Confidence level evaluation method and device

具体实施方式

下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请的更好的理解。

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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将结合附图对实施例进行详细描述。

在机器人导航、智能辅助驾驶等相关领域，传感器是感知环境信息必不可少的器件。传感器在进行环境信息感知时，必然会受到所在环境中多种干扰因素的影响，例如障碍物遮挡、多目标交叉、多径散射、回波功率起伏等，导致传感器检测得到的目标数据可能为虚假数据，在对目标数据进行进一步分析前，需要对目标数据进行置信度评估，为每个目标数据添加置信度等级，以通过置信度等级评估目标数据的可靠性。

相关技术中，基于贝叶斯概率模型、基于时间序列模型、或基于天线方向图的补偿模型进行置信度评估。构建贝叶斯概率模型时，需要建立与目标数据的特征严格对应的概率分布函数，但是实际应用中的目标数据是复杂多变的，导致难以建立一个可持续使用、输出准确的贝叶斯概率模型。构建时间序列模型时，需要获取连续多个较长测量周期的样本数据，才能保证构建的时间序列模型输出准确，但是使用该时间序列模型时，同样需要输入较多测量周期的目标数据，使得输出的置信度等级的实时性较差。构建基于天线方向图的补偿模型时，需要获取同一天线不同测量环境下大量的样本数据，基于样本数据进行统计分析，计算工作量巨大。

由上可知，采用相关技术中的评估模型进行置信度等级评估存在数据计算量大、输出置信度等级实时性差的问题。

为了解决现有技术问题，本申请实施例提供了一种置信度等级评估方法。下面首先对本申请实施例所提供的置信度等级评估方法进行介绍。

图1示出了本申请一个实施例提供的置信度等级评估方法的流程示意图。该方法包括以下步骤：

S110，构建N位数的二进制字符串的重复排列，根据重复排列构建十进制值与置信度等级的第一映射关系，第一映射关系中的十进制值与重复排列中的2^N个二进制字符串一一对应，N为大于或等于2的整数，

S120，获取待评估数据，转换待评估数据为十进制比对值，待评估数据为N位数的二进制数据，

S130，根据第一映射关系确定与十进制比对值相同的十进制值，设置与该十进制值对应的置信度等级为待评估数据的置信度等级。

本申请提供的置信度等级评估方法可以先生成第一映射关系，再通过第一映射关系可生成与待评估数据对应的置信度等级。示例性地，置信度等级越高，表示该待评估数据的可靠性越好，置信度等级越低，表示该待评估数据的可靠性越低。待评估数据可以为传感器直接检测得到的直接数据，例如雷达周期性检测得到的电磁波数据、红外传感器周期性检测得到的红外数据、温度传感器周期性检测得到的温度数据等，待评估数据还可以为通过传感器间接检测得到的间接数据，例如处理雷达检测的电磁波数据得到的目标物体的径向距离、径向多普勒速度、方位、高度等测量信息。

本领域技术人员可以根据需要设置位数N。N的数值越大，生成的第一映射关系对应所要求输入的待评估数据越多，该第一映射关系输出的置信度等级的实时性越差、准确率越高。N的数值越小，生成的第一映射关系对应所要求输入的待评估数据越小，该第一映射关系输出的置信度等级的实时性越好、准确率越低。

请参阅表1，构建N位数的二进制字符串的重复排列，即重复排列中包括所有位数为N且由元素“1”和/或元素“0”排列得到的二进制字符串。在构建二进制字符串时，二进制字符串的第一位在“1”和“0”中选取一个数值，二进制字符串的第二位在“1”和“0”中选取一个数值，直至二进制字符串的第N位在“1”和“0”中选取一个数值，那么所有可能排列得到的二进制字符串应该为2^N个。该2^N个二进制字符串构成重复排列。如表1。

表1

例如：在N为2的情况下，重复排列包括的二进制字符串为{(1，1)、(1，0)、(0，1)、(0，0)}，共2²个二进制字符串；在N为3的情况下，重复排列包括的二进制字符串为{(1，1，1)、(1，0，1)、(1，1，0)、(0，1，1)、(1，0，0)、(0，1，0)、(0，0，1)(0，0，0)}，共2³个二进制字符串。以此类推在N为4、5及以上的情况，本申请不再赘述。

构建的重复排列为对待评估数据所有可能的情况进行的推演，为清楚的对本申请提供的置信度等级评估方法的原理进行说明，以下介绍本申请提供的第一映射关系如何针对待评估数据生成置信度等级。

请参阅图2，在一实施例中，S110包括：

S210，构建N位数的二进制字符串的重复排列；

S220，统计第一元素在各二进制字符串中的出现次数，根据出现次数对重复排列中的二进制字符串排序，得到第一排序结果，

S230，根据第一排序结果构建二进制字符串与置信度等级的第二映射关系，置信度等级对应一个或多个二进制字符串，

S240，计算与二进制字符串对应的十进制值，根据十进制值、第二映射关系生成第一映射关系，第一映射关系包括与各二进制字符串一一对应的十进制值、以及与各十进制值一一对应的置信度等级。

待评估数据为与目标数据对应的二进制数据。在目标数据为非二进制数据的情况下，可以通过预设预处理规则对目标数据进行二进制化处理，得到与目标数据对应的待评估数据。在目标数据为二进制数据的情况下，可以省去对目标数据进行二进制化处理，取目标数据中最新写入的N个检测值，即可得到待评估数据。目标数据为具有时序特征的传感器采集数据，那么待评估数据同样具有时序特征，在本实施例中，待评估数据中的N个检测元素沿时序排列。

预处理可以包括根据预设预处理规则将目标数据中的检测值分为两类，分为A类的检测值赋值为元素“0”，分为B类的检测值赋值为元素“1”，得到与目标数据对应的待评估数据，该待评估数据为由元素“0和/或元素“1”排列组成的二进制数据。第一元素为0或1，则第一元素在待评估数据的出现次数越多代表与第一元素对应检测值分类在目标数据中发生越频繁。

示例性地，根据检测值是否为空值，将检测值分为两类，将不为空值的检测值赋值为元素“1”，将未检测到数值，或者检测的数值为空值的检测值赋值为元素“0”，得到与目标数据对应的待评估数据。第一元素为“1”的情况下，待评估数据中元素“1”的出现次数越大，则表示该待评估数据对应的目标数据中采集到数据的情况越多，未采集到数据的情况越少。

示例性地，根据检测值是否在异常区间，将检测值分为两类，将不在异常区间的检测值赋值为“1”，将在异常区间的检测值赋值为“0”，得到与目标数据对应的待评估数据。第一元素为“1”的情况下，待评估数据中元素“1”的出现次数越大，则表示该二进制字符串对应的目标数据中正常数据越多，异常数据越少。

由于构建的重复排列为对目标数据所有可能的情况进行的推演，那么对于重复排列中的二进制字符串，第一元素在二进制字符串中的出现次数越高，目标数据中赋值为第一元素的检测值在目标数据中的发生频率越高。

第一排序结果可以是基于出现次数由大到小的排列，也可以是基于出现次数由小到大的排列。出现次数和置信度等级可以呈正相关，也可以呈负相关，具体根据目标数据中正向检测值是否赋值为第一元素确定。正向检测值为提高目标数据可靠性的检测值，例如在正常区间的检测值、跃变幅度在预设阈值以内的检测值、不为空值的检测值等，相反负向检测值为降低目标数据可靠性的检测值，例如在异常区间的检测值、跃变幅度在预设阈值以上的检测值、为空值的检测值等。目标数据中正向检测值赋值赋值为第一元素，那么在生成第一映射关系中，出现次数和置信度等级呈正相关。目标数据中负向检测值赋值赋值为第一元素，那么在生成第一映射关系中，出现次数和置信度等级呈负相关。

在一实施例中，第一元素的出现次数越大，对应的置信度等级越高。示例性的，将目标数据中不为空值的检测值赋值为第一元素的情况下，根据第一排序结果，二进制字符串对应的出现次数越大，则该二进制字符串对应的置信度等级越高，与该二进制字符串匹配的目标数据的可靠性越高。如表2。

表2

在一实施例中，第一元素的出现次数越小，对应的置信度等级越高。示例性的，将目标数据中在异常区间的检测值赋值为第一元素的情况下，根据第一排序结果，二进制字符串对应的出现次数越小，则该二进制字符串对应的置信度等级越高，与该二进制字符串匹配的目标数据的可靠性越高。

二进制字符串与十进制值有确定的映射关系，二进制字符串与置信度等级有确定的映射关系，那么通过二进制字符串，可以得到十进制值与置信度等级的第一映射关系。第一映射关系则包括该十进制值与置信度等级的对应关系。由于重复排列中各二进制字符串的排列不同，使得各二进制字符串转换得到的十进制值必然不同，那么在对目标数据进行置信度等级评估时，可以先将目标数据处理为二进制的待评估数据，再采用与第一映射关系生成过程中相同的二进制字符串转换十进制值公式，将待评估数据转换为十进制比对值，以保证在具有相同十进制值和十进制比对值的情况下，十进制值对应的二进制字符串与十进制比对值对应的待评估数据相同。在第一映射关系中，仅需查找与十进制比对值相同的十进制值，即可以将该十进制值对应的置信度等级确定为该待评估数据对应的置信度等级。

在本申请提供的置信度等级评估方法无需大量样本数据进行训练，也无需构建概率分布函数，第一映射关系生成过程简单，由第一映射关系生成的置信度等级的准确性不受目标数据的影响；在本申请中，通过构建二进制字符串的重复排列，并根据重复排列构建十进制值与置信度等级的第一映射关系，使得第一映射关系可以仅存储十进制值和置信度等级，存储空间小；将待评估数据转换为十进制比对值，即可通过第一映射关系得到与十进制比对值对应的置信度等级，相较于输入二进制字符串进行比对，或输入待评估数据进行计算，十进制数据的比对速度更快，输出置信度等级的实时性更好。

在一实施例中，S120之前包括：

每间隔检测周期检测得到检测值，按照预设规则处理检测值得到待评估数据，待评估数据包括N个沿时序生成的检测元素，其中，预设规则包括：

在检测值不为空值的情况下，在与待评估数据对应的预设存储序列中写入检测元素为第一元素，

在检测值为空值的情况下，在与待评估数据对应的预设存储序列中写入检测元素为第二元素，

其中，第一元素和第二元素中一个为元素“0”，另一个为元素“1”。

检测周期为目标数据的检测周期，那么每间隔检测周期传感器采集得到检测值。预设存储序列为本领域技术人员为待评估数据预先设置的存储空间。可以理解的是，待评估数据具有N个元素，那么预设存储序列也仅需设置N个存储位，一个存储位对应存储一个元素。

在本实施例中，通过判断检测值是否为空值，以确定对检测值赋值为第一元素或第二元素。可选的，第一元素为元素“1”，第二元素为元素“0”。

在一实施例中，预设规则还包括：

在预设存储序列均写入有检测元素的情况下，删除预设存储序列中位于第一端的检测元素，并将当前检测值对应的检测元素写入预设存储序列的第二端，在预设存储序列中，N个检测元素按照写入时间的先后沿第一端至第二端排列。

第一端和第二端可以分别位预存存储序列的首端或未端。在预设存储序列中每一个存储位均存储有元素的情况下，将预设存储序列中最先写入的元素删除，并将赋值给最新检测得到的检测值的元素写入。可选的，第一端位预设存储序列的最左端，第二端位预设存储序列的最右端。例如：预设存储序列内存储的待评估数据为“0，0，0，0”，赋值给最新检测得到的检测值的元素为“1”，那么删除最左端的元素“0”，并将元素“1”写入，预设存储序列内存储的待评估数据为“0，0，0，1”。

请参阅图3，在一些实施例中，S240包括：

S310，计算与二进制字符串对应的十进制值；

S320，根据十进制值、第二映射关系生成初始查询数据，初始查询数据包括二进制字符串、与各二进制字符串一一对应的十进制值、以及与各二进制字符串一一对应的置信度等级，具有相同出现次数的二进制字符串对应同一置信度等级；

S330，根据十进制值对多个第一字符串进行排序，得到第二排序结果，第一字符串为具有同样出现次数的二进制字符串；

S340，根据第二排序结果更新至少一个第二字符串对应的置信度等级增大或减小一个等级，得到第一映射关系，多个第一字符串包括第二字符串。

十进制值为通过十进制表示的二进制字符串，具体可以通过以下公式计算得到：

其中，A为十进制值，i为二进制字符串中的任一位数，b_i为二进制字符串中位数为i的元素，N为二进制字符串的位数。

例如：二进制字符串(0,1,1,1,1,)，位数为5，b₁为0，b₂为1，b₃为1，b₄为1，b₅为1，A为0²+1*2¹+1*2²+1*2³+1*2⁴＝0+2+4+8+16＝30。

根据十进制值、第一映射关系生成初始查询数据，在该初始查询数据中，由于置信度等级根据出现次数的排序生成，具有相同出现次数的二进制字符串对应同一置信度等级。那么在初始查询数据中，二进制字符串中最左侧或最右侧新添加一个元素，使得二进制字符串多一个第一元素或少一个第一元素，将会导致置信度等级变化，该变化将导致置信度等级跳变。又由于重复排列中的二进制字符串是对目标数据所有可能的情况进行的推演，而二进制字符串中的各位次的元素与目标数据中呈时序排列的检测值对应，也说是说，二进制字符串中各位次的元素具有时序特征，那么同样具有相同出现次数的二进制字符串对应同一置信度等级，使得得到的置信度等级并没有体现时序特征。从上述二进制字符串转十进制值的公式中可以看出，相同元素在二进制字符串中的位次不同，对十进制值的数值大小影响不同。所以十进制值的数值大小体现了时序特征，那么通过对具有相同出现次数的二进制字符串对应的十进制值进行排序，并通过该第二排序结果对部分二进制字符串对应的置信度等级进行调整，以使得二进制字符串对应的置信度等级可体现时序特征，减小或避免置信度等级跳变。

例如：某个检测周期N₅的目标数据对应的待评估数据为(0,0,1,1,1,)，若下一检测周期N₆的检测值赋值为元素“0”，并将新添的元素“0”记录在检测周期N₅对应的待评估数据的最右侧，那么下一检测周期N₆的目标数据对应的待评估数据为(0,1,1,1,0,)，若再下一检测周期N₇的检测值赋值为元素“0”，并将新添的元素“0”记录在检测周期N₆对应的待评估数据的最右侧，那么下一检测周期N₇的目标数据对应的待评估数据为(1,1,1,0,0,)。若以元素“1”为第一元素，将不为空值的检测值赋值为元素“1”，那么检测周期N₅、N₆、N₇对应的待评估数据均应该与出现次数3对应的置信度等级P3对应。而从待评估数据(0,0,1,1,1,)、(0,1,1,1,0,)和(1,1,1,0,0,)中可以毫无疑义的确定，(0,0,1,1,1,)中最近的3个检测周期均采集到了检测值，(1,1,1,0,0,)中最近的2个检测周期均未采集到了检测值，那么(0,0,1,1,1,)对应的置信度等级应该大于或等于(0,1,1,1,0,)对应的置信度等级，(0,1,1,1,0,)对应的置信度等级应该大于或等于(1,1,1,0,0,)对应的置信度等级。(0,0,1,1,1,)、(0,1,1,1,0,)和(1,1,1,0,0,)对应的十进制值分别为7、14、28，那么在生成第一映射关系的过程中，可以根据十进制值的第二排序结果，将具有较小十进制值的(0,0,1,1,1,)对应的置信度等级增加一个等级至P4,将具有较小十进制值的(1,1,1,0,0,)对应的置信度等级减小一个等级至P2。

由于二进制字符串转换为十进制值中，仅元素“1”对十进制值具有增加数值作用，所以本领域技术人员可以根据设置元素“0”还是“1”为第一元素、元素“0”和“1”分别赋值为正向检测值还是负向检测值、以及第二排序结果中是以十进制值从大到小，还是从小到大，来确定是将第二排序结果中排序较高的十进制值对应的置信度等级增大或减小一个等级，还是将第二排序结果中排序较低的十进制值对应的置信度等级增大或减小一个等级。

在一实施例中，S340包括：

在第一元素为1的情况下，根据第二排序结果更新至少一个第二字符串对应的置信度等级增加一个等级，得到第一映射关系，其中，第二字符串对应的十进制值为A_i，多个第一字符串中除第二字符串之外的其他二进制字符串对应的十进制值为A_j，A_i＜A_j；

或在第一元素为1的情况下，根据第二排序结果更新至少一个第二字符串对应的置信度等级减小一个等级，得到第一映射关系，其中，A_i＞A_j。

在本实施例中，第一元素为1，即二进制字符串中的元素“1”越多，对应的置信度等级越高，具有相同出现次数的二进制字符串中，元素“1”在二进制字符串的位次越大(元素“1”写入二进制字符串的时序越晚)，则十进制值越小。所以将十进制值较小的二进制字符串对应的信度等级增加一个等级，将十进制值较大的二进制字符串对应的置信度等级减小一个等级，可以避免或减小置信度等级跳变。本领域技术人员可以理解的是，在使用本实施例提供的第一映射关系时，需要将正向检测值赋值为元素“1”。

请参阅下表3，例如，在N为5，第一元素为1时，重复排列可以出现表中所示32种可能的二进制字符串。具有4个置信度等级，将出现次数为“5”和“4”的二进制字符串对应置信度等级P4，将出现次数为“3”的二进制字符串对应置信度等级P3，将出现次数为“2”的二进制字符串对应置信度等级P2，将出现次数为“1”和“0”的二进制字符串对应置信度等级P1。根据十进制值、第一映射关系生成初始查询数据，其中，具有相同出现次数的二进制字符串对应同一置信度等级。

表3

请参阅下表4，例如，在N为5，第一元素为1时，重复排列可以出现表中所示32种可能的二进制字符串。具有4个置信度等级，将出现次数为“5”和“4”的二进制字符串对应置信度等级P4，将出现次数为“3”的二进制字符串对应置信度等级P3，将出现次数为“2”的二进制字符串对应置信度等级P2，将出现次数为“1”和“0”的二进制字符串对应置信度等级P1。对出现次数为3的二进制字符串对应的十进制值由小到大进行排序，将排序位于前2位的十进制值“7”和“11”对应的置信度等级增加至P4。对出现次数为2的二进制字符串对应的十进制值由小到大进行排序，将排序位于前2位的十进制值“3”和“5”对应的置信度等级增加至P3。对出现次数为1的二进制字符串对应的十进制值由小到大进行排序，将排序位于前2位的十进制值“1”和“2”对应的置信度等级增加至P2。

表4

请参阅图4，为采用本申请提供的第一映射关系对目标数据进行置信度评估的变化曲线，其中，空心圆圈表示置信度等级，实心圆点表示写入的元素“1”或“0”。由图中可知目标数据的置信度等级不存在突然的跳变，都是基于量化的等级逐级上升或下降。

在一实施例中，S230包括：

根据第一排序结果将出现次数为N或N-1的二进制字符串与最高置信度等级P_K对应，

根据第一排序结果将出现次数为0的二进制字符串与最低置信度等级对应P₁；

根据第一排序结果将出现次数为(N-m)的二进制字符串与置信度等级P_K-m对应，m、K为正整数，2≤m≤N-1。

请结合参阅表4，其中，出现次数4和5的二进制字符串与最高置信度等级P₄对应。部分出现次数(5-2)的二进制字符串与置信度等级P_(5-2)对应。部分出现次数(5-3)的二进制字符串与置信度等级P_(5-3)对应。出现次数0的二进制字符串与置信度等级P₁对应。

在一实施例中，二进制字符串为(b_N....b₂，b₁)，采用以下公式计算与二进制字符串对应的十进制值：

其中，A为十进制值，i为二进制字符串中的任一位数，bi为二进制字符串中位数为i的元素，N为二进制字符串的位数。

由于重复排列中的二进制字符串是对目标数据所有可能的情况进行的推演，而二进制字符串中的各位次的元素与目标数据中呈时序排列的检测值对应，所以在本实施例中计算十进制值从二进制字符串的右侧开始计算，以方便目标数据转换为待评估数据时，仅需将最新检测的检测值赋值的元素添加至待评估数据的右侧。

在一实施例中，S110之前还包括：

获取目标数据的检测周期，根据预设评估时长和检测周期确定位数N。

本领域技术人员可以根据目标数据对实时性的需要设置预设评估时长，预设评估时长越短，实时性越好，预设评估时长越长，实时性越差。可选的，预设评估时长小于或等于300ms。位数N越大实际存储的目标数据越大，位数N越小实际存储的目标数据越大。可选的，位数N小于或等于8，即目标数据不超过1Byte(8bit)。例如目标数据为雷达，检测周期T为50ms，预设评估时长为300ms，那么300ms/50ms＝6，则位数N可以设置为6或者5。

基于上述实施例提供的置信度等级评估方法，相应地，本申请还提供了置信度等级评估装置的具体实现方式。请参见以下实施例。

首先参见图5，本申请实施例提供的置信度等级评估装置500包括以下模块：

构建模块51，用于构建N位数的二进制字符串的重复排列，根据重复排列构建十进制值与置信度等级的第一映射关系，第一映射关系中的十进制值与重复排列中的2^N个二进制字符串一一对应，N为大于或等于2的整数，

获取模块52，用于获取待评估数据，转换待评估数据为十进制比对值，待评估数据为N位数的二进制数据，

生成模块53，用于根据第一映射关系确定与十进制比对值相同的十进制值，设置与该十进制值对应的置信度等级为待评估数据的置信度等级。

本申请提供的置信度等级评估装置无需大量样本数据进行训练，也无需构建概率分布函数，第一映射关系生成过程简单，由第一映射关系生成的置信度等级的准确性不受目标数据的影响；在本申请中，通过构建二进制字符串的重复排列，并根据重复排列构建十进制值与置信度等级的第一映射关系，使得第一映射关系可以仅存储十进制值和置信度等级，存储空间小；将待评估数据转换为十进制比对值，即可通过第一映射关系得到与十进制比对值对应的置信度等级，相较于输入二进制字符串进行比对，或输入待评估数据进行计算，十进制数据的比对速度更快，输出置信度等级的实时性更好。

作为本申请的一种实现方式，上述置信度等级评估装置500还包括：

预处理模块54，用于每间隔检测周期检测得到检测值，按照预设规则处理检测值得到待评估数据，待评估数据包括N个沿时序生成的检测元素，其中，预设规则包括：

在检测值不为空值的情况下，在与待评估数据对应的预设存储序列中写入检测元素为第一元素，

在检测值为空值的情况下，在与待评估数据对应的预设存储序列中写入检测元素为第二元素，其中，第一元素和第二元素中一个为元素“0”，另一个为元素“1”。

作为本申请的一种实现方式，预设规则还包括：

在预设存储序列均写入有检测元素的情况下，删除预设存储序列中位于第一端的检测元素，并将当前检测值对应的检测元素写入预设存储序列的第二端，在预设存储序列中，N个检测元素按照写入时间的先后沿第一端至第二端排列。

作为本申请的一种实现方式，上述构建模块51还用于：

构建N位数的二进制字符串的重复排列；

统计第一元素在各二进制字符串中的出现次数，根据出现次数对重复排列中的二进制字符串排序，得到第一排序结果，

根据第一排序结果构建二进制字符串与置信度等级的第二映射关系，置信度等级对应一个或多个二进制字符串，

计算与二进制字符串对应的十进制值，根据十进制值、第二映射关系生成第一映射关系，第一映射关系包括与各二进制字符串一一对应的十进制值、以及与各十进制值一一对应的置信度等级。

作为本申请的一种实现方式，上述构建模块51还用于：

计算与二进制字符串对应的十进制值，

根据十进制值、第二映射关系生成初始查询数据，初始查询数据包括二进制字符串、与各二进制字符串一一对应的十进制值、以及与各二进制字符串一一对应的置信度等级，具有相同出现次数的二进制字符串对应同一置信度等级，

根据十进制值对多个第一字符串进行排序，得到第二排序结果，第一字符串为具有同样出现次数的二进制字符串，

根据第二排序结果更新至少一个第二字符串对应的置信度等级增大或减小一个等级，得到第一映射关系，多个第一字符串包括第二字符串。

作为本申请的一种实现方式，上述构建模块51还用于：

在第一元素为1的情况下，根据第二排序结果更新至少一个第二字符串对应的置信度等级增加一个等级，得到第一映射关系，其中，第二字符串对应的十进制值为A_i，多个第一字符串中除第二字符串之外的其他二进制字符串对应的十进制值为A_j，A_i＜A_j，

或在第一元素为1的情况下，根据第二排序结果更新至少一个第二字符串对应的置信度等级减小一个等级，得到第一映射关系，其中，A_i＞A_j。

作为本申请的一种实现方式，上述构建模块51还用于：

根据第一排序结果将出现次数为N或N-1的二进制字符串与最高置信度等级P_K对应，

根据第一排序结果将出现次数为0的二进制字符串与最低置信度等级对应P₁；

根据第一排序结果将出现次数为(N-m)的二进制字符串与置信度等级P_K-m对应，m、K为正整数，2≤m≤N-1。

作为本申请的一种实现方式，二进制字符串为(b_N....b₂，b₁)，采用以下公式计算与二进制字符串对应的十进制值：

其中，A为十进制值，i为二进制字符串中的任一位数，bi为二进制字符串中位数为i的元素，N为二进制字符串的位数。

作为本申请的一种实现方式，上述置信度等级评估装置500还包括：

确定模块55，用于获取目标数据的检测周期，根据预设评估时长和检测周期确定位数N。

本发明实施例提供的置信度等级评估装置能够实现上述的方法实施例中的各个步骤，为避免重复，这里不再赘述。

图6示出了本申请实施例提供的置信度等级评估设备的硬件结构示意图。

在置信度等级评估设备可以包括处理器701以及存储有计算机程序指令的存储器702。

具体地，上述处理器701可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

存储器702可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器702可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器702可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器702可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器702是非易失性固态存储器。

存储器可包括只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本公开的一方面的方法所描述的操作。

处理器701通过读取并执行存储器702中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种置信度等级评估方法。

在一个示例中，置信度等级评估设备还可包括通信接口703和总线710。其中，如图6所示，处理器701、存储器702、通信接口703通过总线710连接并完成相互间的通信。

通信接口703，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线710包括硬件、软件或两者，将置信度等级评估设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线710可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。

该置信度等级评估设备可以基于上述实施例，从而实现结合上述的置信度等级评估方法和装置。

另外，结合上述实施例中的置信度等级评估方法，本申请实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令，该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种置信度等级评估方法，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，上述计算机可读存储介质可包括非暂态计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，简称RAM)、磁碟或者光盘等，在此并不限定。

另外，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时可实现前述方法实施例的步骤及相应内容。

需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

上面参考根据本公开的实施例的方法、装置和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。

以上，仅为本申请的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。