特斯拉(Tesla)行车记录仪视频删除的恢复方法

行车记录仪的出现解决了汽车行驶时音视频的采集问题,相对于第三方独立的行车记录仪品牌,主机厂自带的记录仪相对要更全面一些,特别是一些电动车品牌。而特斯拉(Tesla)的行车记录仪绝对的“鹤立鸡群”,比如大名鼎鼎的“哨兵模式”,其摄像头覆盖范围基本上是全车无死角,你需要做的就是仅仅提供一个存储设备(比如U盘)就可以了。行车记录仪在方便大家的同时也会面临数据安全问题,因为存储设备是处于读/写(R/W)状态之下,一些误操作(比如误删除)可能会导致重要视频文件丢失,那么下边就来聊一聊当遇到特斯拉(Tesla)行车记录仪误删除时的恢复方法。

故障存储:

128GB优盘/文件系统:exFat/簇大小:128KB

故障现象:

数据丢失的具体原因不详,需要恢复指定时间段的视频片段。

故障分析:

特斯拉(Tesla)车机中的行车记录仪至少是前/后/左/右四路采集,这种传输的数据量是比较大的,所以删除后存在覆盖的可能性,当出现误操作后正确的操作方法是“断开存储设备和车机的物理连接”。而从图1可以看到这个优盘还有大约48.1G的未使用空间,具体能否恢复只能扫描后再查看了。

图1:128GB的优盘还有大约48.1GB的未使用空间

故障处理:

特斯拉(Tesla)行车记录仪的恢复可以使用CHS零壹视频恢复程序高级版来扫描,操作方法也很简单。

STEP1:选择要扫描的磁盘点击右键->扫描大类选择“记录仪“,扫描小类选择“样本文件”,添加样本文件后点击“扫描”即可。添加样本时也要注意,像特斯拉(Tesla)存在四路摄像头,添加样本时一定要添加你所需要的那一路生成的视频文件,本例中由于需要后置摄像头,那么我们要添加的就是后置摄像头中的视频文件,下边是如何分辨的方法。

特斯拉(Tesla)车机格式化U盘后会在根目录下生成一个“TeslaCam”的文件夹,此文件夹下有三个子文件夹:

  1. RecentClips:包含最长 60 分钟的录制内容(循环删除)。
  2. SavedClips:包含从 RecentClips 文件夹保存和重命名的所有录像。
  3. SentryClips:包含所有哨兵模式安全事件的录像(循环删除)。

这么来看上述三个文件夹中的视频文件都是可以做为样本的,那么如何分辨视频文件是前/后/左/右那一路摄像头采集的呢?这个请参考特斯拉(Tesla)行车记录仪的命名规律:

2025-02-03_17-43-14-front.mp4

可以看到前边的是日期和时间最后一项加粗的则为前(front)/后(back)/左(left)/右(right)摄像头的标识,本例中我们需要恢复的是后置摄像头生成的视频文件,所以添加的也是后置(back)摄像头生成的样本文件(如图2)。

强烈建议扫描时添加样本文件,程序会解析样本文件并根据其编码、结构、特征等参数建立精确模型,可以大大提高扫描时的定位精确度,做到“有的放矢”。(具体样本要求请参考博主样本文件的使用方法以及注意事项”的帖子)

图2:添加正确的样本文件

STEP2:等待扫描完成,添加样本后程序会解析样本文件的各种参数(类型/拍摄时间 /速率/编码等),这些参数可以助力扫描算法精确定位同参数的视频文件。

STEP3:扫描完成后直接查看数据,可以看到高级版已经列出了视频类型、级别、拍摄时间、摄像机型号、视频编码、时长、长度等参数,这些参数为查找数据提供了便利。经过对比成功恢复了需要的视频文件,至此恢复工作完成!(关于文件级别可以参考公众号或者博主的相关帖子)

图4:CHS零壹视频恢复程序高级版扫描结果

图5:恢复的视频文件

这就是特斯拉(Tesla)行车记录仪视频删除后的恢复方法,大家在遇到此类问题时,可以和CHS数据实验室联系!

点击下载CHS零壹视频恢复程序高级版

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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