文档解析
本发明是关于一种处理自动驾驶训练数据的方法和装置，旨在提高自动驾驶系统的稳定性和安全性。该技术通过获取多个时刻的自动驾驶训练数据及相关过滤信息，利用隐马尔科夫模型建立驾驶行为的观测状态序列，并判断驾驶行为是否异常。具体来说，该方法包括建立样本库、训练隐马尔科夫模型以确定参数，并根据模型和实时数据判断驾驶状态是否正常。此外，该技术还涉及通过交通信号信息和车辆静止状态的分析来识别异常驾驶行为。异常数据一旦被识别，将被过滤掉，从而确保自动驾驶训练数据的质量。本发明的装置包括数据获取单元、异常判断单元和数据过滤单元，能够自动执行上述方法，支持自动驾驶系统的深度学习过程。通过这种方法，可以有效地排除那些可能导致自动驾驶系统不稳定的因素，为自动驾驶的安全性提供了有力保障。
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