一种用车场景还原方法和装置、电子设备和可读存储介质与流程

1.本技术涉及大数据技术领域，特别是涉及一种用车场景还原方法和装置、电子设备和可读存储介质。


背景技术：

2.汽车是当今社会的主要交通工具之一，近年来汽车的新兴发展趋势就是智能网联汽车，也就是汽车自动驾驶技术+车联网。如今通过智能网联车的发展，用户个人信息数据、用户交互数据、车辆状况数据以及周边环境数据都可以采集上云后，给到相关人员进行自动驾驶算法训练、车辆诊断、数据分析等工作。基于车联网采集的信息可以去还原出用户用车时高频发生的场景，再通过这些挖掘出的场景对用户进行分类或者推荐，所以如何通过大数据分析还原出用户用车时的高频发生场景具有重要意义。
3.在相关技术中，通过设计者的经验将用户的用车场景分类，再根据客户调研数据去对场景进行针对性设计，但这些主观设计的用车场景不够客观，缺少数据的客观支撑，无法准确地还原用户真实发生的用车场景。


技术实现要素：

4.本技术提供一种用车场景还原方法和装置、电子设备和可读存储介质，以解决现有技术在还原用车场景时由于缺少数据的客观支撑导致无法准确地还原用户真实发生的用车场景的问题；目的之二在于提供一种用车场景还原装置；目的之三在于提供一种电子设备；目的之三在于提供一种可读存储介质。
5.为了实现上述目的，本技术采用的技术方案如下：
6.一种用车场景还原方法，包括：
7.采集车辆信号，所述车辆信号包括车辆在不同行驶状态下的车控信号和所述车辆内部各交互组件的埋点信号；
8.根据所述车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作；
9.基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合，所述用户动作集合中连续的两个用户动作之间的时间间隔小于预设阈值；
10.根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合；所述目标动作集合的执行频率大于预设频率；
11.根据所述目标动作集合中用户动作的特征信息确定所述车辆的目标用车场景。
12.进一步，所述用户动作集合包括第一动作集合，所述第一动作集合包括第二动作集合；
13.所述基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合，包括：
14.根据所述车辆信号的来源车辆的车辆识别代码对所述用户动作进行分组，得到第一动作集合；
15.计算所述第一动作集合中连续的两个用户动作之间的时间间隔；
16.将所述第一动作集合中时间间隔不超过预设阈值的连续的两个用户动作添加至同一个第二动作集合中。
17.进一步，所述基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合之前，所述方法还包括：
18.对所述用户动作进行编码处理，得到所述用户动作的编码数值。
19.进一步，所述根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合，包括：
20.对所述用户动作集合中的用户动作进行去重处理，得到第三动作集合；
21.按照所述编码数值将所述第三动作集合中的用户动作进行顺序连接；
22.统计所述第三动作集合的执行频率；
23.将所述执行频率超过预设频率阈值的第三动作集合确定为目标动作集合。
24.进一步，所述根据所述车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作，包括：
25.对所述车辆信号进行解析，得到所述车辆信号的属性值；
26.删除属性值缺失的车辆信号，得到属性值完整的第一车辆信号；
27.对所述第一车辆信号的属性值进行校正处理，得到第二车辆信号；
28.根据所述第二车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作。
29.进一步，所述方法还包括：
30.在接收到预设的用户操作的情况下，生成目标指令；所述目标指令用于控制所述目标动作集合对应的目标组件。
31.进一步，所述方法还包括：
32.在所述目标用车场景不符合预设条件的情况下，根据所述目标用车场景调整所述预设阈值，并根据调整后的预设阈值重新确定目标用车场景，直到目标用车场景符合预设条件。
33.一种用车场景还原装置，包括：
34.信号采集模块，用于采集车辆信号，所述车辆信号包括车辆在不同行驶状态下的车控信号和所述车辆内部各交互组件的埋点信号；
35.用户动作确定模块，用于根据所述车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作；
36.分组模块，用于基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合，所述用户动作集合中连续的两个用户动作之间的时间间隔小于预设阈值；
37.目标动作集合确定模块，用于根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合；所述目标动作集合的执行频率大于预设频率；
38.目标用车场景确定模块，用于根据所述目标动作集合中用户动作的特征信息确定所述车辆的目标用车场景。
39.一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可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任一前述的用车场景还原
方法的步骤。
40.一种可读存储介质，所述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任一前述的用车场景还原方法的步骤。
41.本技术的有益效果：
42.本技术实施例提供了一种用车场景还原方法，在采集到车辆信号后，根据所述车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作，然后基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合，并进一步根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合，最后根据所述目标动作集合中用户动作的特征信息确定所述车辆的目标用车场景。在上述方法中，仅通过车控信号和埋点信号就实现了对于用车信息的全覆盖，降低了数据处理的复杂度，有助于提高场景还原的效率；根据车辆信号的跳变逻辑确定车辆信号对应的用户动作，不用担心用户主观行为所带来的数据干扰，有助于更加准确地还原出用车场景。因此，以车辆信号反推用户动作进而通过用户动作集合确定用车场景，相较于相关技术中基于客户调研数据针对性场景还原用车场景的方法，在保证了数据的客观性的基础上，不仅降低了数据的复杂度，保证了用车场景还原的准确性，还增强了用车场景还原的普适性，有助于提高用户体验。
43.本技术中用车场景还原装置、电子设备、可读存储介质均具有与任一前述的用车场景还原方法相同或相似的有益效果。
附图说明
44.图1示出了本技术实施例中的第一种用车场景还原方法的步骤流程图；
45.图2示出了本技术实施例中的第二种用车场景还原方法的步骤流程图；
46.图3示出了本技术实施例中的一种用户动作分组方法的步骤流程图；
47.图4示出了本技术实施例中的一种用车场景还原装置的结构示意图。
具体实施方式
48.以下将参照附图和优选实施例来说明本技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本技术的其他优点与功效。本技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本技术的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本技术，而不是为了限制本技术的保护范围。
49.需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本技术的基本构想，遂图式中仅显示与本技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
50.参照图1所示，其示出了本技术实施例中的第一种用车场景还原方法的步骤流程图，该方法可以包括如下步骤：
51.步骤101，采集车辆信号，所述车辆信号包括车辆在不同行驶状态下的车控信号和所述车辆内部各交互组件的埋点信号。
52.以车辆为研究对象进行用车场景还原，相对于以用车人员为研究对象来说，能够获取到更真实的车辆状态，不受主观因素的影响，有助于还原出更客观、准确、可靠的用车场景。
53.在本技术实施例中，车控信号是指与车辆行驶相关的车辆信号，例如车辆底盘控制信号、动力系统信号和驾驶信号等，埋点信号是预先对车内可与用户交互的功能组件进行埋点采集到的，例如空调旋钮、车载显示屏上的音乐组件等，本技术对此不作限定。在采集完车辆信号后，可以将车辆信号的相关数据封装成“id+data+时间戳”的标准格式，有助于后续统一处理，提高处理效率。
54.车控信号有助于了解用户行车场景，埋点信号有助于了解车辆的功能性场景，在还原用车场景的初始阶段，仅通过车控信号和埋点信号就实现了对于用车信息的全覆盖，有助于在保证后续用车场景准确还原的基础上，提高用车场景还原的效率。
55.步骤102，根据所述车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作。
56.用户可以通过改变车辆信号来向具体的车辆组件下达指令，因此可以通过车辆的跳变逻辑来还原用户的行为动作，例如，当用户旋转空调温度旋钮至26度的位置，那么空调的开关组件在接收到用户旋转的指令后，会相应的生成温控信号的跳变信号从而调整空调温度。
57.因此，基于车辆信号的跳变逻辑可以较为准确的反映车辆信号对应的用户动作，不同车辆信号的跳变还可以在一定程度上反映出当前场景的特征信息，并且，根据车辆信号的跳变逻辑确定车辆信号对应的用户动作，相较于直接收集用户的相关数据，更加客观，不用担心用户主观行为所带来的数据干扰，有助于更加准确地还原出用车场景。
58.进一步地，为了便于后续数据处理，可以根据实际情况设计出拥有合理字段的表，并将还原出的用户动作的相关数据存储到同一张表里。
59.步骤103，基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合，所述用户动作集合中连续的两个用户动作之间的时间间隔小于预设阈值。
60.仅基于单一动作确定用户场景过于片面，这样确定的用户场景的应用价值也较低，因此，考虑到同一场景下不同动作之间的强关联性，可以通过筛选将具有强关联性的不同动作划分入同一个动作集合。同一个用户动作集合中的动作之间由于关联性比较强，因此容易确定出多个动作所对应的用车场景。
61.具体地，可以通过衡量连续的两个动作之间的时间间隔来判断两个动作是否为同一个场景下发生的，在进行动作组合中，可以不断调节相邻动作的间隔时间去灵活组合动作，根据不同的业务目标去选择合适的时间间隔阈值即预设阈值。例如，预设阈值为1分钟，如果动作1和动作2之间的间隔时长小于1分钟，则动作1和动作2是属于同一用户动作集合，反之，若动作1和动作2之间的间隔时长大于1分钟，则动作1和动作2不是同一用户动作集合。
62.步骤104，根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合；所述目标动作集合的执行频率大于预设频率。
63.执行频率较低的用户动作集合偶然性较高，不具备较高的研究价值，例如连续的10个动作构成的集合一个月只发生一次，就没有必要根据这10个动作挖掘出对应的用车场
identification number，vin)，因此可以根据车辆信号来源车辆的vin码来对用户动作进行分组，将来源于同一辆车的车辆信号所对应的用户动作放入同一个第一动作集合中。
78.步骤205，计算所述第一动作集合中连续的两个用户动作之间的时间间隔。
79.在本技术实施例中，可以通过两个动作之间的时间间隔来衡量两个动作的关联性强弱。而为了方便计算和数据统计，可以先按照用户动作的执行时间将第一动作集合中的用户动作进行排序，再计算连续的两个用户动作之间的时间间隔。
80.根据时间间隔可以快速、便捷地计算出两个动作之间的关联性强弱，当然，也可以在时间要素的基础上加入空间、环境条件等要素来衡量用户动作关联性强弱，本技术对此并不限定。
81.步骤206，将所述第一动作集合中时间间隔不超过预设阈值的连续的两个用户动作添加至同一个第二动作集合中。
82.参照图3所示，其示出了本技术实施例中的一种用户动作分组方法的步骤流程图，其中，当n表示当前第一用户集合的动作数量。
83.作为一种示例，针对单个第一动作集合，首先构建一个新的第二样本集合，然后从该第一动作集合中的第一个用户动作开始，计算连续的两个动作之间a和b之间的时间间隔，若该时间间隔不超过预设阈值，则将a和b加入到当前的第二样本集合中。若该时间间隔超过了预设阈值，则查看当前第二样本集合是否为空集，若当前的第二样本集合为空集，则b加入当前的第二样本集合，若当前的第二样本集合不为空集，则直接输出当前的第二样本集合。在第一动作集合中还有后续动作的条件下，继续构建新的第二样本集合，直到第一动作集合中所有的用户动作都已加入相应的第二样本集合。
84.可选地，对于动作组成相同却不属于同一个第一动作集合即同一辆车的第二动作集合，可以进行适当合并，既保证用车场景的普适性，又保留了针对不同车辆的用车场景的特殊性。
85.步骤207，根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合；所述目标动作集合的执行频率大于预设频率。
86.该步骤可以参照前述步骤104所述的内容，本技术在此不做赘述。
87.步骤208，根据所述目标动作集合中用户动作的特征信息确定所述车辆的目标用车场景。
88.该步骤可以参照前述步骤104所述的内容，本技术在此不做赘述。
89.步骤209，在所述目标用车场景不符合预设条件的情况下，根据所述目标用车场景调整所述预设阈值，并根据调整后的预设阈值重新确定目标用车场景，直到目标用车场景符合预设条件。
90.其中，预设条件可以根据实际情况进行设置，若目标用车场景不符合预设条件，则调整预设阈值并根据调整后的预设阈值重新执行前述步骤205-208，直到得到的目标用车场景满足预设条件。例如，在目标用车场景过于局限的情况下，可以适当上调预设阈值；而目标用车场景过于宽泛的情况下，可以适当下调预设阈值，从而达到对目标用车场景的调整。
91.本技术中，仅通过车控信号和埋点信号就实现了对于用车信息的全覆盖，降低了数据处理的复杂度，有助于提高场景还原的效率；根据车辆信号的跳变逻辑确定车辆信号
对应的用户动作，不用担心用户主观行为所带来的数据干扰，有助于更加准确地还原出用车场景。因此，以车辆信号反推用户动作进而通过用户动作集合确定用车场景，相较于相关技术中基于客户调研数据针对性场景还原用车场景的方法，在保证了数据的客观性的基础上，不仅降低了数据的复杂度，保证了用车场景还原的准确性，还增强了用车场景还原的普适性，有助于提高用户体验。
92.可选地，在步骤103所述基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合之前，所述方法还包括：
93.步骤s11，对所述用户动作进行编码处理，得到所述用户动作的编码数值。
94.为了便于后续统计和动作排序，可以对用户动作进行编码处理，具体地编码数值可以根据用户动作的执行时间进行排序，本技术不作限定。
95.可选地，步骤104所述根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合，包括：
96.步骤s21，对所述用户动作集合中的用户动作进行去重处理，得到第三动作集合；
97.步骤s22，按照所述编码数值将所述第三动作集合中的用户动作进行顺序连接；
98.步骤s23，统计所述第三动作集合的执行频率；
99.步骤s24，将所述执行频率超过预设频率阈值的第三动作集合确定为目标动作集合。
100.其中，去重处理可以指将用户动作集合中连续的重复用户动作删除，以排除用户重复操作的可能，也可以指针对用户动作组成相同、执行顺序不同的用户动作集合进行合并，仅保留其中一个，具体可以根据实际情况进行选择性去重，本技术对此不作限定。预设频率阈值可以根据实际情况进行选择。
101.可选地，步骤202所述对所述车辆信号进行预处理，得到第二车辆信号，包括：
102.步骤s31，对所述车辆信号进行解析，得到所述车辆信号的属性值；
103.步骤s32，删除属性值缺失的车辆信号，得到属性值完整的第一车辆信号；
104.步骤s33，对所述第一车辆信号的属性值进行校正处理，得到第二车辆信号；
105.步骤s34，根据所述第二车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作。
106.其中，所述校正处理具体可以指对于属性值存在取值错误、格式错误、逻辑错误和数据不一致等不合理错误的车辆信号进行校正，以保证用于场景还原的车辆信号相关数据的准确性。
107.可选地，所述方法还包括：
108.步骤s41，在接收到预设的用户操作的情况下，生成目标指令；所述目标指令用于控制所述目标动作集合对应的目标组件。
109.在确定了目标用车场景后，可以对目标用车场景中所对应的车载功能进行集成处理，快速满足用户在目标用车场景下的需求，有助于提升用户体验。例如在一个动作集合中，动作1为用户打开空调制热，动作2为用户打开座椅加热开关，可以得知用户是在温度较低的环境下执行上述动作1-2的，因此可以确定该动作集合对应的用车场景为车内温度较低的场景，技术人员可以根据该场景在车上某个部位设置一个场景卡片，用户通过点击该场景卡片，车载控制系统就可以生成一个目标指令，该目标指令可以直接控制打开空调和座椅加热，或该目标指令可以通过同时生成分别针对空调组件空调开启指令和座椅加热组
件的座椅加热指令，从而同时开启空调和座椅加热功能。
110.参照图4所示，其示出了本技术实施例的一种用车场景还原装置的结构示意图，该装置300可以包括：
111.信号采集模块301，用于采集车辆信号，所述车辆信号包括车辆在不同行驶状态下的车控信号和所述车辆内部各交互组件的埋点信号；
112.用户动作确定模块302，用于根据所述车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作；
113.分组模块303，用于基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合，所述用户动作集合中连续的两个用户动作之间的时间间隔小于预设阈值；
114.目标动作集合确定模块304，用于根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合；所述目标动作集合的执行频率大于预设频率；
115.目标用车场景确定模块305，用于根据所述目标动作集合中用户动作的特征信息确定所述车辆的目标用车场景。
116.可选地，所述用户动作集合包括第一动作集合，所述第一动作集合包括第二动作集合；所述分组模块，包括：
117.第一动作集合子模块，用于根据所述车辆信号的来源车辆的车辆识别代码对所述用户动作进行分组，得到第一动作集合；
118.时间间隔计算子模块，用于计算所述第一动作集合中连续的两个用户动作之间的时间间隔；
119.第二动作集合子模块，用于将所述第一动作集合中时间间隔不超过预设阈值的连续的两个用户动作添加至同一个第二动作集合中。
120.可选地，所述装置还可以包括：
121.编码模块，用于在基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合之前，对所述用户动作进行编码处理，得到所述用户动作的编码数值。
122.可选地，所述目标动作集合确定模块，包括：
123.去重子模块，用于对所述用户动作集合中的用户动作进行去重处理，得到第三动作集合；
124.连接子模块，用于按照所述编码数值将所述第三动作集合中的用户动作进行顺序连接；
125.统计子模块，用于统计所述第三动作集合的执行频率；
126.目标动作集合确定子模块，用于将所述执行频率超过预设频率阈值的第三动作集合确定为目标动作集合。
127.可选地，所述用户动作确定模块，包括：
128.解析子模块，用于对所述车辆信号进行解析，得到所述车辆信号的属性值；
129.删除子模块，用于删除属性值缺失的车辆信号，得到属性值完整的第一车辆信号；
130.校正子模块，用于对所述第一车辆信号的属性值进行校正处理，得到第二车辆信号；
131.用户动作确定子模块，用于根据所述第二车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作。
132.可选地，所述装置还可以包括：
133.目标指令生成模块，用于在接收到预设的用户操作的情况下，生成目标指令；所述目标指令用于控制所述目标动作集合对应的目标组件。
134.可选地，所述装置还可以包括：
135.循环模块，用于在所述目标用车场景不符合预设条件的情况下，根据所述目标用车场景调整所述预设阈值，并根据调整后的预设阈值重新确定目标用车场景，直到目标用车场景符合预设条件。
136.本技术中，仅通过车控信号和埋点信号就实现了对于用车信息的全覆盖，降低了数据处理的复杂度，有助于提高场景还原的效率；根据车辆信号的跳变逻辑确定车辆信号对应的用户动作，不用担心用户主观行为所带来的数据干扰，有助于更加准确地还原出用车场景。因此，以车辆信号反推用户动作进而通过用户动作集合确定用车场景，相较于相关技术中基于客户调研数据针对性场景还原用车场景的方法，在保证了数据的客观性的基础上，不仅降低了数据的复杂度，保证了用车场景还原的准确性，还增强了用车场景还原的普适性，有助于提高用户体验。
137.该用车场景还原装置与任一前述的用车场景还原方法具有相同或相似的有益效果，可以相互参照，为了避免重复，此处不再赘述。
138.本技术还提供一种电子设备，电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可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任一前述的用车场景还原方法的步骤。
139.上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
140.存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
141.本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述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任一前述的用车场景还原方法的步骤。
142.需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
143.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对相关技术做
出贡献的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(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
144.上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本技术的保护之内。

技术特征：
1.一种用车场景还原方法，其特征在于，所述方法包括：采集车辆信号，所述车辆信号包括车辆在不同行驶状态下的车控信号和所述车辆内部各交互组件的埋点信号；根据所述车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作；基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合，所述用户动作集合中连续的两个用户动作之间的时间间隔小于预设阈值；根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合；所述目标动作集合的执行频率大于预设频率；根据所述目标动作集合中用户动作的特征信息确定所述车辆的目标用车场景。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户动作集合包括第一动作集合，所述第一动作集合包括第二动作集合；所述基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合，包括：根据所述车辆信号的来源车辆的车辆识别代码对所述用户动作进行分组，得到第一动作集合；计算所述第一动作集合中连续的两个用户动作之间的时间间隔；将所述第一动作集合中时间间隔不超过预设阈值的连续的两个用户动作添加至同一个第二动作集合中。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合之前，所述方法还包括：对所述用户动作进行编码处理，得到所述用户动作的编码数值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合，包括：对所述用户动作集合中的用户动作进行去重处理，得到第三动作集合；按照所述编码数值将所述第三动作集合中的用户动作进行顺序连接；统计所述第三动作集合的执行频率；将所述执行频率超过预设频率阈值的第三动作集合确定为目标动作集合。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作，包括：对所述车辆信号进行解析，得到所述车辆信号的属性值；删除属性值缺失的车辆信号，得到属性值完整的第一车辆信号；对所述第一车辆信号的属性值进行校正处理，得到第二车辆信号；根据所述第二车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在接收到预设的用户操作的情况下，生成目标指令；所述目标指令用于控制所述目标动作集合对应的目标组件。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述目标用车场景不符合预设条件的情况下，根据所述目标用车场景调整所述预设阈值，并根据调整后的预设阈值重新确定目标用车场景，直到目标用车场景符合预设条件。
8.一种用车场景还原装置，其特征在于，包括：信号采集模块，用于采集车辆信号，所述车辆信号包括车辆在不同行驶状态下的车控信号和所述车辆内部各交互组件的埋点信号；用户动作确定模块，用于根据所述车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作；分组模块，用于基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合，所述用户动作集合中连续的两个用户动作之间的时间间隔小于预设阈值；目标动作集合确定模块，用于根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合；所述目标动作集合的执行频率大于预设频率；目标用车场景确定模块，用于根据所述目标动作集合中用户动作的特征信息确定所述车辆的目标用车场景。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可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权利要求1至7中任一所述的用车场景还原方法的步骤。10.一种可读存储介质，其特征在于，所述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权利要求1至7中任一所述的用车场景还原方法的步骤。

技术总结
本申请实施例提供了一种用车场景还原方法和装置、电子设备和可读存储介质，涉及大数据领域，所述方法包括：采集车辆信号，所述车辆信号包括车辆在不同行驶状态下的车控信号和所述车辆内部各交互组件的埋点信号；根据所述车辆信号的跳变逻辑确定所述车辆信号对应的用户动作；基于各个用户动作之间的时间间隔对所述用户动作进行分组处理，得到至少一个用户动作集合；根据所述用户动作集合的执行频率从所述至少一个用户动作集合中确定目标动作集合；根据所述目标动作集合中用户动作的特征信息确定所述车辆的目标用车场景。通过上述方法，在保证了数据的客观性的基础上，降低了数据的复杂度，保证了用车场景还原的准确性。保证了用车场景还原的准确性。保证了用车场景还原的准确性。


技术研发人员：曹芮铭 明瑶
受保护的技术使用者：重庆长安汽车股份有限公司
技术研发日：2023.03.29
技术公布日：2023/7/5