CN111383454B - 车辆驾驶风险的预警方法、装置、介质及电子设备 - Google Patents

车辆驾驶风险的预警方法、装置、介质及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111383454B
CN111383454B CN202010136634.5A CN202010136634A CN111383454B CN 111383454 B CN111383454 B CN 111383454B CN 202010136634 A CN202010136634 A CN 202010136634A CN 111383454 B CN111383454 B CN 111383454B
Authority
CN
China
Prior art keywords
risk
traffic
accident
target vehicle
early warning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010136634.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111383454A (zh
Inventor
侯琛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tencent Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN202010136634.5A priority Critical patent/CN111383454B/zh
Publication of CN111383454A publication Critical patent/CN111383454A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111383454B publication Critical patent/CN111383454B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096766—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission
    • G08G1/096783—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission where the origin of the information is a roadside individual element

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本申请的实施例提供了一种车辆驾驶风险的预警方法、装置、介质及电子设备。该车辆驾驶风险的预警方法包括：获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重；接收路侧装置发送的目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故概率；根据所述多个综合风险权重和所述多个事故概率确定所述目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数；根据所述多个事故风险系数生成所述目标车辆的驾驶风险预警通知。本申请实施例的技术方案能够提高对车辆驾驶风险的准确预警。

Description

车辆驾驶风险的预警方法、装置、介质及电子设备
技术领域
本申请涉及车联网技术领域，具体而言，涉及一种车辆驾驶风险的预警方法、装置、介质及电子设备。
背景技术
目前，随着车辆的普及，不同的车辆可能处在相同或不同的交通场景中，遇到相同或不同的交通事件，可能对车辆带来不同的驾驶风险，因此对车辆驾驶风险进行预警通知则十分必要，然而相关技术在车辆驾驶风险预警上仍然存在错预警或漏预警，预警准确性不高。
发明内容
本申请的实施例提供了一种车辆驾驶风险的预警方法、装置、介质及电子设备，进而至少在一定程度上能够提高对车辆存在驾驶风险进行预警的准确性，进而提高用户体验。
本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种车辆驾驶风险的预警方法，包括：获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重；接收路侧单元发送的目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故概率；根据所述多个综合风险权重和所述多个事故概率确定所述目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数；根据所述多个事故风险系数生成所述目标车辆的驾驶风险预警通知。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种车辆驾驶风险的预警装置，包括：获取单元，用于获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重；接收单元，用于接收路侧装置发送的目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故概率；确定单元，用于根据所述多个综合风险权重和所述多个事故概率确定所述目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数；生成单元，用于根据所述多个事故风险系数生成所述目标车辆的驾驶风险预警通知。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述确定单元配置为：对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应的综合风险权重和所述目标车辆在该交通事件中对应的事故概率的乘积，得到所述目标车辆在该交通事件中对应的事故风险系数。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取单元配置为：指标确定子单元，用于确定表示交通事故的多个指标；设置子单元，用于对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应每一所述指标的多个指标值设置该交通事件对应每一所述指标的多个权重值；权重确定子单元，用于根据所述多个权重值确定该交通事件对应的综合风险权重。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述权重确定子单元配置为：根据所述多个权重值之和与所述多个指标的个数的比值，得到该交通事件对应的综合风险权重。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述设置子单元配置为：对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应每一所述指标的多个指标值的大小设置该交通事件对应每一所述指标的权重值，其中，所述多个指标值与所述多个权重值在数值大小相对应。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述生成单元配置为：若所述目标车辆在任一所述交通事件中对应的事故风险系数大于预设阈值，则对所述目标车辆生成该交通事件对应的驾驶风险预警通知。
根据本申请实施例的一个方面，提供了车辆驾驶风险的预警系统，路侧装置，用于实时检测目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故概率；远端处理装置，用于获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重；根据所述多个综合风险权重和所述多个事故概率确定所述目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数；根据所述多个事故风险系数生成所述目标车辆的驾驶风险预警通知。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，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上述实施例中所述的车辆驾驶风险的预警方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的车辆驾驶风险的预警方法。
在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，通过获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重，并接收路侧装置发送的目标车辆在多个交通事件中分别对应的多个事故概率，根据多个综合风险权重和多个事故概率确定目标车辆在多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数，最后根据多个事故风险系数生成目标车辆的驾驶风险预警通知。在本申请实施例提供的技术方案中，考虑在车辆不同的交通场景中可能面临的交通事件，通过获取多个交通事件对应综合风险权重以及目标车辆在多个交通事件分别对应的多个事故概率，计算出目标车辆在多个交通事件中发生交通事故的事故风险系数，根据事故风险系数对车辆驾驶风险进行准确预警，避免错预警或漏预警的问题，可以提高对车辆存在驾驶风险进行预警的准确性，进而提高了用户体验。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1示出了可以应用本申请实施例的技术方案的一个示例性系统架构的示意图；
图2示出了根据本申请的一个实施例的车辆驾驶风险的预警方法的流程图；
图3示出了根据本申请的一个实施例的车辆驾驶风险的预警方法的流程图；
图4示出了根据本申请的一个实施例的车辆驾驶风险的预警装置的框图；
图5示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
图1示出了可以应用本申请实施例的技术方案的示例性系统架构的示意图。
如图1所示，系统架构100可以包括路侧装置101、远端处理装置102和目标车辆103。
路侧装置101安装在路侧，可以是如图1所示的智能摄像头，还可以是安装在路侧的具有拍摄和计算能力其他任何装置，路侧装置101与远端处理装置102、目标车辆103之间通过网络连接，以接收或发送消息，在一个实施例中，路侧装置101可以实时检测目标车辆103在多个交通事件中分别对应的多个事故概率，并将检测到的多个事故概率发送至远端处理装置103。
远端处理装置102可以是任何具有计算功能的装置，如图1中所示智能手机，在本申请的其它实施例中，远端处理装置102还可以是平板电脑、便携式计算机、台式计算机等等，远端处理装置102是本申请实施例的车辆驾驶风险的预警方法的执行主体，用于生成车辆驾驶风险的预警通知，相应地，车辆驾驶风险的预警装置可以设置于远端处理装置101中。
目标车辆103可以是任何类型的车辆，目标车辆103与路侧装置101、远端处理装置102之间通过网络连接，以接收或发送消息，远端处理装置102可以将生成的车辆驾驶风险的预警通知输出至目标车辆103。
应该理解，图1中的路侧装置101、远端处理装置102和目标车辆103的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的路侧装置101、远端处理装置102和目标车辆103。
在本申请的一个实施例中，远端处理装置102可以获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重，并接收路侧装置101发送的目标车辆在多个交通事件中分别对应的多个事故概率，然后，根据多个综合风险权重和多个事故概率确定目标车辆在多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数，在得到事故风险系数后，远端处理装置102可以根据多个事故风险系数生成目标车辆的驾驶风险预警通知。
在本申请的一个实施例中，远端处理装置102根据多个事故风险系数生成目标车辆的驾驶风险预警通知可以是将多个事故风险系数与预定阈值进行比较，如果目标车辆在任一交通事件中对应的事故风险系数大于预定阈值，远端处理装置102则生成该交通事件对应的驾驶风险预警通知。
在本申请的一个实施例中，远端处理装置102根据多个综合风险权重和多个事故概率确定目标车辆在多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数可以是根据每一交通事件对应的综合风险权重以及目标车辆在该交通事件中对应的事故概率的乘积，计算得到目标车辆在该交通事件中对应的事故风险系数。
以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：
图2示出了根据本申请的一个实施例的车辆驾驶风险的预警方法的流程图，该车辆驾驶风险的预警方法可以由远端处理装置来执行，该终端可以是图1中所示的智能手机。参照图2所示，所述方法包括：
步骤S210、获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重；
步骤S220、接收路侧装置发送的目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故概率；
步骤S230、根据所述多个综合风险权重和所述多个事故概率确定所述目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数；
步骤S240、根据所述多个事故风险系数生成所述目标车辆的驾驶风险预警通知。
下面对这些步骤进行详细描述。
在步骤S210中，获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重。
具体的，交通事件是指非周期性发生且使交通道路通行能力下降的事件，包括但不限于前向碰撞事件、紧急制动事件、逆道行驶事件、弱势交通参与者事件、变道事件、交叉路口碰撞事件、左转辅助事件、车辆失控事件、路面抛洒物事件、道路危险状况事件、前方拥堵事件、紧急车辆事件、闯红灯事件等。
不同的车辆可能处在相同或不同的交通场景中，遇到相同或不同的交通事件，可能对车辆带来不同的驾驶风险。综合风险权重是综合多种驾驶风险在交通事件中的比重所得到的权重。
在本申请的一个实施例中，各种驾驶风险是通过确定表示交通事故的多个指标，根据交通事件对应各个指标的权重得到综合风险权重，在该实施例中，如图3所示，步骤S210具体包括步骤S2101至步骤S2103，详细说明如下：
步骤S2101、确定表示交通事故的多个指标。
具体的，交通事故指车辆在道路上因过错或者意外造成人身伤亡或者财产损失的事件。因此，确定表示交通事故的多个指标可以包括但不限于交通事故率、经济损失和人员伤亡。
步骤S2102、对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应每一所述指标的多个指标值设置该交通事件对应每一所述指标的多个权重值。
在此，对于每一交通事件，可以根据历史交通事故数据确定该交通事件对应每一指标的多个指标值。
举例说明，假设有n个交通事件，分别为e1,e2,e3....en，表示交通事故的指标有3个：交通事故率、经济损失和人员伤亡，则可以通过交管部门的历史交通事故数据，统计交通事件e1对应交通事故率、经济损失以及人员伤亡的指标值分别为：e1,1,e1,2,e1,3；交通事件e2对应交通事故率、经济损失以及人员伤亡的指标值分别为：e2,1,e2,2,e2,3；交通事件e3对应交通事故率、经济损失以及人员伤亡的指标值分别为e3,1,e3,2,e3,3；交通事件en对应交通事故率、经济损失以及人员伤亡的指标值分别为en,1,en,2,en,3；。
在得到每一交通事件对应每一指标的多个指标值后，可以根据指标值设置该交通事件对应每一指标的多个权重值。例如，根据统计得到的交通事件e1对应交通事故率、经济损失以及人员伤亡的指标值：e1,1,e1,2,e1,3，可以设置交通事件e1对应交通事故率、经济损失以及人员伤亡的权重值分别为：
在一个实施例中，设置方式可以是根据指标值的大小设置权重值，在该实施例中，步骤S2102具体包括：
对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应每一所述指标的多个指标值的大小设置该交通事件对应每一所述指标的权重值，其中，所述多个指标值与所述多个权重值在数值大小相对应。
具体的，根据指标值的大小设置权重值，以保证指标值与权重值在数值大小上相对应，也就说，指标值大，对应的权重值就大，指标值小，对应的权重值就小。
继续上面的例子进行说明，根据统计得到的交通事件e1对应交通事故率、经济损失以及人员伤亡的指标值：e1,1,e1,2,e1,3，如果三个指标值按照数值大小从高到低排序为e1,1>e1,2>e1,3，则根据指标值设置的三个权重值在数值大小上排序为
通过每一交通事件对应每一指标的多个指标值的大小设置每一交通事件对应每一指标的多个权重值，使得指标值与权重值在数值大小上是相对应的，可以保证设置的权重值能够更加准确。
继续参加图3，在步骤S2103中，根据所述多个权重值确定该交通事件对应的综合风险权重。
具体的，在通过步骤S2102中，对于每一交通事件，根据该交通事件对应每一指标的多个指标值设置该交通事件对应每一指标的多个权重值后，则可以根据多个权重值确定该交通事件对应的综合风险权重。
在一个实施例中，步骤S2103具体包括：
根据所述多个权重值之和与所述多个指标的个数的比值，得到该交通事件对应的综合风险权重。
如前所述，综合风险权重是综合多种驾驶风险在交通事件中的比重所得到的权重，驾驶风险则是车辆驾驶过程中发生交通事故的风险，因此，对于每一交通事故，可以将该交通事故对应每一指标的多个指标值所设置的多个权重值之和与指标个数的比值，用来表示该交通事件对应的综合风险权重。
举例说明，假设有n个交通事件，分别为e1,e2,e3....en，表示交通事故的指标有m个，分别为I1,I2,I3....Im，交通事件e1对应每一指标的指标值为e1,1,e1,2,e1,3....e1,m，交通事件e2对应每一指标的指标值为e2,1,e2,2,e2,3....e2,m，交通事件e3对应每一指标的指标值为e3,1,e3,2,e3,3....e3,m，交通事件en对应每一指标的指标值为en,1,en,2,en,3....en,m，交通事件e1对应每一指标的权重值为交通事件e2对应每一指标的权重值为交通事件e3对应每一指标的权重值为/>交通事件en对应每一指标的权重值为/>则n个交通事件e1,e2,e3....en对应的综合风险权重分别为/>
继续参见图2，在步骤S220中，接收路侧装置发送的目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故概率。
具体的，不同的车辆可能处在相同或不同的交通场景中，遇到相同或不同的交通事件，可能对车辆带来不同的驾驶风险。路侧装置可以实时检测目标车辆在多个交通事件中发生交通事故的多个事故概率，并将检测得到的多个事故概率发送至远端处理装置，其中，事故概率可以是目标车辆与其他车辆发生碰撞的事故概率。
在一个实施例中，通过路侧装置检测目标车辆与其他车辆发生碰撞的概率的方法可以是：路侧装置首先获取到目标车辆相对速度、目标车辆行驶方向、目标车辆类型、地表粘度、弯度、能见度、道路类型等参数信息，然后结合物理学领域的引力场论模型、弹簧势能模型、多普勒效应模型和获取到的参数信息计算得到目标车辆与其他车辆之间的碰撞强度，将碰撞强度与标准碰撞强度的比值，作为目标车辆与其他车辆发生碰撞的事故概率。
步骤S230，根据所述多个综合风险权重和所述多个事故概率确定所述目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数。
在通过步骤S210获取到多个综合风险权重，以及通过步骤S220获取到多个事故概率后，根据多个综合风险权重和多个事故概率可以确定目标车辆在多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数。
在一个实施例中，步骤S230具体包括：
对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应的综合风险权重和所述目标车辆在该交通事件中对应的事故概率的乘积，得到所述目标车辆在该交通事件中对应的事故风险系数。
继续上面的举例进行说明，n个交通事件e1,e2,e3....en对应的综合风险权重分别为而目标车辆在n个交通事件e1,e2,e3....en中对应的多个事故概率分别为p1,p2,p3.....pn，则可以计算得到目标车辆在n个交通事件e1,e2,e3....en对应的事故风险系数分别为：
步骤S240、根据所述多个事故风险系数生成所述目标车辆的驾驶风险预警通知。
具体的，事故风险系数是目标车辆在交通事件中发生交通事故的风险系数，由此可见，事故风险系数越大，则说明交通事件为紧急事件，在该交通事件中发生交通事故的风险越大，因此，在获得目标车辆在多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数后，可以根据多个事故风险系数生成目标车辆的驾驶风险预警通知。
在一个实施例中，可以预设阈值，将多个事故风险系数与预设阈值进行比较，以生成驾驶风险预警通知。在该实施例中，步骤S240具体包括：
若所述目标车辆在任一所述交通事件中对应的事故风险系数大于预设阈值，则对所述目标车辆生成该交通事件对应的驾驶风险预警通知。
需要说明的是，预设阈值的大小可以根据具体情况进行设定，如果希望驾驶安全度高，那么可以将预设阈值设置得低一些，否则，可以设置得高一些。在另一个实施例中，预设阈值的值是可以变化的，例如采用按时间线性衰减或着指数衰减的模式，每次生成驾驶风险预警通知后，预设阈值从最大值开始经一定时间衰减到最小值，然后又回到最大值，需要说明的是，预设阈值的变化方式可以根据具体情况进行设定，本申请实施例在此不做限定。
当目标车辆在任一交通事件中对应的事故风险系数大于预设阈值，则对目标车辆生成该交通事件对应的驾驶风险预警通知，举例说明，如果目标车辆在前向碰撞事件中对应的事故风险系数大于预设阈值，则对目标车辆生成前向碰撞预警通知，如果目标车辆在前方紧急制动事件中对应的事故风险大于预设阈值，则对目标车辆生成前方紧急制动预警。
以上实施例考虑在车辆不同的交通场景中可能面临的交通事件，通过获取多个交通事件对应综合风险权重以及目标车辆在多个交通事件分别对应的多个事故概率，计算出目标车辆在多个交通事件中发生交通事故的事故风险系数，根据事故风险系数对车辆驾驶风险进行准确预警，避免错预警或漏预警的问题，可以提高对车辆存在驾驶风险进行预警的准确性，进而提高了用户体验。
以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的车辆驾驶风险的预警方法。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述的车辆驾驶风险的预警方法的实施例。
图4示出了根据本申请的一个实施例的车辆驾驶风险的预警装置的框图，参照图4所示，根据本申请的一个实施例的车辆驾驶风险的预警装置400，包括：获取单元402、接收单元404、确定单元406和生成单元408。
其中，获取单元402，用于获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重；接收单元404，用于接收路侧装置发送的目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故概率；确定单元406，用于根据所述多个综合风险权重和所述多个事故概率确定所述目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数；生成单元408，用于根据所述多个事故风险系数生成所述目标车辆的驾驶风险预警通知。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述确定单元406配置为：对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应的综合风险权重和所述目标车辆在该交通事件中对应的事故概率的乘积，得到所述目标车辆在该交通事件中对应的事故风险系数。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取单元402配置为：指标确定子单元，用于确定表示交通事故的多个指标；设置子单元，用于对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应每一所述指标的多个指标值设置该交通事件对应每一所述指标的多个权重值；权重确定子单元，用于根据所述多个权重值确定该交通事件对应的综合风险权重。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述权重确定子单元配置为：根据所述多个权重值之和与所述多个指标的个数的比值，得到该交通事件对应的综合风险权重。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述设置子单元配置为：对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应每一所述指标的多个指标值的大小设置该交通事件对应每一所述指标的权重值，其中，所述多个指标值与所述多个权重值在数值大小相对应。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述生成单元408配置为：若所述目标车辆在任一所述交通事件中对应的事故风险系数大于预设阈值，则对所述目标车辆生成该交通事件对应的驾驶风险预警通知。
图5示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
需要说明的是，图5示出的电子设备的计算机系统500仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 503中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口505也连接至总线504。
以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。
需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种车辆驾驶风险的预警方法，其特征在于，包括：
获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重，所述综合风险权重是综合多种驾驶风险在交通事件中的比重所得到的权重；
接收路侧装置发送的目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故概率；
根据所述多个综合风险权重和所述多个事故概率确定所述目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数，所述事故风险系数是所述目标车辆在交通事件中发生交通事故的风险系数；
根据所述多个事故风险系数生成所述目标车辆的驾驶风险预警通知。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个综合风险权重和所述多个事故概率确定所述目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数，包括：
对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应的综合风险权重和所述目标车辆在该交通事件中对应的事故概率的乘积，得到所述目标车辆在该交通事件中对应的事故风险系数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重，包括：
确定表示交通事故的多个指标；
对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应每一所述指标的多个指标值设置该交通事件对应每一所述指标的多个权重值；
根据所述多个权重值确定该交通事件对应的综合风险权重。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个权重值确定该交通事件对应的综合风险权重，包括：
根据所述多个权重值之和与所述多个指标的个数的比值，得到该交通事件对应的综合风险权重。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应每一所述指标的多个指标值设置该交通事件对应每一所述指标的多个权重值，包括：
对于每一所述交通事件，根据该交通事件对应每一所述指标的多个指标值的大小设置该交通事件对应每一所述指标的权重值，其中，所述多个指标值与所述多个权重值在数值大小相对应。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个事故风险系数生成所述目标车辆的驾驶风险预警通知，包括：
若所述目标车辆在任一所述交通事件中对应的事故风险系数大于预设阈值，则对所述目标车辆生成该交通事件对应的驾驶风险预警通知。
7.一种车辆驾驶风险的预警装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取多个交通事件分别对应的多个综合风险权重，所述综合风险权重是综合多种驾驶风险在交通事件中的比重所得到的权重；
接收单元，用于接收路侧装置发送的目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故概率；
确定单元，用于根据所述多个综合风险权重和所述多个事故概率确定所述目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数，所述事故风险系数是所述目标车辆在交通事件中发生交通事故的风险系数；
生成单元，用于根据所述多个事故风险系数生成所述目标车辆的驾驶风险预警通知。
8.一种车辆驾驶风险的预警系统，其特征在于，包括：
路侧装置，用于实时检测目标车辆在多个交通事件中分别对应的多个事故概率；
远端处理装置，用于获取所述多个交通事件分别对应的多个综合风险权重，所述综合风险权重是综合多种驾驶风险在交通事件中的比重所得到的权重；根据所述多个综合风险权重和所述多个事故概率确定所述目标车辆在所述多个交通事件中分别对应的多个事故风险系数，所述事故风险系数是所述目标车辆在交通事件中发生交通事故的风险系数；根据所述多个事故风险系数生成所述目标车辆的驾驶风险预警通知。
9.一种计算机可读介质，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6中任一项所述的车辆驾驶风险的预警方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的车辆驾驶风险的预警方法。
CN202010136634.5A 2020-03-02 2020-03-02 车辆驾驶风险的预警方法、装置、介质及电子设备 Active CN111383454B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010136634.5A CN111383454B (zh) 2020-03-02 2020-03-02 车辆驾驶风险的预警方法、装置、介质及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010136634.5A CN111383454B (zh) 2020-03-02 2020-03-02 车辆驾驶风险的预警方法、装置、介质及电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111383454A CN111383454A (zh) 2020-07-07
CN111383454B true CN111383454B (zh) 2024-01-30

Family

ID=71215275

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010136634.5A Active CN111383454B (zh) 2020-03-02 2020-03-02 车辆驾驶风险的预警方法、装置、介质及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111383454B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114694412B (zh) * 2020-12-25 2024-08-13 腾讯科技（深圳）有限公司 车辆安全管理控制方法、装置、系统及电子设备
CN115273546A (zh) * 2022-07-25 2022-11-01 深圳市元征软件开发有限公司 一种风险提示方法、装置、设备及介质
CN118351696B (zh) * 2024-06-18 2024-09-17 山东大学 基于车路协同整体感知的交通事件分级预警方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102568226A (zh) * 2011-12-16 2012-07-11 东南大学 一种基于不良天气条件的快速道路可变限速控制方法
WO2015184578A1 (en) * 2014-06-03 2015-12-10 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Adaptive warning management for advanced driver assistance system (adas)
CN107945311A (zh) * 2017-11-29 2018-04-20 深圳市轱辘车联数据技术有限公司 一种危险驾驶行为的预警方法、装置、存储介质及服务器
CN108346317A (zh) * 2018-04-11 2018-07-31 北京汽车研究总院有限公司 道路风险预警方法和装置
CN109389824A (zh) * 2017-08-04 2019-02-26 华为技术有限公司 一种驾驶风险的评估方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014211756A (ja) * 2013-04-18 2014-11-13 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102568226A (zh) * 2011-12-16 2012-07-11 东南大学 一种基于不良天气条件的快速道路可变限速控制方法
WO2015184578A1 (en) * 2014-06-03 2015-12-10 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Adaptive warning management for advanced driver assistance system (adas)
CN109389824A (zh) * 2017-08-04 2019-02-26 华为技术有限公司 一种驾驶风险的评估方法及装置
CN107945311A (zh) * 2017-11-29 2018-04-20 深圳市轱辘车联数据技术有限公司 一种危险驾驶行为的预警方法、装置、存储介质及服务器
CN108346317A (zh) * 2018-04-11 2018-07-31 北京汽车研究总院有限公司 道路风险预警方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN111383454A (zh) 2020-07-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111383454B (zh) 车辆驾驶风险的预警方法、装置、介质及电子设备
CN110784825B (zh) 车辆行驶轨迹的生成方法、装置
CN113593218A (zh) 交通异常事件的检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN111613055A (zh) 车辆驾驶风险的预警方法及装置
CN113525403B (zh) 车辆行驶的预警方法、装置、电子设备和存储介质
CN111798661A (zh) 车辆行驶中的超车预警方法及装置
CN111739343B (zh) 车辆事故风险的预警方法、装置、介质及电子设备
CN115841243A (zh) 非法运营车辆的识别方法及电子设备
CN111739290A (zh) 车辆预警方法及装置
CN112991735B (zh) 交通流量监测系统的测试方法、装置及设备
CN114333416A (zh) 基于神经网络的车辆风险预警方法、设备及自动驾驶车辆
CN112230663B (zh) 车辆定位数据的监测方法、装置
CN112132015B (zh) 违规驾驶姿势的检测方法、装置、介质和电子设备
CN111572538B (zh) 车辆碰撞预警阈值确定方法、装置
CN111710188B (zh) 车辆告警提示的方法、装置、电子设备及存储介质
CN110659280A (zh) 道路阻断异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111833608B (zh) 路况信息的处理方法、装置
CN113781837B (zh) 骑行安全实现方法、装置、介质及电子设备
CN111260912B (zh) 车辆编队的处理方法及装置
CN111524389A (zh) 车辆驾驶方法和装置
CN112991770B (zh) 行进状态监测方法、装置、电子设备、介质及程序产品
CN111583632B (zh) 车辆驾驶风险应对方法、装置
CN114120651B (zh) 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品
CN116863700A (zh) 事故风险区域识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112289023B (zh) 用于自动驾驶的停车仿真测试方法、装置及相关设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant