一种数据处理的方法和装置与流程

1.本发明涉及地图处理的技术领域，特别是涉及一种数据处理的方法和装置。


背景技术：

2.在车辆的自动驾驶过程中，准确的地图可以更好的辅助自动驾驶，为了生成准确的地图，可以对多车辆采集的大量行车数据进行处理，得到众包地图。
3.在实际应用中，由于不同传感器精度、算法的全局一致性和一些固有的限制(如被偏转的高精地图)，每辆车的导航和定位仅能保持局部特性。从而，即使不同车辆针对通以道路上报的数据之间存在着必然的偏移。在众包地图生成过程中，需要对这些车辆数据进行匹配对齐，从而得到准确的众包地图。
4.匹配的有效性直接决定了车辆数据之间的对齐与融合，成功且不失效率的匹配方能发挥众包方案“海量数据”的特点，但是，在目前的车辆数据匹配过程中，直接对车辆采集的数据进行匹配对齐，存在匹配效率低的问题。


技术实现要素：

5.鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种数据处理的方法和装置，包括：
6.一种数据处理的方法，应用于云端，所述方法包括：
7.获取多辆车在行驶过程中采集并上传的目标车道线数据；
8.对所述目标车道线数据进行切片处理，得到所述目标车道线数据的分片数据；
9.确定所述分片数据中车道线片段对应的类型序列数据；
10.基于所述类型序列数据，对所述目标车道线数据进行对齐。
11.可选地，所述基于所述类型序列数据，对所述目标车道线数据进行对齐，包括
12.确定所述分片数据中车道线片段对应的车道线数量数据；
13.根据所述车道线数量数据，对所述目标车道线数据进行分组，得到第一车道线组和第二车道线组，其中，所述第一车道线组中的第一车道线数据的车道线数量大于所述第二车道线组中的第二车道线数据的车道线数量；
14.按照所述类型序列数据，对所述第一车道线数据进行对齐；
15.按照所述类型序列数据，将所述第二车道线数据与对齐后的第一车道线数据进行对齐。
16.可选地，所述按照所述类型序列数据，对所述第一车道线数据进行对齐，包括：
17.在所述第一车道线组中，根据所述类型序列数据，确定任意两个第一车道线数据匹配的多个第一分片数据对应的第一分片偏移量数据；
18.基于所述第一分片偏移量数据，确定任意两个第一车道线数据的第一车道线偏移量数据；
19.按照所述第一车道线偏移量数据，对所述第一车道线数据进行对齐。
20.可选地，所述按照所述类型序列数据，将所述第二车道线数据与对齐后的第一车道线数据进行对齐，包括：
21.在对齐后的第一车道线数据中，确定第三车道线数据；
22.按照所述类型序列数据，确定所述第二车道线数据与所述第三车道线数据匹配的多个第二分片数据对应的第二分片偏移量数据；
23.基于所述第二分片偏移量数据，确定所述第二车道线数据与所述第三车道线数据的第二车道线偏移量数据；
24.按照所述第二车道线偏移量数据，对所述第二车道线数据进行对齐。
25.可选地，所述根据所述类型序列数据，确定任意两个第一车道线数据匹配的多个第一分片数据对应的第一分片偏移量数据，包括：
26.根据所述类型序列数据，确定任意两个第一车道线数据匹配的多个第一分片数据；
27.确定每个第一分片数据的第一位置信息；
28.基于所述第一位置信息，确定匹配的第一分片数据之间的第一分片偏移量数据。
29.可选地，所述按照所述类型序列数据，确定所述第二车道线数据与所述第三车道线数据匹配的多个第二分片数据对应的第二分片偏移量数据，包括：
30.根据所述类型序列数据，确定所述第二车道线数据与所述第三车道线数据匹配的多个第二分片数据；
31.确定每个第二分片数据的第二位置信息；
32.基于所述第二位置信息，确定匹配的第二分片数据之间的第二分片偏移量数据。
33.可选地，在对所述目标车道线数据进行切片处理之前，还包括：
34.确定所述目标车道线数据的第三位置信息；
35.根据所述第三位置信息，对所述目标车道线数据进行去噪处理。
36.可选地，还包括：
37.基于对齐后的目标车道线数据进行车道线融合，得到目标众包地图。
38.一种数据处理的装置，应用于云端，所述装置包括：
39.目标车道线数据获取模块，用于获取多辆车在行驶过程中采集并上传的目标车道线数据；
40.分片处理模块，用于对所述目标车道线数据进行切片处理，得到所述目标车道线数据的分片数据；
41.类型序列确定模块，用于确定所述分片数据中车道线片段对应的类型序列数据；
42.车道线对齐模块，用于基于所述类型序列数据，对所述目标车道线数据进行对齐。
43.一种服务器，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的数据处理的方法。
44.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的数据处理的方法。
45.本发明实施例具有以下优点：
46.本发明实施例通过获取多辆车在行驶过程中采集并上传的目标车道线数据，进而
可以对所述目标车道线数据进行切片处理，得到所述目标车道线数据的分片数据，从而可以确定所述分片数据中车道线片段对应的类型序列数据，并可以基于所述类型序列数据，对所述目标车道线数据进行对齐，从而实现了通过对车道线数据进行分片处理，并根据分片的类型序列进行车道线的匹配对齐，与直接对车道线数据进行匹配对齐相比，大幅度提升了匹配对齐的效率。
附图说明
47.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明的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发明的一些实施例，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。
48.图1a是本发明一实施例提供的一种数据处理的方法的步骤流程图；
49.图1b是本发明一实施例提供的一种分片数据的示意图；
50.图1c是本发明一实施例提供的一种构建众包地图的过程示意图；
51.图2a是本发明一实施例提供的另一种数据处理的方法的步骤流程图；
52.图2b是本发明一实施例提供的一种车道线对齐的过程示意图；
53.图3是本发明一实施例提供的数据处理的装置的结构示意图。
具体实施方式
54.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
55.参照图1a，示出了本发明一实施例提供的一种数据处理的方法的步骤流程图，应用于云端，具体可以包括如下步骤：
56.步骤101，获取多辆车在行驶过程中采集并上传的目标车道线数据；
57.车辆在行驶过程中可以通过车辆的传感器采集车辆附近的环境数据，如车道线数据、减震带数据、障碍物数据(如墙壁，路障等)、路口数据等。在获取环境数据后，可以基于环境数据构建地图。
58.在实际应用中，车辆的传感器可能存在精度不够等问题，而一辆车所采集的环境数据较为单一，容易出现误差，难以构建完整的地图。
59.为了构建准确的地图，将多辆车在行驶过程中采集的数据上传至云端进行处理，在车辆上传的数据中可以包括目标车道线数据。
60.其中，目标车道线数据可以基于车辆在行驶过程中，车身的多个摄像头采集的图像数据生成，具体地，车辆可以获取多个摄像头采集的多个图像数据，进而可以对多个图像数据进行拼合处理，得到目标图像数据，从而，从目标图像数据中提取车道线数据。
61.在一示例中，车辆在得到车道线数据后，可以先对车道线数据进行去噪处理，以移除过短、弯折的车道线线条，筛选得到形状良好的车道线线条。
62.具体地，车辆获取的车道线数据可以由多个坐标点构成，根据坐标点确定车道线
是否存在弯折，进而移除弯折的车道线，以及根据坐标点确定车道线的长度，进而可以移除车道线长度小于预设长度的的车道线。
63.通过对上传至云端的车道线数据进行预处理，可以使云端得到去噪后的车道线数据，提高云端的车道线数据处理效率。
64.在一示例中，车辆可以周期性上传车道线数据，以更新云端的车道线数据；还可以在车辆中设置预设的触发上传事件，当车辆检测到预设的触发上传事件时，车辆将采集的车道线数据上传至云端，其中，触发上传的事件可以是针对车辆下电的事件，即在车辆每次下电时，将本次行驶过程中采集的车道线数据上传至云端。需要说明的是，在本发明实施例中，可以根据实际需要设置触发上传的事件，不局限于上述示例。
65.步骤102，对目标车道线数据进行切片处理，得到目标车道线数据的分片数据；
66.在云端获取目标车道线数据后，可以分别针对每辆车的目标车道线数据，按照车辆的前进方向，以预设的步长进行切片处理，可以得到目标车道线数据的分片数据，在分片数据中可以包括车道线片段。
67.在本发明一实施例中，在步骤102之前，还可以包括：
68.确定目标车道线数据的第三位置信息；根据第三位置信息，对目标车道线数据进行去噪处理。
69.在实际应用中，车辆可以行驶过程中采集的目标车道线数据上传云端，在这些目标车道线数据中可能包括弯折或者过短的车道线数据，
70.具体地，云端接收的目标车道线数据可以由多个坐标点构成，从而可以根据坐标点确定车道线是否存在弯折，以及根据坐标点确定车道线的长度，进而可以移除车道线长度小于预设长度的的车道线。
71.步骤103，确定分片数据中车道线片段对应的类型序列数据；
72.在得到分片数据后，在分片数据中可以包括车道线片段，车道线片段中可以包括多条车道线，根据每条车道线的车道线类型和车道线逻辑位置(几何位置)，可以得到类型序列数据。
73.如图1b所示，车道线数据进行分片处理，图中3个虚线框表示的是该车道线数据中的三个分片数据，该车辆的前进方向为从左到右，编号1表示实线、0表示虚线。
74.最左边虚线框的分片数据中包含4条车道线，其车道线类型从上到下分别是：实线、虚线、虚线、实线，从而该分片数据的类型序列可以是1001。
75.中间虚线框的分片数据中包含4条车道线，其车道线类型从上到下分别是：实线、虚线、虚线、实线，从而该分片数据的类型序列可以是1001。
76.最右边的分片数据中包含4条车道线，其车道线类型从上到下分别是：实线、实线、实线、实线，从而该分片数据的类型序列可以是1111。
77.步骤104，基于类型序列数据，对目标车道线数据进行对齐。
78.在得到每个分片数据的类型序列数据后，可以根据类型序列数据，对目标车道线数据进行匹配对齐。
79.在本发明一实施例中，还包括：
80.基于对齐后的目标车道线数据进行车道线融合，得到目标众包地图。
81.在实际应用中，可以在目标车道线数据对齐后，进行车道线融合，即将多条车道线
融合成一条车道线，从而可以得到目标众包地图数据，
82.如图1c所示，从上到下，第一个状态为采集的多条车道线数据；第二个状态为多辆车的车道线数据进行对齐后得到的；第三个状态为将多条对齐后的车道线进行融合为一条车道线；第四个状态为车道线之间建立连接关系，最后形成众包地图中的道路。
83.在一示例中，在目标车道线数据对齐后，可以结合车道线的位置关系与车道线类型，通过聚类获得车道线的聚类簇，随后提取并计算车道线连接关系，即完成建图。
84.在一示例中，可以采用分布式并行建图，即云端先针对不同区域分别进行建图，然后，将建好的地图进行拼合得到全局地图。具体地，可以通过搜索匹配获得两张高精地图的中车道线的对应关系，在进行优化对齐之后，可以根据具体需求，重新提取车道线的几何信息或者选择其中一次建图的结果，来处理两图的重叠部分，最后，更新车道线的连接关系。
85.云端还可以先建立一初始地图，然后在不同时段，根据车辆上传的数据，对初始地图进行地图更新。
86.在本发明实施例中，通过获取多辆车在行驶过程中采集并上传的目标车道线数据，进而可以对目标车道线数据进行切片处理，得到目标车道线数据的分片数据，从而可以确定分片数据中车道线片段对应的类型序列数据，并可以基于类型序列数据，对目标车道线数据进行对齐，从而实现了通过对车道线数据进行分片处理，并根据分片的类型序列进行车道线的匹配对齐，与直接对车道线数据进行匹配对齐相比，大幅度提升了匹配对齐的效率。
87.参照图2a，示出了本发明一实施例提供的另一种数据处理的方法的步骤流程图，应用于云端，具体可以包括如下步骤：
88.步骤201，获取多辆车在行驶过程中采集并上传的目标车道线数据；
89.步骤202，对目标车道线数据进行切片处理，得到目标车道线数据的分片数据；
90.步骤203，确定分片数据中车道线片段对应的类型序列数据；
91.步骤204，确定分片数据中车道线片段对应的车道线数量数据；
92.在得到分片数据后，可以针对分片数据中的车道线片段，确定该分片数据中的车道线数量数据。
93.需要说明的是，步骤204发生在步骤202之后，可以与步骤203并列，也可以在步骤203之前或之后发生。
94.步骤205，根据车道线数量数据，对目标车道线数据进行分组，得到第一车道线组和第二车道线组，其中，第一车道线组中的第一车道线数据的车道线数量大于第二车道线组中的第二车道线数据的车道线数量；
95.在得到车道线数量数据后，当某一车辆的车道线数量较多时，容易进行匹配，从而可以按照每辆车的包含的分片数据的车道线数量，对目标车道线数据进行分组，将目标车道线数据中车道线数据数量大于或等于预设数量的车道线数据划到第一车道线组，将目标车道线数据中车道线数据数量小于预设数量的车道线数据划到第一车道线组。
96.在一示例中，车道线的连续性也对车道线匹配有影响。云端在得到车道线数量数据后，还可以根据车道线数量数据确定每辆车的车道线是否为连续性好(即前后车道连续性)的车道线数据，并可以将连续性好的车道线数据划到第一车道线数据。
97.步骤206，按照类型序列数据，对第一车道线数据进行对齐；
98.在划分好第一车道线组和第二车道线组后，在第一车道线组中的第一车道线数据为车道线数量多，且连续性好的车道线，容易进行车道线匹配，从而，可以按照类型序列数据对第一车道线数据进行对齐。
99.在本发明一实施例中，步骤206可以包括以下子步骤：
100.子步骤2061，在第一车道线组中，根据类型序列数据，确定任意两个第一车道线数据匹配的多个第一分片数据对应的第一分片偏移量数据；
101.在实际应用中，云端针对第一车道线组中的第一车道线数据可以进行完全匹配，即将第一车道线组中任意一车辆的车道线数据与其他车辆的车道线数据分别进行匹配对齐。
102.具体地，在第一车道线组中，确定两车辆的车道线数据，进而确定车道线的第一分片数据，按照类型序列数据，对第一分片数据进行匹配，进而确定匹配的两个第一分片数据，确定两个第一分片数据的第一分片偏移量数据，依照上述方法，计算出车道线数据中所有第一分片数据对应的第一分片偏移量数据。
103.在本发明一实施例中，子步骤2062可以包括以下子步骤：
104.子步骤s21，根据类型序列数据，确定任意两个第一车道线数据匹配的多个第一分片数据；
105.在实际应用中，类型序列数据可以用于确定两车辆的车道线数据的分片是否匹配，在进行匹配时，不仅是对分片数据之间进行匹配，更是对分片数据所包含的车道线的匹配关系，从而，可以根据类型序列数据，确定任意两个第一车道线数据匹配的第一分片数据。
106.子步骤s22，确定每个第一分片数据的第一位置信息；
107.在确定相匹配的第一分片数据后，可以确定每个第一分片数据的第一位置信息，第一位置信息可以为分片数据中每条车道线的位置信息，该位置信息可以用坐标点表示。
108.子步骤s23，基于第一位置信息，确定匹配的第一分片数据之间的第一分片偏移量数据。
109.在得到第一位置信息后，可以确定匹配的第一分片数据之间的第一分片偏移量数据，第一分片偏移量数据为可以使匹配的两第一分片数据实现最佳对齐的偏移量，即按照第一分片偏移量数据对两个第一分片数据进行偏移，可以使两个第一分片数据中的车道线数据实现最大程度的重合。
110.子步骤2062，基于第一分片偏移量数据，确定任意两个第一车道线数据的第一车道线偏移量数据；
111.在得到匹配的第一分片数据的第一分片偏移量数据后，可以根据第一分片偏移量数据，计算出两车道线数据的车道线偏移量数据，即第一车道线偏移量数据，两车道线数据按照第一车道线偏移数据进行偏移时，可以使车道线实现最大程度的重合。
112.子步骤2063，按照第一车道线偏移量数据，对第一车道线数据进行对齐。
113.在得到第一车道线偏移量数据后，按照第一车道线偏移量数据对第一车道线数据进行偏移处理，使第一车道线组中的第一车道线之间进行对齐。
114.步骤207，按照类型序列数据，将第二车道线数据与对齐后的第一车道线数据进行对齐。
115.在对第一车道线组中的第一车道线数据进行对齐后，可以按照类型序列数据，将第二车道线数据与对齐后的第一车道线数据进行匹配对齐，从而使的所有的车道线数据均被对齐。
116.在本发明一实施例中，步骤207可以包括以下子步骤：
117.子步骤2071，在对齐后的第一车道线数据中，确定第三车道线数据；
118.在实际应用中，第一车道线数据本身具备的匹配元素多，容易进行匹配，从而可以进行完全匹配，而第二车道线数据本身车道线数量少，且连续性较差，不易进行匹配，从而，可以将对齐后的第一车道线数据作为较为可靠的车道线数据，将第二车道线数据与这些可靠的第一车道线数据进行对齐。
119.在该对齐过程中无需采用完全匹配的方式，即可以从对齐后的第一车道线数据中，选取预设数量的第一车道线数据，作为用来与第二车道线数据进行匹配的可靠车道线数据，这部分被选中的数据则为第三车道线数据。
120.子步骤2072，按照类型序列数据，确定第二车道线数据与第三车道线数据匹配的多个第二分片数据对应的第二分片偏移量数据；
121.在确定第三车道线数据后，可以确定第三车道线数据和第二车道线数据的第二分片数据，进而可以按照类型序列数据，对第二分片数据进行匹配，进而确定匹配的两个第二分片数据，确定两个第二分片数据的第二分片偏移量数据，依照上述方法，计算出车道线数据中所有第二分片数据对应的第二分片偏移量数据。
122.在本发明一实施例中，子步骤2072可以包括：
123.子步骤s24，根据类型序列数据，确定第二车道线数据与第三车道线数据匹配的多个第二分片数据；
124.在实际应用中，类型序列数据可以用于确定两车辆的车道线数据的分片是否匹配，在进行匹配时，不仅是对分片数据之间进行匹配，更是对分片数据所包含的车道线的匹配关系。从而，根据类型序列数据，可以确定第二车道线数据与第三车道线数据匹配的第二分片数据。
125.子步骤s25，确定每个第二分片数据的第二位置信息；
126.在确定相匹配的第二分片数据后，可以确定每个第二分片数据的第二位置信息，第二位置信息可以为分片数据中每条车道线的位置信息，该位置信息可以用坐标点表示。
127.子步骤s26，基于第二位置信息，确定匹配的第二分片数据之间的第二分片偏移量数据。
128.在得到第二位置信息后，可以确定匹配的第二分片数据之间的第二分片偏移量数据，第二分片偏移量数据为可以使匹配的两第二分片数据实现最佳对齐的偏移量，即按照第二分片偏移量数据对两个第二分片数据进行偏移，可以使两个第二分片数据中的车道线数据实现最大程度的重合。
129.子步骤2073，基于第二分片偏移量数据，确定第二车道线数据与第三车道线数据的第二车道线偏移量数据；
130.在得到匹配的第二分片数据的第二分片偏移量数据后，可以根据第二分片偏移量数据，计算出两车道线数据的车道线偏移量数据，即第二车道线偏移量数据，在两车道线数据按照第二车道线偏移数据进行偏移时，可以使车道线实现最大程度的重合。
131.子步骤2074，按照第二车道线偏移量数据，对第二车道线数据进行对齐。
132.在得到第二车道线偏移量数据后，按照第二车道线偏移量数据对第二车道线数据进行偏移处理，使第二车道线组中的第二车道线与第一车道线进行对齐，从而使得所有车道线均被对齐。
133.如图2b所示为两车道线进行对齐的过程，图中展示了三组分片数据的匹配对齐。
134.在第一组中，左侧车道线分片的类型序列为1001左侧，右侧的类型序列为001，从而可以确定，左侧分片数据第2-4条车道线分别对齐右侧第1-3条车道线。
135.在第二组中，左侧分片数据的序列为1001，右侧分片数据的类型序列1001，则左侧分片数据的第1-4条车道线分别对齐右侧分片数据中第1-4条车道线。
136.在第三组中，左侧分片数据的类型序列为111，右侧分片数据的类型为1111，因此，存在两种对齐方式，第一种，左侧分片数据第1-3条车道线对应右侧分片数据第1-3条车道线；第二种，左侧分片数据第1-3条车道线对齐右侧分片数据第2-4条车道线，进而可以通过车道线数据(如通过坐标位置求车道线的偏移数据，选择偏移量小的对齐方式)进一步确定对齐方式。
137.在本发明实施例中，通过获取多辆车在行驶过程中采集并上传的目标车道线数据，进而可以对目标车道线数据进行切片处理，得到目标车道线数据的分片数据，从而可以确定分片数据中车道线片段对应的类型序列数据，进而可以确定分片数据中车道线片段对应的车道线数量数据，并可以根据车道线数量数据，对目标车道线数据进行分组，得到第一车道线组和第二车道线组，从而可以按照类型序列数据，对第一车道线数据进行对齐，进而，按照类型序列数据，将第二车道线数据与对齐后的第一车道线数据进行对齐，从而实现了通过对车道线数据进行分片处理，通过分片数据进行车道线分组，进行按照类型序列分组进行对齐，与直接对车道线数据进行匹配对齐相比，大幅度提升了匹配对齐的效率，分组处理也同时保证了匹配的准确性和快速性。
138.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
139.参照图3，示出了本发明一实施例提供的一种数据处理的装置的结构示意图，应用于云端，具体可以包括如下模块：
140.目标车道线数据获取模块301，用于获取多辆车在行驶过程中采集并上传的目标车道线数据；
141.分片处理模块302，用于对所述目标车道线数据进行切片处理，得到所述目标车道线数据的分片数据；
142.类型序列确定模块303，用于确定所述分片数据中车道线片段对应的类型序列数据；
143.车道线对齐模块304，用于基于所述类型序列数据，对所述目标车道线数据进行对齐。
144.在本发明一实施例中，所述车道线对齐模块304可以包括：
145.车道线数量确定子模块，应用确定所述分片数据中车道线片段对应的车道线数量数据；
146.车道线分组子模块，用于根据所述车道线数量数据，对所述目标车道线数据进行分组，得到第一车道线组和第二车道线组，其中，所述第一车道线组中的第一车道线数据的车道线数量大于所述第二车道线组中的第二车道线数据的车道线数量；
147.第一车道线对齐子模块，用于按照所述类型序列数据，对所述第一车道线数据进行对齐；
148.第二车道线对齐子模块，用于按照所述类型序列数据，将所述第二车道线数据与对齐后的第一车道线数据进行对齐。
149.在本发明一实施例中，所述第一车道线对齐子模块可以包括：
150.第一分片偏移量确定单元，用于在所述第一车道线组中，根据所述类型序列数据，确定任意两个第一车道线数据匹配的多个第一分片数据对应的第一分片偏移量数据；
151.第一车道线偏移量确定单元，用于基于所述第一分片偏移量数据，确定任意两个第一车道线数据的第一车道线偏移量数据；
152.第一对齐单元，用于按照所述第一车道线偏移量数据，对所述第一车道线数据进行对齐。
153.在本发明一实施例中，所述第二车道线对齐子模块可以包括：
154.第三车道线确定单元，用于在对齐后的第一车道线数据中，确定第三车道线数据；
155.第二分片偏移量确定单元，用于按照所述类型序列数据，确定所述第二车道线数据与所述第三车道线数据匹配的多个第二分片数据对应的第二分片偏移量数据；
156.第二车道线偏移量确定单元，用于基于所述第二分片偏移量数据，确定所述第二车道线数据与所述第三车道线数据的第二车道线偏移量数据；
157.第二对齐单元，用于按照所述第二车道线偏移量数据，对所述第二车道线数据进行对齐。
158.在本发明一实施例中，第一分片偏移量确定单元可以包括：
159.第一分片确定子单元，用于根据所述类型序列数据，确定任意两个第一车道线数据匹配的多个第一分片数据；
160.第一位置确定子单元，用于确定每个第一分片数据的第一位置信息；
161.第一分片偏移量确定子单元，用于基于所述第一位置信息，确定匹配的第一分片数据之间的第一分片偏移量数据。
162.在本发明一实施例中，第二分片偏移量确定单元可以包括：
163.第二分片确定子单元，用于根据所述类型序列数据，确定所述第二车道线数据与所述第三车道线数据匹配的多个第二分片数据；
164.第二位置确定子单元，用于确定每个第二分片数据的第二位置信息；
165.第二分片偏移量确定子单元，用于基于所述第二位置信息，确定匹配的第二分片数据之间的第二分片偏移量数据。
166.在本发明一实施例中，还包括：
167.车道位置信息确定模块，用于确定所述目标车道线数据的第三位置信息；
168.去噪模块，用于根据所述第三位置信息，对所述目标车道线数据进行去噪处理。
169.在本发明一实施例中，所述装置还包括：
170.众包地图生成模块，用于基于对齐后的目标车道线数据进行车道线融合，得到目标众包地图。
171.本发明实施例通过获取多辆车在行驶过程中采集并上传的目标车道线数据，进而可以对所述目标车道线数据进行切片处理，得到所述目标车道线数据的分片数据，从而可以确定所述分片数据中车道线片段对应的类型序列数据，并可以基于所述类型序列数据，对所述目标车道线数据进行对齐，从而实现了通过对车道线数据进行分片处理，并根据分片的类型序列进行车道线的匹配对齐，与直接对车道线数据进行匹配对齐相比，大幅度提升了匹配对齐的效率。
172.本发明一实施例还提供了一种服务器，可以包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上数据处理的方法。
173.本发明一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上数据处理的方法的步骤。
174.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，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。
175.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
176.本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例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，本发明实施例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。
177.本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(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终端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终端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。
178.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终端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。
179.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终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端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终端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。
180.尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基
本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
181.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。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、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
182.以上对所提供的一种数据处理的方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。