自动驾驶数据的处理方法、处理装置以及电子设备与流程

1.本技术涉及自动驾驶领域，具体而言，涉及一种自动驾驶数据的处理方法、处理装置、计算机可读存储介质、处理器以及电子设备。


背景技术：

2.随着相关法规对自动驾驶数据的管控要求越来越严格，现实世界中采集到的自动驾驶数据在合规使用前，需要进行脱敏处理。敏感数据包括个人隐私数据以及测绘数据，个人隐私数据包括人脸、车牌以及车身数据等；测绘数据包括地图、地形、建筑物以及场所信息等。
3.现有技术使用深度学习的方法识别出图像敏感数据，通过模糊等手段进行脱敏操作。但对于地图、传感器数据等测绘相关信息，无有效手段。
4.因此，亟需一种解决现有技术中，缺少对自动驾驶数据中的测绘数据等部分敏感数据进行脱敏处理的问题。
5.在背景技术部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的背景技术的理解，因此，背景技术中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。


技术实现要素：

6.本技术的主要目的在于提供一种自动驾驶数据的处理方法、处理装置、计算机可读存储介质、处理器以及电子设备，以解决现有技术中缺少对自动驾驶数据中的测绘数据等部分敏感数据进行脱敏处理的问题。
7.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种自动驾驶数据的处理方法，包括：获取自动驾驶车辆采集的原始数据；对所述原始数据进行识别，得到真实环境信息，所述真实环境信息为所述自动驾驶车辆所在的环境信息；根据所述真实环境信息，构建与所述真实环境信息匹配的虚拟场景，所述虚拟场景至少不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息；采集所述虚拟场景的环境信息和/或对应的自动驾驶车辆的车辆运行信息，得到处理后的自动驾驶数据。
8.可选地，根据所述真实环境信息，构建与所述真实环境信息匹配的虚拟场景，包括：根据所述真实环境信息，采用场景描述语言描述所述真实环境信息，得到不包括所述车牌信息、所述建筑物信息以及所述路牌信息的逻辑场景，所述逻辑场景包括路况信息以及障碍物信息；获取多个预先构建的场景仿真地图；根据所述逻辑场景以及多个所述场景仿真地图，确定第一仿真地图，所述第一仿真地图为与所述逻辑场景的场景信息匹配的所述场景仿真地图；在所述第一仿真地图中添加所述逻辑场景的障碍物信息，得到所述虚拟场景。
9.可选地，根据所述真实环境信息，构建与所述真实环境信息匹配的虚拟场景，包括：根据所述真实环境信息，采用场景描述语言描述所述真实环境信息，得到不包括所述车
牌信息、所述建筑物信息以及所述路牌信息的逻辑场景；根据所述逻辑场景的场景信息，构建场景仿真地图，得到第二仿真地图；在所述第二仿真地图中添加所述逻辑场景的障碍物信息，得到所述虚拟场景。
10.可选地，所述原始数据包括图像数据以及雷达数据，对所述原始数据进行识别，得到真实环境信息，包括：采用环境识别技术识别处理所述图像数据以及所述雷达数据，得到所述真实环境信息。
11.可选地，采集所述虚拟场景的环境信息，包括：模拟所述自动驾驶车辆的图像采集设备以及雷达设备，对所述虚拟场景的环境信息进行采集，得到所述虚拟场景的环境信息。
12.可选地，所述真实环境信息包括静态物体信息以及动态物体信息，所述静态物体信息包括路面信息、所述建筑物信息、所述路牌信息以及交通标志标线信息，所述动态物体信息包括车辆信息、行人信息、车辆和行人的移动轨迹信息以及交通灯信息。
13.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种自动驾驶数据的处理装置，包括获取单元、识别单元、构建单元以及采集单元，其中，所述获取单元用于获取自动驾驶车辆采集的原始数据；所述识别单元用于对所述原始数据进行识别，得到所述自动驾驶车辆所在的真实环境信息；所述构建单元用于根据所述真实环境信息，构建与所述真实环境信息匹配的虚拟场景，所述虚拟场景至少不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息；所述采集单元用于采集所述虚拟场景的环境信息和/或对应的自动驾驶车辆的车辆运行信息，得到处理后的自动驾驶数据。
14.根据本发明实施例的再一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行任意一种所述的方法。
15.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任意一种所述的方法。
16.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，所述电子设备包括一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的方法。
17.采用本技术的技术方案，该自动驾驶数据的处理方法中，首先获取自动驾驶车辆采集的原始数据；之后识别该原始数据，得到自动驾驶车辆所在的真实环境信息；然后根据得到的真实环境信息，构建不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息等敏感信息的虚拟场景，该虚拟场景与真实环境信息匹配；最后对虚拟场景进行环境信息采集，和/或对虚拟场景下自动驾驶车辆的运行信息进行采集，得到处理后的自动驾驶数据。本技术实现了对自动驾驶采集数据中的个人隐私数据以及测绘数据的脱敏处理，保证了处理后的自动驾驶数据无个人隐私数据以及测绘数据，解决了现有技术中缺少对自动驾驶数据中的测绘数据等部分敏感数据进行脱敏处理的问题。并且，虚拟场景是根据真实环境信息构建的，有高度的真实性，保证了最终得到的处理后的自动驾驶数据与实际环境较为匹配。
附图说明
18.构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
19.图1示出了根据本技术的实施例的一种自动驾驶数据的处理方法的流程示意图；
20.图2示出了根据本技术的实施例的另一种自动驾驶数据的处理方法的流程示意图；
21.图3示出了根据本技术实施例的再一种自动驾驶数据的处理方法的流程示意图；
22.图4示出了根据本技术的实施例的自动驾驶数据的处理装置的示意图。
具体实施方式
23.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
24.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都应当属于本技术保护的范围。
25.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
26.应该理解的是，当元件(诸如层、膜、区域、或衬底)描述为在另一元件“上”时，该元件可直接在该另一元件上，或者也可存在中间元件。而且，在说明书以及权利要求书中，当描述有元件“连接”至另一元件时，该元件可“直接连接”至该另一元件，或者通过第三元件“连接”至该另一元件。
27.正如背景技术中所说的，现有技术中缺少对自动驾驶数据中的测绘数据等部分敏感数据进行脱敏处理，为了解决上述问题，本技术的一种典型的实施方式中，提供了一种自动驾驶数据的处理方法、处理装置、计算机可读存储介质、处理器以及电子设备。
28.根据本技术的实施例，提供了一种自动驾驶数据的处理方法。
29.图1是根据本技术实施例的自动驾驶数据的处理方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
30.步骤s101，获取自动驾驶车辆采集的原始数据。
31.自动驾驶车辆上安装有摄像头以及雷达设备，上述雷达设备包括激光雷达以及毫米波雷达，上述原始数据可以通过自动驾驶车辆的摄像头、激光雷达以及毫米波雷达采集得到，上述原始数据包括图像数据以及雷达数据。
32.在获取到上述原始数据后，需要对上述原始数据进行感知识别，具体的处理过程如下：
33.步骤s102，对上述原始数据进行识别，得到真实环境信息，上述真实环境信息为上述自动驾驶车辆所在的环境信息。
34.具体地，上述真实环境信息包括静态物体信息以及动态物体信息，上述静态物体
信息包括路面信息、上述建筑物信息、上述路牌信息以及交通标志标线信息，上述动态物体信息包括车辆信息、行人信息、车辆和行人的移动轨迹信息以及交通灯信息。
35.上述路面信息包括是否为路口、是否为直行道以及路口形状(十字路口、丁字路口等)等信息，上述交通灯信息包括但不限于交通灯当前的灯颜色、当前的灯颜色持续时长以及交通灯的灯颜色切换时长等。上述车辆信息包括但不限于四轮车、三轮车以及两轮车等车辆的车牌信息、车身形状、车身尺寸信息以及移动轨迹等信息。
36.当然，为了更加真实的反应自动驾驶车辆所处的场景，上述真实环境信息并不限于上述的静态物体信息以及动态物体信息，还可以包括天气、光线以及季节等外环境信息，还可以包括其他的信息，本领域技术人员可以根据实际情况陵灵活设置上述真实环境信息的内容。
37.为了进一步地保证得到上述真实环境信息较为准确，与自动驾驶车辆所在的环境较为一致，本技术的一种实施例中，上述原始数据包括图像数据以及雷达数据，对上述原始数据进行识别，得到真实环境信息，包括：采用环境识别技术识别处理上述图像数据以及上述雷达数据，得到上述真实环境信息。通过环境识别技术来对图像数据以及雷达数据进行感知和识别，可以得到较为准确地上述真实环境信息。
38.步骤s103，根据上述真实环境信息，构建与上述真实环境信息匹配的虚拟场景，上述虚拟场景至少不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息。
39.在实际应用过程中，本领域技术人员可以采用任意合适的方式来根据上述真实环境信息，来构建不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息等敏感信息的虚拟场景，本技术的一种实施例中，如图2所示，根据上述真实环境信息，构建与上述真实环境信息匹配的虚拟场景的具体过程如下：
40.步骤s201，根据上述真实环境信息，采用场景描述语言描述上述真实环境信息，得到不包括上述车牌信息、上述建筑物信息以及上述路牌信息的逻辑场景，上述逻辑场景包括路况信息以及障碍物信息；
41.步骤s202，获取多个预先构建的场景仿真地图；
42.步骤s203，根据上述逻辑场景以及多个上述场景仿真地图，确定第一仿真地图，上述第一仿真地图为与上述逻辑场景的场景信息匹配的上述场景仿真地图；
43.步骤s204，在上述第一仿真地图中添加上述逻辑场景的障碍物信息，得到上述虚拟场景。
44.本实施例中，先采用场景描述语言对真实环境信息进行描述，即采用非图像的逻辑语言描述，保证了得到的逻辑场景不会包括人脸信息；并且，在采用场景描述语言对真实环境进行描述的过程中，去除了上述车牌信息、上述建筑物信息以及上述路牌信息，保证了得到逻辑场景不会包括实际地图、地形、建筑物以及场所信息等测绘数据；之后再从多个预先构建的场景仿真地图中，选出与上述逻辑场景的场景信息匹配的场景仿真地图作为第一仿真地图；最后，在上述第一仿真地图中添加逻辑场景的障碍物信息，得到上述虚拟场景，进一步地实现了对个人隐私数据以及测绘数据的脱敏，进一步地保证了虚拟场景中不会包含上述个人隐私数据以及测绘数据；同时，上述虚拟场景包含了自动驾驶车辆所在的逻辑场景的场景信息以及障碍物信息，保证了虚拟场景与真实场景的匹配度较高，即保证了虚拟场景较为真实。
45.一种具体的实施例中，上述逻辑场景为文本格式的场景数据。
46.上述场景仿真地图由不同形状以及数量的道路、交通灯以及不同形状以及数量的建筑物构成，比如，场景仿真地图一由一条直行道路、位于直行道路上的交通灯、位于直行道路一侧的两个建筑物以及位于执行道路另一侧的三个建筑物构成，场景仿真地图二由十字路口、位于十字路口上的两个交通灯以及分立在十字路口四周的建筑物构成。当然，上述场景仿真地图中的物体并不限于上述的物体，本领域技术人员可以根据实际需求在上述场景仿真地图中自由添加即可。需要说明的是，上述场景仿真地图不体现建筑物以及道路的真实地理信息。
47.与上述逻辑场景的场景信息匹配的上述场景仿真地图即与逻辑场景的场景信息基本一致的上述场景仿真地图，比如逻辑场景的场景信息为丁字路口、丁字路口上有一个交通灯，丁字路口的支路两侧分别有两个建筑物，则与上述逻辑场景的场景信息匹配的上述场景仿真地图中也包括上述的物体，且物体之间的相对位置关系与逻辑场景一致。
48.在实际的应用过程中，为了得到与上述逻辑场景的场景信息匹配度较高的上述场景仿真地图，进一步地保证最终得到的虚拟场景的真实度较高，在对场景仿真地图进行预先构建时，可以尽可能多的构建上述场景仿真地图，以使得所有的上述场景仿真地图可以适配不同的实际场景。
49.当然，根据上述真实环境信息，构建与上述真实环境信息匹配的虚拟场景的具体过程并不限于上述的过程，在本技术的其他实施例中，根据上述真实环境信息，构建与上述真实环境信息匹配的虚拟场景的过程如图3所示，其具体实现步骤如下所示：
50.步骤s301，根据上述真实环境信息，采用场景描述语言描述上述真实环境信息，得到不包括上述车牌信息、上述建筑物信息以及上述路牌信息的逻辑场景；
51.步骤s302，根据上述逻辑场景的场景信息，构建场景仿真地图，得到第二仿真地图；
52.步骤s303，在上述第二仿真地图中添加上述逻辑场景的障碍物信息，得到上述虚拟场景。
53.与上一个实施例相比，本实施例无需预先构建场景仿真地图，而是直接根据上述逻辑场景，来构建与该逻辑场景的场景信息匹配的场景仿真地图，得到第二仿真地图，再在上述第二仿真地图中添加对应的障碍物信息，得到上述虚拟场景。
54.需要说明的是，根据上述逻辑场景的场景信息构建的场景仿真地图不体现建筑物以及道路的真实地理信息，本实施例中上述的场景仿真地图的构造与上述实施例中的场景仿真地图的构造一样，此处不再赘述。
55.上述的障碍物信息包括路上的行人、车辆以及路障等物体的物体信息及其位置信息。
56.步骤s104，采集上述虚拟场景的环境信息和/或对应的自动驾驶车辆的车辆运行信息，得到处理后的自动驾驶数据。
57.具体地，上述车辆运行信息可以包括车辆的油门状态、刹车状态、方向盘位置、车辆所在位置、车辆朝向、车速、车辆的加速度以及轮速等运行信息，当然，上述车辆运行信息并不限于上述的信息，其还可以包括车辆在该场景下行驶的其他运行信息。
58.一种具体的实施例中，上述处理后的自动驾驶数据由上述虚拟场景的环境信息以
及上述车辆运行信息构成。
59.为了进一步地保证处理后的上述自动驾驶数据的真实性较高，根据本技术的又一种具体的实施例，采集上述虚拟场景的环境信息，具体包括：模拟上述自动驾驶车辆的图像采集设备以及雷达设备，对上述虚拟场景的环境信息进行采集，得到上述虚拟场景的环境信息。
60.本技术的自动驾驶数据的处理方法中，首先获取自动驾驶车辆采集的原始数据；之后识别该原始数据，得到自动驾驶车辆所在的真实环境信息；然后根据得到的真实环境信息，构建不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息等敏感信息的虚拟场景，该虚拟场景与真实环境信息匹配；最后对虚拟场景进行环境信息采集，和/或对虚拟场景下自动驾驶车辆的运行信息进行采集，得到处理后的自动驾驶数据。本技术实现了对自动驾驶采集数据中的个人隐私数据以及测绘数据的脱敏处理，保证了处理后的自动驾驶数据无个人隐私数据以及测绘数据，解决了现有技术中缺少对自动驾驶数据中的测绘数据等部分敏感数据进行脱敏处理的问题。并且，虚拟场景是根据真实环境信息构建的，有高度的真实性，保证了最终得到的处理后的自动驾驶数据与实际环境较为匹配。
61.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
62.本技术实施例还提供了一种自动驾驶数据的处理装置，需要说明的是，本技术实施例的自动驾驶数据的处理装置可以用于执行本技术实施例所提供的用于自动驾驶数据的处理方法。以下对本技术实施例提供的自动驾驶数据的处理装置进行介绍。
63.图4是根据本技术实施例的自动驾驶数据的处理装置的示意图。如图4所示，该装置包括：
64.获取单元10，用于获取自动驾驶车辆采集的原始数据。
65.自动驾驶车辆上安装有摄像头以及雷达设备，上述雷达设备包括激光雷达以及毫米波雷达，上述原始数据可以通过自动驾驶车辆的摄像头、激光雷达以及毫米波雷达采集得到，上述原始数据包括图像数据以及雷达数据。
66.识别单元20，用于对上述原始数据进行识别，得到上述自动驾驶车辆所在的真实环境信息。
67.具体地，上述真实环境信息包括静态物体信息以及动态物体信息，上述静态物体信息包括路面信息、上述建筑物信息、上述路牌信息以及交通标志标线信息，上述动态物体信息包括车辆信息、行人信息、车辆和行人的移动轨迹信息以及交通灯信息。
68.上述路面信息包括是否为路口、是否为直行道以及路口形状(十字路口、丁字路口等)等信息，上述交通灯信息包括但不限于交通灯当前的灯颜色、当前的灯颜色持续时长以及交通灯的灯颜色切换时长等。上述车辆信息包括但不限于四轮车、三轮车以及两轮车等车辆的车牌信息、车身形状、车身尺寸信息以及移动轨迹等信息。
69.当然，为了更加真实的反应自动驾驶车辆所处的场景，上述真实环境信息并不限于上述的静态物体信息以及动态物体信息，还可以包括天气、光线以及季节等外环境信息，还可以包括其他的信息，本领域技术人员可以根据实际情况陵灵活设置上述真实环境信息的内容。
70.为了进一步地保证得到上述真实环境信息较为准确，与自动驾驶车辆所在的环境较为一致，本技术的一种实施例中，上述原始数据包括图像数据以及雷达数据，上述识别单元包括处理模块，上述处理模块用于采用环境识别技术识别处理上述图像数据以及上述雷达数据，得到上述真实环境信息。通过环境识别技术来对图像数据以及雷达数据进行感知和识别，可以得到较为准确地上述真实环境信息。
71.构建单元30，用于根据上述真实环境信息，构建与上述真实环境信息匹配的虚拟场景，上述虚拟场景至少不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息。
72.在实际应用过程中，本领域技术人员可以采用任意合适的方式来根据上述真实环境信息，来构建不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息等敏感信息的虚拟场景，本技术的一种实施例中，上述构建单元具体包括第一描述模块、获取模块、确定模块以及第一添加模块，其中，上述第一描述模块用于根据上述真实环境信息，采用场景描述语言描述上述真实环境信息，得到不包括上述车牌信息、上述建筑物信息以及上述路牌信息的逻辑场景，上述逻辑场景包括路况信息以及障碍物信息；上述获取模块用于获取多个预先构建的场景仿真地图；上述确定模块用于根据上述逻辑场景以及多个上述场景仿真地图，确定第一仿真地图，上述第一仿真地图为与上述逻辑场景的场景信息匹配的上述场景仿真地图；上述第一添加模块用于在上述第一仿真地图中添加上述逻辑场景的障碍物信息，得到上述虚拟场景。
73.本实施例中，先采用场景描述语言对真实环境信息进行描述，即采用非图像的逻辑语言描述，保证了得到的逻辑场景不会包括人脸信息；并且，在采用场景描述语言对真实环境进行描述的过程中，去除了上述车牌信息、上述建筑物信息以及上述路牌信息，保证了得到逻辑场景不会包括实际地图、地形、建筑物以及场所信息等测绘数据；之后再从多个预先构建的场景仿真地图中，选出与上述逻辑场景的场景信息匹配的场景仿真地图作为第一仿真地图；最后，在上述第一仿真地图中添加逻辑场景的障碍物信息，得到上述虚拟场景，进一步地实现了对个人隐私数据以及测绘数据的脱敏，进一步地保证了虚拟场景中不会包含上述个人隐私数据以及测绘数据；同时，上述虚拟场景包含了自动驾驶车辆所在的逻辑场景的场景信息以及障碍物信息，保证了虚拟场景与真实场景的匹配度较高，即保证了虚拟场景较为真实。
74.一种具体的实施例中，上述逻辑场景为文本格式的场景数据。
75.上述场景仿真地图由不同形状以及数量的道路、交通灯以及不同形状以及数量的建筑物构成，比如，场景仿真地图一由一条直行道路、位于直行道路上的交通灯、位于直行道路一侧的两个建筑物以及位于执行道路另一侧的三个建筑物构成，场景仿真地图二由十字路口、位于十字路口上的两个交通灯以及分立在十字路口四周的建筑物构成。当然，上述场景仿真地图中的物体并不限于上述的物体，本领域技术人员可以根据实际需求在上述场景仿真地图中自由添加即可。需要说明的是，上述场景仿真地图不体现建筑物以及道路的真实地理信息。
76.与上述逻辑场景的场景信息匹配的上述场景仿真地图即与逻辑场景的场景信息基本一致的上述场景仿真地图，比如逻辑场景的场景信息为丁字路口、丁字路口上有一个交通灯，丁字路口的支路两侧分别有两个建筑物，则与上述逻辑场景的场景信息匹配的上述场景仿真地图中也包括上述的物体，且物体之间的相对位置关系与逻辑场景一致。
77.在实际的应用过程中，为了得到与上述逻辑场景的场景信息匹配度较高的上述场景仿真地图，进一步地保证最终得到的虚拟场景的真实度较高，在对场景仿真地图进行预先构建时，可以尽可能多的构建上述场景仿真地图，以使得所有的上述场景仿真地图可以适配不同的实际场景。
78.当然，上述构建单元并不限于包括上述的模块，在本技术的其他实施例中，上述构建单元还可以包括第二描述模块、构建模块以及第二添加模块，其中，上述第二描述模块用于根据上述真实环境信息，采用场景描述语言描述上述真实环境信息，得到不包括上述车牌信息、上述建筑物信息以及上述路牌信息的逻辑场景；上述构建模块用于根据上述逻辑场景的场景信息，构建场景仿真地图，得到第二仿真地图；上述第二添加模块用于在上述第二仿真地图中添加上述逻辑场景的障碍物信息，得到上述虚拟场景。
79.与上一个实施例相比，本实施例无需预先构建场景仿真地图，而是直接根据上述逻辑场景，来构建与该逻辑场景的场景信息匹配的场景仿真地图，得到第二仿真地图，再在上述第二仿真地图中添加对应的障碍物信息，得到上述虚拟场景。
80.需要说明的是，根据上述逻辑场景的场景信息构建的场景仿真地图不体现建筑物以及道路的真实地理信息，本实施例中上述的场景仿真地图的构造与上述实施例中的场景仿真地图的构造一样，此处不再赘述。
81.上述的障碍物信息包括路上的行人、车辆以及路障等物体的物体信息及其位置信息。
82.采集单元40，用于采集上述虚拟场景的环境信息和/或对应的自动驾驶车辆的车辆运行信息，得到处理后的自动驾驶数据。
83.具体地，上述车辆运行信息可以包括车辆的油门状态、刹车状态、方向盘位置、车辆所在位置、车辆朝向、车速、车辆的加速度以及轮速等运行信息，当然，上述车辆运行信息并不限于上述的信息，其还可以包括车辆在该场景下行驶的其他运行信息。
84.一种具体的实施例中，上述处理后的自动驾驶数据由上述虚拟场景的环境信息以及上述车辆运行信息构成。
85.为了进一步地保证处理后的上述自动驾驶数据的真实性较高，根据本技术的又一种具体的实施例，上述采集单元具体包括模拟模块，上述模拟模块用于模拟上述自动驾驶车辆的图像采集设备以及雷达设备，对上述虚拟场景的环境信息进行采集，得到上述虚拟场景的环境信息。
86.本技术的自动驾驶数据的处理装置中，通过上述获取单元获取自动驾驶车辆采集的原始数据；通过识别单元识别该原始数据，得到自动驾驶车辆所在的真实环境信息；通过构建单元根据得到的真实环境信息，构建不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息等敏感信息的虚拟场景，该虚拟场景与真实环境信息匹配；通过采集单元对虚拟场景进行环境信息采集，和/或对虚拟场景下自动驾驶车辆的运行信息进行采集，得到处理后的自动驾驶数据。本技术实现了对自动驾驶采集数据中的个人隐私数据以及测绘数据的脱敏处理，保证了处理后的自动驾驶数据无个人隐私数据以及测绘数据，解决了现有技术中缺少对自动驾驶数据中的测绘数据等部分敏感数据进行脱敏处理的问题。并且，虚拟场景是根据真实环境信息构建的，有高度的真实性，保证了最终得到的处理后的自动驾驶数据与实际环境较为匹配。
87.上述自动驾驶数据的处理装置包括处理器和存储器，上述获取单元、上述识别单元、上述构建单元以及上述采集单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
88.处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来解决现有技术中缺少对自动驾驶数据中的测绘数据等部分敏感数据进行脱敏处理的问题。
89.存储器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)，存储器包括至少一个存储芯片。
90.本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述自动驾驶数据的处理方法。
91.本发明实施例提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述自动驾驶数据的处理方法。
92.本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现至少以下步骤：
93.步骤s101，获取自动驾驶车辆采集的原始数据；
94.步骤s102，对上述原始数据进行识别，得到真实环境信息，上述真实环境信息为上述自动驾驶车辆所在的环境信息；
95.步骤s103，根据上述真实环境信息，构建与上述真实环境信息匹配的虚拟场景，上述虚拟场景至少不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息；
96.步骤s104，采集上述虚拟场景的环境信息和/或对应的自动驾驶车辆的车辆运行信息，得到处理后的自动驾驶数据。
97.本文中的设备可以是服务器、pc、pad、手机等。
98.本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有至少如下方法步骤的程序：
99.步骤s101，获取自动驾驶车辆采集的原始数据；
100.步骤s102，对上述原始数据进行识别，得到真实环境信息，上述真实环境信息为上述自动驾驶车辆所在的环境信息；
101.步骤s103，根据上述真实环境信息，构建与上述真实环境信息匹配的虚拟场景，上述虚拟场景至少不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息；
102.步骤s104，采集上述虚拟场景的环境信息和/或对应的自动驾驶车辆的车辆运行信息，得到处理后的自动驾驶数据。
103.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
104.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连
接，可以是电性或其它的形式。
105.上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
106.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
107.上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
108.从以上的描述中，可以看出，本技术上述的实施例实现了如下技术效果：
109.1)、上述自动驾驶数据的处理方法中，首先获取自动驾驶车辆采集的原始数据；之后识别该原始数据，得到自动驾驶车辆所在的真实环境信息；然后根据得到的真实环境信息，构建不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息等敏感信息的虚拟场景，该虚拟场景与真实环境信息匹配；最后对虚拟场景进行环境信息采集，和/或对虚拟场景下自动驾驶车辆的运行信息进行采集，得到处理后的自动驾驶数据。本技术实现了对自动驾驶采集数据中的个人隐私数据以及测绘数据的脱敏处理，保证了处理后的自动驾驶数据无个人隐私数据以及测绘数据，解决了现有技术中缺少对自动驾驶数据中的测绘数据等部分敏感数据进行脱敏处理的问题。并且，虚拟场景是根据真实环境信息构建的，有高度的真实性，保证了最终得到的处理后的自动驾驶数据与实际环境较为匹配。
110.2)、上述自动驾驶数据的处理装置中，通过上述获取单元获取自动驾驶车辆采集的原始数据；通过识别单元识别该原始数据，得到自动驾驶车辆所在的真实环境信息；通过构建单元根据得到的真实环境信息，构建不包括人脸信息、车牌信息、建筑物信息以及路牌信息等敏感信息的虚拟场景，该虚拟场景与真实环境信息匹配；通过采集单元对虚拟场景进行环境信息采集，和/或对虚拟场景下自动驾驶车辆的运行信息进行采集，得到处理后的自动驾驶数据。本技术实现了对自动驾驶采集数据中的个人隐私数据以及测绘数据的脱敏处理，保证了处理后的自动驾驶数据无个人隐私数据以及测绘数据，解决了现有技术中缺少对自动驾驶数据中的测绘数据等部分敏感数据进行脱敏处理的问题。并且，虚拟场景是根据真实环境信息构建的，有高度的真实性，保证了最终得到的处理后的自动驾驶数据与实际环境较为匹配。
111.以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。