所述目标区域颜色对应的目标区域颜色标识。

基于此，所述为所述交通业务数据添加与所述业务类型匹配的业务类型标识，具体可以包括：

基于预设业务类型颜色划分规则，确定所述业务类型对应的目标业务颜色。

为所述交通业务数据添加所述目标业务颜色对应的目标业务颜色标识。

本说明书实施例中，预设区域颜色划分规则可以是根据区域分区预先设定的，不同的区域可以对应不同的颜色；类似的，预设业务类型颜色划分规则可以是根据业务类型预先设定的，不同的业务类型可以对应不同的颜色。而区域颜色与业务类型颜色之间可以通过采用不同色系的方式加以区分，或者，也可以通过采用不同颜色组的方式加以区分，对此不作具体限定。

本说明书实施例中，车路协同业务平台处的各种业务中，有的业务需要在车路协同业务平台处针对数据进行数据融合处理后才能应用数据，而有的业务不需要对数据进行数据融合处理，可以直接对数据进行应用，因此，在业务应用数据生成业务处理结果前，可以先根据业务的处理策略判断是否需要对数据进行数据融合处理。

基于此，图1中的方法，步骤108：按照所述目标业务的业务处理策略，根据所述目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果，具体可以包括：

判断所述目标业务的业务处理策略是否要求在所述车路协同业务平台处针对所述目标数据进行数据融合处理，得到数据融合判断结果。

若所述数据融合判断结果表示所述目标业务的业务处理策略未要求在所述车路协同业务平台处针对所述目标数据进行数据融合处理，则根据所述目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果。

若所述数据融合判断结果表示所述目标业务的业务处理策略要求在所述车路协同业务平台处针对所述目标数据进行数据融合处理，则对所述目标数据进行数据融合处理，得到融合后目标数据。

根据所述融合后目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果。

本说明书实施例中，目标业务的业务处理策略可以是根据所述目标业务的业务数据处理需求预先制定的处理策略。目标业务的业务处理策略中可以包含针对所述目标业务所需的目标数据是否需要在车路协同业务平台处进行数据融合处理的指示，从而可以根据此指示得到数据融合判断结果。例如：业务A所需的目标数据中包含激光雷达采集的数据a以及摄像头采集的数据b，业务A的业务处理策略指示需要在车路协同业务平台处进行数据融合处理，则将数据a和数据b进行数据融合处理后再被业务A使用。

本说明书实施例中，可以利用数据融合算法对目标数据进行数据融合处理。所述数据融合算法可以包括但不限于：加权平均法、数理统计法、卡尔曼滤波法、贝叶斯推理法、最大似然估计法、模糊推理法、神经网络法、聚类分析法等。

本说明书实施例中，为交通业务数据添加业务类型标识后，可以准确且迅速地根据所述业务类型标识确定出对应的业务，从而在业务筛选其所需的数据时，只需要获取携带有与此业务匹配的业务类型标识的交通业务数据，就可以得到此业务所需的目标数据。

基于此，图1中的方法，步骤106：根据所述关联关系，筛选出目标业务所需使用的所述交通业务数据，得到目标数据，具体可以包括：

获取携带有与所述目标业务匹配的业务类型标识的所述交通业务数据，得到目标数据。

对应的，所述根据所述目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果，具体可以包括：

基于所述目标数据携带的所述区域标识，利用大数据处理框架对所述目标数据进行分区域并行计算处理，得到所述目标业务的业务处理结果。

对应的，所述根据所述融合后目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果，具体可以包括：

基于所述融合后目标数据携带的所述区域标识，利用大数据处理框架对所述融合后目标数据进行分区域并行计算处理，得到所述目标业务的业务处理结果。

本说明书实施例中，大数据处理框架是大数据处理的重要工具，可以帮助处理海量的数据，提取有价值的信息。Hadoop、Spark和Flink是目前比较流行的大数据处理框架，可以根据数据特点和业务处理需求，选择适合的大数据处理框架进行使用。可以为不同的业务选择不同的大数据处理框架，也可以针对不同业务都采用同一种大数据处理框架，对此不作具体限定。

本说明书实施例中，对数据进行分区域并行计算处理可以指采用不同的线程对不同区域的数据进行分区域计算，一个区域可以对应一个线程。通过采用对数据进行分区域并行计算处理的方式，可以相当于利用多个线程同时对数据进行处理，从而可以提高业务处理效率，节省业务处理时间。

本说明书实施例中，得到目标业务的业务处理结果后，可以将所述业务处理结果暂时存储在车路协同业务平台处，以供车路协同业务平台处的其他业务使用；或者，也可以将所述业务处理结果下发至自动驾驶车辆，以辅助所述自动驾驶车辆实现自动驾驶功能；或者，还可以将所述业务处理结果下发至路侧交通设备，以控制所述路侧交通设备实现状态转换，对此不作具体限定。

基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的装置。图2为本说明书实施例提供的对应于图1的一种车路协同业务数据处理装置的结构示意图。如图2所示，该装置可以应用于车路协同业务平台，该装置可以包括：

数据获取模块202，用于获取业务处理过程所涉及的交通业务数据。

关系建立模块204，用于根据所述交通业务数据的数据属性信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系；所述目标标识用于确定业务处理过程中所需使用所述交通业务数据的业务的业务类型。

数据筛选模块206，用于根据所述关联关系，筛选出目标业务所需使用的所述交通业务数据，得到目标数据。

结果生成模块208，用于按照所述目标业务的业务处理策略，根据所述目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果；所述业务处理策略用于指示在生成所述业务处理结果的过程中是否需要针对所述目标数据进行数据融合处理。

基于图2的装置，本说明书实施例还提供了该装置的一些具体实施方案，下面进行说明。

可选的，所述装置还可以包括：

初始数据获取模块，用于获取业务处理过程所涉及的初始交通业务数据。

数据过滤模块，用于对所述初始交通业务数据进行数据过滤处理，得到过滤后数据；所述数据过滤处理用于删除所述初始交通业务数据中的异常数据和空数据。

数据切割模块，用于按照预设时间间隔对所述过滤后数据进行数据切割处理，得到所述交通业务数据。

可选的，所述装置中，所述交通业务数据可以包含路侧感知设备采集的数据、车载感知设备采集的数据以及所述车路协同业务平台处存储的业务数据中的至少一种。

对应的，所述关系建立模块204，具体可以包括：

关系建立子模块，用于根据所述交通业务数据中携带的采集区域信息以及采集设备类型信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系；和/或，根据所述交通业务数据中携带的业务标识信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系。

可选的，所述关系建立子模块，具体可以包括：

区域标识添加单元，用于针对任意一条所述交通业务数据，根据所述交通业务数据携带的采集区域信息，为所述交通业务数据添加区域标识。

业务类型确定单元，用于根据所述交通业务数据携带的所述区域标识与所述采集区域信息中的至少一种，以及所述交通业务数据携带的采集设备类型信息，确定出所需使用所述交通业务数据的业务的业务类型。

业务类型标识添加单元，用于为所述交通业务数据添加与所述业务类型匹配的业务类型标识。

和/或，所述业务类型确定单元，还可以用于针对任意一条所述交通业务数据，根据所述交通业务数据携带的业务标识信息，确定出所需使用所述交通业务数据的业务的业务类型。

其中，所述区域标识添加单元，具体可以包括：

目标区域颜色确定子单元，用于针对任意一条所述交通业务数据，基于预设区域颜色划分规则，确定所述交通业务数据携带的采集区域信息对应的目标区域颜色。

目标区域颜色标识添加子单元，用于为所述交通业务数据添加所述目标区域颜色对应的目标区域颜色标识。

其中，所述业务类型标识添加单元，具体可以包括：

目标业务颜色确定子单元，用于基于预设业务类型颜色划分规则，确定所述业务类型对应的目标业务颜色。

目标业务颜色标识添加子单元，用于为所述交通业务数据添加所述目标业务颜色对应的目标业务颜色标识。

可选的，所述结果生成模块208，具体可以包括：

判断子模块，用于判断所述目标业务的业务处理策略是否要求在所述车路协同业务平台处针对所述目标数据进行数据融合处理，得到数据融合判断结果。

业务处理结果第一生成子模块，用于若所述数据融合判断结果表示所述目标业务的业务处理策略未要求在所述车路协同业务平台处针对所述目标数据进行数据融合处理，则根据所述目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果。

目标数据融合子模块，用于若所述数据融合判断结果表示所述目标业务的业务处理策略要求在所述车路协同业务平台处针对所述目标数据进行数据融合处理，则对所述目标数据进行数据融合处理，得到融合后目标数据。

业务处理结果第二生成子模块，用于根据所述融合后目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果。

可选的，所述数据筛选模块206，具体可以包括：

数据筛选子模块，用于获取携带有与所述目标业务匹配的业务类型标识的所述交通业务数据，得到目标数据。

对应的，所述业务处理结果第一生成子模块，具体可以包括：

业务处理结果生成单元，用于基于所述目标数据携带的所述区域标识，利用大数据处理框架对所述目标数据进行分区域并行计算处理，得到所述目标业务的业务处理结果。

对应的，所述业务处理结果第二生成子模块，具体可以包括：

业务处理结果生成单元，用于基于所述融合后目标数据携带的所述区域标识，利用大数据处理框架对所述融合后目标数据进行分区域并行计算处理，得到所述目标业务的业务处理结果。

图3为本说明书实施例提供的对应于图1的一种车路协同业务数据处理设备的结构示意图。该设备可以应用于车路协同业务平台，如图3所示，设备300可以包括：

至少一个处理器310；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器330；其中，

所述存储器330存储有可被所述至少一个处理器310执行的指令320，所述指令被所述至少一个处理器310执行，以使所述至少一个处理器310能够：

获取业务处理过程所涉及的交通业务数据。

根据所述交通业务数据的数据属性信息，建立所述交通业务数据与目标标识之间的关联关系；所述目标标识用于确定业务处理过程中所需使用所述交通业务数据的业务的业务类型。

根据所述关联关系，筛选出目标业务所需使用的所述交通业务数据，得到目标数据。

按照所述目标业务的业务处理策略，根据所述目标数据，生成所述目标业务的业务处理结果；所述业务处理策略用于指示在生成所述业务处理结果的过程中是否需要针对所述目标数据进行数据融合处理。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于图3所示的设备而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field ProgrammableGateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell UniversityProgramming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、AtmelAT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。