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龙图腾网获悉上海伯镭智能科技有限公司申请的专利一种基于云端数据的无人驾驶矿车传感器数据筛选方法及装置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：CN115223144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210837403.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于云端数据的无人驾驶矿车传感器数据筛选方法及装置是由胡心怡;杨扬设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云端数据的无人驾驶矿车传感器数据筛选方法及装置在说明书摘要公布了：本申请通过对无人驾驶矿车的车载摄像头传感器获取的数据上传到云端服务器，通过云端服务器对云端数据进行特征识别，然后根据矿区的特点，选取道路曲率、坡度，前方道路中是否存在障碍物、前方道路是否存在岔路作为特征参数实现车载摄像头数据筛选，使得输入到无人驾驶矿车决策模型的数据减少，同时，并对车载摄像头数据筛选过程中，参考了无人驾驶矿车的速度信息，并且动态确定筛选权重，从而减少了决策模型的决策时间，并且，本申请根据矿区特点对传感器数据筛选以及动态确定筛选权重，多虑了造成干扰的大部分垃圾数据，在减少决策时间的同时提高了决策层的决策精度。

本发明授权一种基于云端数据的无人驾驶矿车传感器数据筛选方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于云端数据的无人驾驶矿车传感器数据筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取无人驾驶矿车行驶中的多个车载摄像头传感器采集的视频数据； 步骤2：将所述多个车载摄像头采集的视频数据以帧为单位转换成图像格式，打上时间戳后上传到云端服务器； 步骤3：通过图像识别技术获得每帧图像的特征信息作为云端数据，所述云端数据包括：行驶前方路面坡度信息，前方道路曲率大小，前方道路是否存在障碍物，前方是否为岔路口信息； 步骤4：根据所述步骤3获得的云端数据结合行驶速度对所述每帧图像进行筛选；所述步骤4具体包括： 步骤4.1：通过机器学习生成分类规则；所述步骤4.1具体包括： 步骤4.1.1：利用有人驾驶矿车在任务路线驾驶车辆行驶，并通过车载摄像头传感器记录行驶过程的数据信息，通过车载计算机记录车辆行驶的行驶参数，所述行驶参数包括车速，加速度，是否转向；并通过车载摄像头传感器记录该次行驶过程的数据信息以及行驶参数； 步骤4.1.2：将上述信息上传到所述云端服务器，针对所述上述信息进行特征识别处理；提取每帧图片的道路曲率、坡度、前方道路中是否存在障碍物、前方道路是否存在岔路作为数据筛选的特征参数信息生成特征信息数据集，针对道路曲率、坡度、前方道路是否存在障碍物以及前方道路是否存在岔路四个特征参数赋值初始权重，建立如公式1的分类模型： Ti=a*Ti_c+b*Ti_s+c*Ti_o+d*Ti_a1 其中，Ti为图像特征值，a，b，c，d为每个特征参数的权重，Ti_c为第i帧图像识别出来的道路曲率大小，Ti_s为第i帧图像识别出来的道路坡度大小，Ti_o为第i帧图像识别出来的前方道路障碍物大小信息，Ti_a为是否存在道路岔路： 利用每帧图片的特征信息数据集以及该时刻的驾驶参数作为训练数据，对分类模型进行训练，获得模型参数a，b，c，d； 步骤4.1.3：将采集到的实时行驶数据进行特征识别，确定道路曲率大小、道路坡度大小以及道路障碍物大小信息、道路是否存在岔路，将其输入分类模型后计算该图像特征值Ti，依据图像特征值其具体分类规则为： 若TiT1,确定其为第三类数据；若T1≤Ti≤T2，确定其为第二类数据；若T2Ti，确定其为第一类数据，其中T1T2 步骤4.2：利用所述步骤4.1建立的分类规则对所述步骤3中的云端数据进行分类，第一类数据为垃圾数据；第二类数据为可能上传数据；第三类数据为确定上传数据； 步骤4.3：根据分类规则结合行驶速度确定数据筛选上传策略。

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