特斯拉(Tesla)行车记录仪自动循环删除后的恢复方法

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记录仪“自动循环”删除视频文件的恢复方法。

故障存储:

优盘容量:128GB/文件系统:exFat/簇大小:128KB

故障现象:

客户描述U盘一直在车机上连接,想要查看所有剩余空间中的视频文件。可以看到此U盘可用空间为5.76GB,理论上讲可用空间越大恢复机率越高,不过本例中需要恢复的是所有可用空间中的视频文件,所以只需要最大化恢复即可。

图1:U盘可用空间为5.76GB

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“从车机上取下U盘彻底断开存储设备和车机的物理连接”。

故障处理:

特斯拉(Tesla)行车记录仪的恢复可以使用高级版来扫描,操作方法也很简单。

STEP1:选择要扫描的逻辑磁盘点击右键->扫描类型选择“仅扫描删除空间”->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)。

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(本例为exFat)

图3:添加正确的样本文件(本例中为左前摄像头生成的视频文件)

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“开门杀”视频,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:高级版扫描结果

这就是特斯拉(Tesla)行车记录仪视频文件“循环删除”的恢复方法,大家在遇到此类问题时,可以和我们联系!

点击下载:CHS零壹视频恢复程序高级版

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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