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,下面我们来看下特斯拉行车就仪删除视频的恢复方法。

故障存储:

128GB优盘/文件系统:exFat/簇大小:128KB

故障现象:

客户描述在车机上做备份素材操作,不知道什么原因要备份的三条素材全部都找不到了。

故障分析:

这种车机上操作文件突然不见的,多数情况下是手滑直接给删除了。正常情况下特斯拉是支持把哨兵和循环模式下的文件复制到SavedClips文件夹下的(永久保存),但是现实中就存在各种手滑事件,建议用方向盘上的按钮进行选择,尽可能少用触控屏。
    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4.8GB的未使用空间(图1),相对来讲剩余空间越大恢复的可能性就越高,具体能否恢复只能扫描后再查看了。

图1:优盘还有大约4.8GB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3),由于要恢复删除的文件所以扫描方式选择“仅扫描删除空间”。

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:选择逻辑盘(文件系统不为RAW的)

图4: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6:CHS零壹视频恢复程序高级版扫描结果

图7:部分恢复的文件

这就是特斯拉(Tesla)行车记录仪视频删除的恢复方法,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

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除
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