道路拥堵状况的确定方法、系统、电子设备和介质与流程

1.本发明涉及一种车联网技术领域，尤其涉及一种道路拥堵状况的确定方法、系统、电子设备和介质。


背景技术：

2.随着人们生活水平的提高，目前车辆越来越普及，路上的车辆也逐渐增多，随之而来路上发生的交通事故也越来越多。现有对道路拥堵状况的确定一般是通过人为判定的方式，即当车主发现途径的路段发生交通事故时，车主通过主观判定道路的拥堵状况，根据拥堵状况车主主观判断事故车辆对道路拥堵的影响程度。但是往往这种道路的拥堵状况的确定存在着主观因素，不同的人对同一事故车辆对道路拥堵的影响程度也是不相同，判定结果存在不可靠不准确、且不够及时等问题。


技术实现要素：

3.本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中基于人为方式判定事故车辆对道路拥堵的影响程度，存在准确度以及可靠性低、无法给其他驾驶用户提供行驶拥堵情况参考意见等缺陷，目的在于提供一种道路拥堵状况的确定方法、系统、电子设备和介质。
4.本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
5.本发明提供一种道路拥堵状况的确定方法，所述方法包括如下步骤：
6.确定途径事故车辆且将满足预设条件的车辆作为目标车辆；
7.获取所述事故车辆的第一事故关联信息并发送至所述目标车辆；
8.获取所述目标车辆基于所述第一事故关联信息采集的第二事故关联信息；
9.基于所述第二事故关联信息，确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。
10.本发明还提供一种车载设备的道路拥堵状况的确定系统，所述系统包括：
11.一个或多个处理器以及存储器，所述处理器与所述存储器通信连接；
12.所述存储器用于存储指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行步骤，所述步骤包括：
13.确定途径事故车辆且将满足预设条件的车辆作为目标车辆；
14.获取所述事故车辆的第一事故关联信息并发送至所述目标车辆；
15.获取所述目标车辆基于所述第一事故关联信息采集的第二事故关联信息；
16.基于所述第二事故关联信息，确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。
17.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如前述的道路拥堵状况的确定方法。
18.本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的道路拥堵状况的确定方法。
19.本发明的积极进步效果在于：
20.本发明通过获取途径事故车辆且满足预设条件的车辆所获得的事故关联信息，来确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度，从而提高了对确定事故车辆对道路拥堵的影响程度的及时性、准确性和可靠性，进而使得其他驾驶用户提前获悉道路的拥堵情况，指导用户提前做好行车路线规划，使得用户有效避免事故车辆对道路拥堵的影响，大大地提高了用户的行车体验感。
附图说明
21.图1为本发明实施例1的道路拥堵状况的确定方法。
22.图2为本发明实施例1的中的步骤s101的流程图。
23.图3为本发明实施例1的中的步骤s104的流程图。
24.图4为本发明实施例2的道路拥堵状况的确定方法。
25.图5为本发明实施例3的道路拥堵状况的确定系统的模块示意图。
26.图6为本发明实施例4的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
27.下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
28.实施例1
29.如图1所示，本实施例公开了一种道路拥堵状况的确定方法，所述方法包括如下步骤：
30.步骤s101、确定途径事故车辆且将满足预设条件的车辆作为目标车辆；
31.步骤s102、获取所述事故车辆的第一事故关联信息并发送至所述目标车辆；
32.具体地，第一事故关联信息包括但不仅限于事故发生的时间、当前事故车辆准确的位置信息、事故级别，如，轻微碰擦，重度碰撞等、因事故，车辆占据车道数量等信息。在本方案中，事故车辆设置有获取第一事故关联信息的设备，当车辆发生碰撞时，触发该设备启动获取第一事故关联信息。例如，在事故车辆装配力传感器，当车辆发生碰撞时，力传感器检测到的撞击力大于设定阈值，则生成触发信号触发车辆上已安装的计时器记录事故发生的时间，同时还触发定位装置记录当前事故车辆准确的位置信息，另外，还可以自动触发摄像设备拍摄车身碰撞位置的图像和事故车辆占据车道数量的图像，并根据图像获取事故级别和车辆占据车道数量。当然，还可以采用其他能够得到事故车辆的第一事故关联信息的获取方式，在此就不再赘述。
33.步骤s103、获取所述目标车辆基于所述第一事故关联信息采集的第二事故关联信息；
34.具体地，第二事故关联信息包括事故环境图像信息、所述目标车辆的行驶状态信息等。目标车辆的行驶状态信息包括但不仅限于目标车辆的当前实时车速、目标车辆在当前事故发生位置的限速值、目标车辆的当前方向盘偏移度数。在本方案中，目标车辆上设置有摄像设备，当目标车辆接收到第一事故关联信息时，启动该摄像设备获取事故环境图像信息。另外，目标车辆上还设置有车辆车速仪，角度传感器等以获取事故环境图像信息和目标车辆的当前方向盘偏移度数。
35.当然，还可以采用其他能够得到目标车辆的第二事故关联信息的获取方式，在此就不再赘述。
36.需要说明的是，本实施例中通过预先构建车辆之间的通信交互架构，在发生预设情况时，如交通事故等，能够触发数据通信，以达到目标车辆基于第一事故关联信息采集第二事故关联信息。
37.步骤s104、基于所述第二事故关联信息，确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度；
38.本方案中，通过途径车辆实施捕捉事故环境图像信息和当前行驶状态信息确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度，从而提高了对确定事故车辆对道路拥堵的影响程度的及时性、准确性和可靠性，进而使得其他驾驶用户提前获悉道路的拥堵情况，指导用户提前做好行车路线规划，使得用户有效避免事故车辆对道路拥堵的影响，大大地提高了用户的行车体验感。
39.如图2所示，在一可实施的方式中，步骤s101包括：
40.步骤s1011、获取所述途径事故车辆的第二周围图像信息；
41.步骤s1012、分析所述第二周围图像信息，并获取不同车辆与所述事故车辆的相对距离；
42.具体地，根据第二周围图像信息，可以获取图像中的事故车辆和途径事故车辆，从而根据图像分析技术计算不同车辆与所述事故车辆的相对距离。本方案确定不同车辆与所述事故车辆的相对距离有多种实现方式，除了上述方式外，还可以采用其他方式实现，例如，事故车辆和途径事故车辆的车辆分别通过gps(global positioning system，全球定位系统)定位装置获取当前对应车辆的位置信息，并上传至云平台，云平台通过车辆的位置信息计算出不同车辆与所述事故车辆的相对距离。
43.本方案可以根据实际使用需求选取不同的方式实现确定不同车辆与所述事故车辆的相对距离，在此不做限定。
44.步骤s1013、判断所述相对距离是否小于预设距离，若是，则执行步骤s1014，若否，则执行步骤s1015；
45.步骤s1014、将对应车辆作为所述目标车辆；
46.步骤s1015、将对应车辆不作为所述目标车辆；
47.在一具体的实施例中，若预设距离规定为100cm，则将距离事故车辆100cm内的车辆作为目标车辆。
48.本方案通过自动获取与事故车辆的距离小于预设距离的车辆，从而能够将事故车辆与满足条件的车辆进行自动关联，在提高道路拥堵状况的确定的可靠性的同时还大大提高道路拥堵状况的确定的效率。
49.如图3所示，在一可实施的方式中，步骤s104具体包括：
50.步骤s1041、基于所述第二事故关联信息，计算得到每辆所述目标车辆所确定的所述事故车辆对来往车辆的影响因子；
51.具体地，计算得到每辆所述目标车辆所确定的所述事故车辆对来往车辆的影响因子的步骤包括：基于所述第二事故关联信息，计算得到每辆所述目标车辆所确定的第一置信度；其中，所述第一置信度用于表征所述事故车辆对来往车辆的所述影响因子；
52.在本方案中，基于所述第二事故关联信息，计算得到每辆所述目标车辆所确定的第一置信度可以采用如下公式实现：
53.m1＝0.15
×
(v1/v2)+0.4
×
a+0.5
×
(b/360
°
)
54.式中，m1表征第一置信度；v1表征目标车辆在当前事故发生位置的限速值；v2表征目标车辆的当前实时车速；a表征事故图像处理识别匹配度；b表征目标车辆的当前方向盘偏移度数。其中，所述事故图像处理识别匹配度根据目标车辆基于所述第一事故关联信息采集的环境图像信息获取到。
55.在一具体的实施例中，当事故图像处理识别匹配度》0.5且实时车速/当前道路限速《0.8时才进行第一置信度的计算。
56.当然，还可以设计其他能够计算得到每辆所述目标车辆所确定的第一置信度的公式；另外，上述公式中的常量参数，可以根据实际情况进行调整。
57.步骤s1042、基于每个所述影响因子计算得到所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。
58.具体地，基于多个所述第一置信度，计算得到目标置信度；其中，所述目标置信度用于表征所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。
59.本方案中，基于多个所述第一置信度，计算得到目标置信度采用公式如下：
[0060][0061]
其中，m2表征所述目标置信度；表征多个第一置信度的平均值；α表征1和所述置信度与第二置信度的平均值的差值；z表征返回标准正态累积分布函数的反函数；σ表征总体的标准差；n表征途径车辆的数量；表征样本的标准误差。
[0062]
当然，还可以设计其他能够计算得到每辆所述目标车辆所确定的第一置信度的公式；另外，上述公式中的常量参数，可以根据实际情况进行调整。本方案，通过计算目标车辆所确定的第一置信度来确定的所述事故车辆对来往车辆的影响因子，再基于多个所述第一置信度，计算得到目标置信度来确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度，根据各影响参数的内在联系，确定函数关系，从而将事故车辆对道路拥堵的影响程度进行量化，进而提高了对确定事故车辆对道路拥堵的影响程度的准确性和可靠性。
[0063]
在一可实施的方式中，当所述事故车辆的车体上设置有图像采集设备时，所述方法还包括：
[0064]
基于所述事故车辆的第一事故关联信息控制所述图像采集设备开启并采集所述事故车辆的第一周围图像信息；
[0065]
具体地，图像采集设备为摄像头，优选地，图像采集设备为摄像头图像采集设备为360度摄像头，该摄像能够环绕拍摄周围图像，该摄像头可以通过升降杆设置在车辆顶部(或车身的其他位置处)，当事故车辆获取接收到第一事故关联信息时，则触发升降杆升高以带动图像采集设升高至预设的高度后，控制该360度的摄像头拍摄周围图像；在执行设定时间后，自动控制该摄像头停止拍摄并控制升降杆带动该摄像头收缩至初始位置。
[0066]
基于所述第一周围图像信息确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。
[0067]
本方案，通过在事故车辆上设置图像采集设备，使得一旦发生事故时，就触发图像采集设备采集第一周围图像信息，通过第一周围图像信息进而确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度，使得事故车辆通过自身的硬件改进而无需与其它车辆发生交互提高对确定事故车辆对道路拥堵的影响程度的准确性和可靠性。
[0068]
在另一可实施的方式中，所述基于所述事故车辆的第一事故关联信息控制所述图像采集设备开启并采集所述事故车辆的第一周围图像信息的步骤之后，所述方法还包括：基于所述第二事故关联信息和所述第一周围图像信息确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。
[0069]
本方案，通过将第一周围图像信息和第二事故关联信息共同确定事故车辆对道路拥堵的影响程度，使得确定事故车辆对道路拥堵的影响程度的准确性和可靠性得到进一步的提高。
[0070]
实施例2
[0071]
如图4所示，本实施例是在实施1的基础进行改进的道路拥堵状况的确定方法，该确定方法在确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度的步骤之后，还包括如下步骤：
[0072]
步骤s105、判断所述目标置信度是否大于预设阈值，若是，则执行步骤s106，若否则执行步骤s107；
[0073]
步骤s106、确定所述影响程度已达到上报要求并生成上报信息；
[0074]
例如，当途径车辆达到10辆后，开始计算总体均值的置信区间，当目标置信度的左区间值大于0.75时进行事故上报。途径车辆的数量可以根据流量不同的道路进行变动，若采样数据少，表征事故地点车流量不高，对交通影响程度较小，但是事故上报的准确性与否也需要足够的采样数据，所以，考虑到采样数据量和上报实时性综合来考量，一般取途径车辆的数量为10。
[0075]
步骤s107、确定所述影响程度未达到上报要求，即不进行信息上报给其他驾驶用户。
[0076]
本实施例中的其他步骤和实施例1中的步骤相同，在此不再赘述。
[0077]
本实施例通过判断所述目标置信度是否大于预设阈值，来确定影响程度是否达到上报要求，若达到要求生成上报信息，从而实现了交通事故的自动上报，避免了车主通过相关的平台进行人工录入的方式进行上报，或通过电台节目的方式上报，进而确保了交通事故进行上报的及时性和准确性。
[0078]
实施例3
[0079]
如图5所示，本实施例公开了一种道路拥堵状况的确定系统，所述系统包括：
[0080]
一个或多个处理器41以及存储器42，所述处理器41与所述存储器42通信连接；
[0081]
所述存储器42用于存储指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器41执行步骤，所述步骤包括：
[0082]
确定途径事故车辆且将满足预设条件的车辆作为目标车辆；
[0083]
获取所述事故车辆的第一事故关联信息并发送至所述目标车辆；
[0084]
具体地，第一事故关联信息包括但不仅限于事故发生的时间、当前事故车辆准确的位置信息、事故级别，如，轻微碰擦，重度碰撞等、因事故，车辆占据车道数量等信息。
[0085]
获取所述目标车辆基于所述第一事故关联信息采集的第二事故关联信息；
[0086]
具体地，第二事故关联信息包括事故环境图像信息和/或所述目标车辆的行驶状态信息。目标车辆的行驶状态信息包括但不仅限于目标车辆的当前实时车速、目标车辆在当前事故发生位置的限速值、目标车辆的当前方向盘偏移度数。
[0087]
基于所述第二事故关联信息，确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度；
[0088]
本实施例的道路拥堵状况的确定系统的实现原理与实施例1的拥堵状况的确定方法相同，在此不再赘述。本方案，通过途径车辆实施捕捉事故环境图像信息和当前行驶状态信息确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度，从而提高了对确定事故车辆对道路拥堵的影响程度的及时性、准确性和可靠性，进而使得其他驾驶用户提前获悉道路的拥堵情况，指导用户提前做好行车路线规划，使得用户有效避免事故车辆对道路拥堵的影响，大大地提高了用户的行车体验感。
[0089]
实施例4
[0090]
图6为本发明实施例4提供的一种电子设备的结构示意图。所述电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例1或实施例2所提供的车道路拥堵状况的确定方法。图6显示的电子设备40仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0091]
如图6所示，电子设备40可以以通用计算设备的形式表现，例如其可以为服务器设备。电子设备40的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器41、上述至少一个存储器42、连接不同系统组件(包括存储器42和处理器41)的总线43。
[0092]
总线43包括数据总线、地址总线和控制总线。
[0093]
存储器42可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(ram)421和/或高速缓存存储器422，还可以进一步包括只读存储器(rom)423。
[0094]
存储器42还可以包括具有一组(至少一个)程序模块424的程序/实用工具425，这样的程序模块424包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0095]
处理器41通过运行存储在存储器42中的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如本发明实施例1或实施例2所提供的车道路拥堵状况的确定方法。
[0096]
电子设备40也可以与一个或多个外部设备44(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口45进行。并且，模型生成的设备40还可以通过网络适配器46与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器46通过总线43与模型生成的设备40的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合模型生成的设备40使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、raid(磁盘阵列)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0097]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了电子设备的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。
[0098]
实施例5
[0099]
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被
处理器执行时实现实施例1或实施例2所提供的车道路拥堵状况的确定方法。
[0100]
其中，可读存储介质可以采用的更具体可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。
[0101]
在可能的实施方式中，本发明还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行实现实施例1或实施例2所提供的车道路拥堵状况的确定方法。
[0102]
其中，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明的程序代码，所述程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。
[0103]
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种道路拥堵状况的确定方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：确定途径事故车辆且将满足预设条件的车辆作为目标车辆；获取所述事故车辆的第一事故关联信息并发送至所述目标车辆；获取所述目标车辆基于所述第一事故关联信息采集的第二事故关联信息；基于所述第二事故关联信息，确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。2.如权利要求1所述的道路拥堵状况的确定方法，所述第二事故关联信息包括事故环境图像信息和/或所述目标车辆的行驶状态信息；所述基于所述第二事故关联信息，确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度的步骤包括：基于所述第二事故关联信息，计算得到每辆所述目标车辆所确定的所述事故车辆对来往车辆的影响因子；基于每个所述影响因子计算得到所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。3.如权利要求2所述的道路拥堵状况的确定方法，所述计算得到每辆所述目标车辆确定的所述事故车辆对来往车辆的影响因子的步骤包括：基于所述第二事故关联信息，计算得到每辆所述目标车辆所确定的第一置信度；其中，所述第一置信度用于表征所述事故车辆对来往车辆的所述影响因子；所述基于每个所述影响因子计算得到所述事故车辆对道路拥堵的影响程度的步骤包括：基于多个所述第一置信度，计算得到目标置信度；其中，所述目标置信度用于表征所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。4.如权利要求3所述的道路拥堵状况的确定方法，所述确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度的步骤之后，所述方法包括如下步骤：判断所述目标置信度是否大于预设阈值，若是，则确定所述影响程度已达到上报要求并生成上报信息；若否，则确定所述影响程度未达到上报要求。5.如权利要求1所述的道路拥堵状况的确定方法，当所述事故车辆的车体上设置有图像采集设备时，所述方法还包括：基于所述事故车辆的第一事故关联信息控制所述图像采集设备开启并采集所述事故车辆的第一周围图像信息；基于所述第一周围图像信息确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。6.如权利要求5所述的道路拥堵状况的确定方法，所述基于所述事故车辆的第一事故关联信息控制所述图像采集设备开启并采集所述事故车辆的第一周围图像信息的步骤之后，所述方法还包括：基于所述第二事故关联信息和所述第一周围图像信息确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。7.如权利要求1所述的道路拥堵状况的确定方法，所述确定途径事故车辆且将满足预设条件的车辆作为目标车辆的步骤包括：获取所述途径事故车辆的第二周围图像信息；分析所述第二周围图像信息，并获取不同车辆与所述事故车辆的相对距离；判断所述相对距离是否小于预设距离，若是，则将对应车辆作为所述目标车辆。
8.一种车载设备的道路拥堵状况的确定系统，其特征在于，所述系统包括：一个或多个处理器以及存储器，所述处理器与所述存储器通信连接；所述存储器用于存储指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行步骤，所述步骤包括：确定途径事故车辆且将满足预设条件的车辆作为目标车辆；获取所述事故车辆的第一事故关联信息并发送至所述目标车辆；获取所述目标车辆基于所述第一事故关联信息采集的第二事故关联信息；基于所述第二事故关联信息，确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的道路拥堵状况的确定方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的道路拥堵状况的确定方法。

技术总结
本发明公开了一种道路拥堵状况的确定方法、系统、电子设备和介质，所述方法包括如下步骤：确定途径事故车辆且将满足预设条件的车辆作为目标车辆；获取所述事故车辆的第一事故关联信息并发送至所述目标车辆；获取所述目标车辆基于所述第一事故关联信息采集的第二事故关联信息；基于所述第二事故关联信息，确定所述事故车辆对道路拥堵的影响程度。本发明提高了对确定事故车辆对道路拥堵的影响程度的及时性、准确性和可靠性，进而使得其他驾驶用户提前获悉道路的拥堵情况，指导用户提前做好行车路线规划，使得用户有效避免事故车辆对道路拥堵的影响，大大地提高了用户的行车体验感。大大地提高了用户的行车体验感。大大地提高了用户的行车体验感。


技术研发人员：朱家婷
受保护的技术使用者：上海博泰悦臻网络技术服务有限公司
技术研发日：2021.12.01
技术公布日：2023/6/4