CN111862642A

CN111862642A - 预警信息提示方法、装置

Info

Publication number: CN111862642A
Application number: CN202010687277.1A
Authority: CN
Inventors: 侯琛
Original assignee: Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Current assignee: Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date: 2020-07-16
Filing date: 2020-07-16
Publication date: 2020-10-30

Abstract

本申请的实施例提供了一种预警信息提示方法、装置。该方法包括：分别确定与预警信息一一对应的交通事故率，得到至少两个交通事故率；分别确定与所述预警信息一一对应的交通风险值，得到至少两个交通风险值；基于所述至少两个交通事故率和所述至少两个交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长；按照所述提示顺序和所述提示时长，提示所述预警信息。本申请实施例的技术方案能够保证对交通预警信息进行分时复用的提示，进而可以提高交通预警信息在提示给用户过程中的有序性。

Description

预警信息提示方法、装置

技术领域

本申请涉及计算机及安全辅助驾驶技术领域，具体而言，涉及一种预警信息提示方法、装置、计算机程序产品或计算机程序、计算机可读介质、及电子设备。

背景技术

随着人工智能在安全辅助驾驶技术领域中的需求的推动，使得云计算也迅速发展起来。在交通场景中，比如车辆在给用户提示用于辅助车辆驾驶的预警信息的场景，车辆一般是将接收到的不同类型的预警信息同时显示在电子屏幕上，或者是随机播报给用户，然而，在实际驾驶中，过多的提示信息会影响用户体验，因此，如何利用计算机技术特别是云计算技术保证车辆为用户提供有序的且更具参考价值的预警信息是亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请的实施例提供了一种预警信息提示方法、装置、计算机程序产品或计算机程序、计算机可读介质、及电子设备，至少从一定程度上可以保证车辆为用户提供有序的且更具参考价值的预警信息。

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，提供了一种预警信息提示方法，其中，所述预警信息分为至少两种类型，所述方法包括：分别确定与所述预警信息一一对应的交通事故率，得到至少两个交通事故率；分别确定与所述预警信息一一对应的交通风险值，得到至少两个交通风险值；基于所述至少两个交通事故率和所述至少两个交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长；按照所述提示顺序和所述提示时长，提示所述预警信息。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种预警信息提示装置，所述预警信息分为至少两种类型，所述装置包括：第一确定单元，被用于分别确定与所述预警信息一一对应的交通事故率，得到至少两个交通事故率；第二确定单元，被用于分别确定与所述预警信息一一对应的交通风险值，得到至少两个交通风险值；第三确定单元，被用于基于所述至少两个交通事故率和所述至少两个交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长；提示单元，被用于按照所述提示顺序和所述提示时长，提示所述预警信息。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第一确定单元包括：第一获取单元，被用于获取历史上的交通事故信息；分类单元，被用于基于所述预警信息的至少两种类型，通过预先训练好的机器学习模型对所述交通事故信息进行分类，得到至少两类交通事故信息；统计单元，被用于根据所述至少两类交通事故信息，分别统计各类交通事故的事故率，得到至少两个交通事故率。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第二确定单元包括：第二获取单元，被用于获取与所述预警信息的类型相对应的子交通风险值集合，所述子交通风险值集合中包括至少一个子交通风险值；排序单元，被用于按照从大到小的顺序，对所述子交通风险值集合中的子交通风险值进行排序；第四确定单元，被用于在所述子交通风险值集合中确定排序靠前的至少一个目标子交通风险值，其中，所述至少一个目标子交通风险值的和与所述至少一个子交通风险值的和之间的比值不低于预定阈值；第五确定单元，被用于将所述至少一个目标子交通风险值的和确定为所述与所述预警信息相对应的交通风险值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述预定阈值通过如下方式确定：分别获取与所述预警信息一一对应的交通事故率，并根据与所述预警信息一一对应的交通事故率，分别确定与所述预警信息一一对应的所述预定阈值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第三确定单元包括：第一排列单元，被用于按照各个交通风险值从大到小的顺序，为所述预警信息排列提示顺序；第一分配单元，被用于基于各个交通事故率的比例关系，分别为所述预警信息分配提示时长。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第三确定单元包括：第二排列单元，被用于按照各个交通事故率从大到小的顺序，为所述预警信息排列提示顺序；第二分配单元，被用于基于各个交通风险值的比例关系，分别为所述预警信息分配提示时长。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述预警信息均包括至少一条子预警信息，所述提示单元配置为：根据所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值，分别在所述预警信息中确定各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长；按照所述各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长，对所述预警信息中的各条子预警信息进行提示。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述提示单元还配置为：按照预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值从大到小的顺序，分别在所述预警信息中为各条子预警信息排列子提示顺序；基于所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值的比例关系，分别在所述预警信息中为各条子预警信息分配子提示时长。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述预警信息包括安全类预警信息，效率类预警信息，以及标志标牌类预警信息中的至少两种。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面或者第一方面的各种可选实现方式中提供的方法。

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预警信息提示方法。

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预警信息提示方法。

在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，通过确定与所述预警信息一一对应的交通事故率和交通风险值，并且根据确定得到的交通事故率和交通风险值为所述预警信息确定提示顺序和提示时长，最后按照每一类预警信息对应的提示顺序和提示时长，对所述预警信息进行提示。一方面，每一种类型的交通事故的交通事故率能反映出该类型交通事故在历史上的严重程度，进而能够体现出相同类型预警信息的重要性，另一方面，每一种类型的交通风险的交通风险值能反映出该类型交通风险在未来对交通安全的威胁程度，进而体现出相同类型预警信息的重要性。所以，在本申请中，通过同时考虑交通事故率和交通风险值两个因素，来为每一类预警信息确定提示顺序和提示时长，可以保证车辆为用户提供有序的且更具参考价值的预警信息。

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预警信息提示方法的流程图；

图3示出了根据本申请的一个实施例的分别确定与所述预警信息一一对应的交通事故率的细节流程图；

图4示出了根据本申请的一个实施例的确定与预警信息相对应的交通风险值的细节流程图；

图5示出了根据本申请的一个实施例的确定预定阈值的方法流程图；

图6示出了根据本申请的一个实施例的确定针对所述预警信息的提示顺序和提示时长的细节流程图；

图7示出了根据本申请的一个实施例的确定针对所述预警信息的提示顺序和提示时长的细节流程图；

图8示出了根据本申请的一个实施例的提示所述预警信息的方法流程图；

图9示出了根据本申请的一个实施例的分别在所述预警信息中确定各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长的细节流程图；

图10示出了根据本申请的一个实施例的预警信息提示装置的框图；

图11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，系统架构可以包括终端设备(如图1中所示智能手机101、平板电脑102和便携式计算机103中的一种或多种，当然也可以是台式计算机等等)、网络104和服务器105。网络104用以在终端设备和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线通信链路、无线通信链路等等。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器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终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。

在本申请的一个实施例中，可以是由如图1中所示的服务器105分别确定与所述预警信息一一对应的交通事故率，以及与所述预警信息一一对应的交通风险值，并基于与所述预警信息一一对应的交通事故率和交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长，之后便将所述预警信息以及与所述预警信息相对应的提示顺序信息和提示时长信息发送给终端设备，以便于终端设备按照所述提示顺序和所述提示时长，为用户提示所述预警信息。

需要说明的是，本申请实施例所提供的预警信息提示方法一般由服务器105执行，相应地，预警信息提示装置一般设置于服务器105中。但是，在本申请的其它实施例中，终端设备也可以与服务器具有相似的功能，从而执行本申请实施例所提供的预警信息提示方案，例如，服务器105在将所述预警信息直接发送给终端设备之后，由终端设备根据与所述预警信息一一对应的交通事故率和交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长，并按照所述提示顺序和所述提示时长，为用户提示所述预警信息。

还需要说明的是，本申请实施例所提供的预警信息提示方法除了由上述所提到的服务器105或者终端设备来执行之外，还可以由具有云计算功能的云服务器来执行。

具体的，所述云计算(cloud computing)是一种计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展。通过建立云计算资源池(简称云平台，一般称为IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)平台，在资源池中部署多种类型的虚拟资源，供外部客户选择使用。云计算资源池中主要包括：计算设备(为虚拟化机器，包含操作系统)、存储设备、网络设备。

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预警信息提示方法的流程图。该预警信息提示方法可以由具有计算处理功能的设备来执行，比如可以由图1中所示的服务器105来执行，也可以由图1中所示的终端设备来执行，还可以由具有云计算功能的云服务器来执行。参照图2所示，该预警信息提示方法至少包括步骤210至步骤270，详细介绍如下：

在步骤210中，分别确定与所述预警信息一一对应的交通事故率，得到至少两个交通事故率。

在本申请中，预警信息可以分为至少两种类型，例如，可以是安全类预警信息，效率类预警信息，以及标志标牌类预警信息中的至少两种类型。

在本申请中，交通事故率是指发生交通事故的比率，其中，交通事故也可以分为至少两种类型，进一步的，交通事故的类型与预警信息的类型一一对应，例如，可以是安全类交通事故，效率类交通事故，以及标志标牌类交通事故中的至少两种类型。

在本申请中，对于每一种类型的交通事故，都对应有一个交通事故率，例如，安全类交通事故率是指发生安全类交通事故的比率。

在本申请的一个实施例中，分别确定与所述预警信息一一对应的交通事故率，得到至少两个交通事故率，可以按照如图3所示的步骤执行。

参见图3，示出了根据本申请的一个实施例的分别确定与所述预警信息一一对应的交通事故率的细节流程图，具体包括步骤211至213：

在步骤211中，获取历史上的交通事故信息。

历史上的交通事故信息可以从交通管理部门获取，也可以从互联网中进行爬取。具体而言，交通事故信息包括发生交通事故的次数，以及每一次引发交通事故的原因等信息。

在步骤212中，基于所述预警信息的至少两种类型，通过预先训练好的机器学习模型对所述交通事故信息进行分类，得到至少两类交通事故信息。

在本申请中，可以参照预警信息的至少两种类型，通过预先训练好的机器学习模型对所述交通事故信息进行分类。例如，参照安全类预警信息，效率类预警信息，以及标志标牌类预警信息对应的类型，通过预先训练好的机器学习模型对所述交通事故信息进行分类，得到安全类交通事故信息，效率类交通事故信息，以及标志标牌类交通事故信息。

在本申请中，预先训练好的机器学习模型可以是简单的线性分类模型，在具体应用中，可以是通过机器学习模型分析交通事故信息中的交通事故原因，根据其原因特征对对所述交通事故信息进行分类。

在步骤213中，根据所述至少两类交通事故信息，分别统计各类交通事故的事故率，得到至少两个交通事故率。

继续参照图2，在步骤230中，分别确定与所述预警信息一一对应的交通风险值，得到至少两个交通风险值。

在本申请中，交通风险值是一个预测值，可以用于表征车辆在未来可能会发生交通事故的风险程度，例如车辆在未来可能发生安全类交通事故的风险程度，还例如车辆在未来可能发生效率类交通事故的风险程度，还例如车辆在未来可能发生标志标牌类交通事故的风险程度。

在本申请中，每一类预警信息都对应包括一个交通风险值，例如，可以是安全类预警信息中包括的安全类交通风险值，效率类预警信息中包括的效率类交通风险值，以及标志标牌类预警信息中包括的标志标牌类交通风险值。

在本申请的一个实施例中，针对所述预警信息中的每一类预警信息，与所述预警信息相对应的交通风险值可以按照如图4所示的步骤确定。

参见图4，示出了根据本申请的一个实施例的确定与预警信息相对应的交通风险值的细节流程图，具体包括步骤231至234：

在步骤231中，获取与所述预警信息的类型相对应的子交通风险值集合，所述子交通风险值集合中包括至少一个子交通风险值。

在本申请中，每一类预警信息都对应有一个子交通风险值集合，且所述子交通风险值集合中包括至少一个子交通风险值。

具体的，每一类预警信息都包括至少一条子预警信息，其中，每一条子预警信息中包括一个交通风险值，例如，安全类预警信息包括三条子预警信息，分别为碰撞子预警信息、车辆失控子预警信息，恶劣天气子预警信息，进一步的，这三条子预警信息对应的子交通风险值分别为发生碰撞的风险值、发生车辆失控的风险值、发生恶劣天气的风险值。

在步骤232中，按照从大到小的顺序，对所述子交通风险值集合中的子交通风险值进行排序。

在步骤233中，在所述子交通风险值集合中确定排序靠前的至少一个目标子交通风险值，其中，所述至少一个目标子交通风险值的和与所述至少一个子交通风险值的和之间的比值不低于预定阈值。

在本实施例的一个具体实现中，所述预定阈值可以按照如图5所示的步骤确定。

参见图5，示出了根据本申请的一个实施例的确定预定阈值的方法流程图，具体包括步骤2331至2332：

在步骤2331中，分别获取与所述预警信息一一对应的交通事故率。

在步骤2332中，根据与所述预警信息一一对应的交通事故率，分别确定与所述预警信息一一对应的所述预定阈值。

在本申请中，可以通过如下公式确定安全类预警信息对应的预定阈值：

P_safety＝1-p_safety

其中，P_safety表示安全类预警信息对应的预定阈值；p_safety表示安全类预警信息对应的交通事故率。

在本申请中，可以通过如下公式确定效率类预警信息对应的预定阈值：

P_efficiency＝1-p_efficiency

其中，P_efficiency表示效率类预警信息对应的预定阈值；p_efficiency表示效率类预警信息对应的交通事故率。

在本申请中，可以通过如下公式确定标志标牌类预警信息对应的预定阈值：

P_mark＝1-p_mark

其中，P_mark表示标志标牌类预警信息对应的预定阈值；p_mark表示标志标牌类预警信息对应的交通事故率。

在本实施例的一个具体实现中，所述预定阈值还可以是获取总交通事故率，并根据所述总交通事故率，确定所述预定阈值。

在本申请中，总交通事故率可以是指历史上发生各类交通事故的比率。

在本申请中，可以通过如下公式确定所述预定阈值：

P＝1-p

其中，P表示预定阈值；p表示总交通事故率。

继续参照图4，在步骤234中，将所述至少一个目标子交通风险值的和确定为所述与所述预警信息相对应的交通风险值。

需要注意的是，在本实施例中，也可以将所述至少一个子交通风险值的和确定为所述与所述预警信息相对应的交通风险值。

在本申请中，所述至少一个目标子交通风险值的和或者所述至少一个子交通风险值的和确定为所述与所述预警信息相对应的交通风险值，可以从整体提上反映出每一类型的交通风险在未来对交通安全的威胁程度。

继续参照图2，在步骤250中，基于所述至少两个交通事故率和所述至少两个交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长。

在本申请的一个实施例中，基于所述至少两个交通事故率和所述至少两个交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长，可以按照如图6所示的步骤执行。

参见图6，示出了根据本申请的一个实施例的确定针对所述预警信息的提示顺序和提示时长的细节流程图，具体包括步骤251至252：

在步骤251中，按照各个交通风险值从大到小的顺序，为所述预警信息排列提示顺序。

具体的，例如，安全类预警信息中包括的安全类交通风险值为3，效率类预警信息中包括的效率类交通风险值为2，标志标牌类预警信息中包括的标志标牌类交通风险值为1，则这三类预警信息的提示顺序为：安全类预警信息第一个提示，效率类预警信息第二个提示，标志标牌类预警信息第三个提示。

在步骤252中，基于各个交通事故率的比例关系，分别为所述预警信息分配提示时长。

具体的，例如，所述预警信息的提示总时长为600秒，安全类交通事故的事故率为0.3％，标志标牌类交通事故的事故率为0.2％，效率类交通事故的事故率为0.1％，那么根据这三个交通事故率的比例关系3:2:1，安全类预警信息分配的提示时长则为300秒，标志标牌类预警信息分配的提示时长则为200秒，效率类预警信息分配的提示时长则为100秒。

参见图7，示出了根据本申请的一个实施例的确定针对所述预警信息的提示顺序和提示时长的细节流程图，具体包括步骤253至254：

在步骤253中，按照各个交通事故率从大到小的顺序，为所述预警信息排列提示顺序。

具体的，例如，安全类交通事故的事故率为0.3％，标志标牌类交通事故的事故率为0.2％，效率类交通事故的事故率为0.1％，那么根据这三个交通事故率从大到小的顺序，则所述预警信息的提示顺序为：安全类预警信息第一个提示，效率类预警信息第二个提示，标志标牌类预警信息第三个提示。

在步骤254中，基于各个交通风险值的比例关系，分别为所述预警信息分配提示时长。

具体的，例如，所述预警信息的提示总时长为600秒，安全类预警信息中包括的安全类交通风险值为3，效率类预警信息中包括的效率类交通风险值为2，标志标牌类预警信息中包括的标志标牌类交通风险值为1，那么根据这三个交通风险值的比例关系3:2:1，安全类预警信息分配的提示时长则为300秒，标志标牌类预警信息分配的提示时长则为200秒，效率类预警信息分配的提示时长则为100秒。

在上述两个实施例中，由于每一种类型的交通事故的交通事故率能反映出该类型交通事故在历史上的严重程度，从而能够体现出相同类型预警信息的重要性，而每一种类型的交通风险的交通风险值能反映出该类型交通风险在未来对交通安全的威胁程度，进而能体现出相同类型预警信息的重要性。所以，通过同时考虑交通事故率和交通风险值两个因素，来为每一类预警信息确定提示顺序和提示时长，可以保证车辆为用户提供有序的且更具参考价值的预警信息。

继续参照图2，在步骤270中，按照所述提示顺序和所述提示时长，提示所述预警信息。

在本申请中，所述预警信息均可以包括至少一条子预警信息，每一条子预警信息中包括一个子交通风险值，其中，该子交通风险值用于表征该子预警信息中的交通风险在未来对交通安全的威胁程度。

在本申请的一个实施例中，提示所述预警信息可以按照如图8所示的步骤执行。

参见图8，示出了根据本申请的一个实施例的提示所述预警信息的方法流程图，具体包括步骤271至272：

在步骤271中，根据所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值，分别在所述预警信息中确定各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长。

在本实施例的一个具体实现中，根据所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值，分别在所述预警信息中确定各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长，可以按照如图9所示的步骤执行。

参见图9，示出了根据本申请的一个实施例的分别在所述预警信息中确定各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长的细节流程图，具体包括步骤2711至2712：

在步骤2711中，按照所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值从大到小的顺序，分别在所述预警信息中为各条子预警信息排列子提示顺序。

在步骤2712中，基于所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值的比例关系，分别在所述预警信息中为各条子预警信息分配子提示时长。

继续参见图8，在步骤272中，按照所述各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长，对所述预警信息中的各条子预警信息进行提示。

在本申请的另一个实施例中，提示所述预警信息可以按照如下方式进行提示：

对于每一类预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值，按照从大到小的顺序排序；分别在所述预警信息中确定子交通风险值排序靠前的至少一条目标子预警信息，其中，所述至少一条目标子预警信息对应的子交通风险值的和与所述至少一条子预警信息对应的子交通风险值的和之间的比值不低于预定阈值；分别确定所述预警信息中各条目标子预警信息在所述提示时间内的子提示顺序和子提示时间。按照所述各条目标子预警信息的子提示顺序和子提示时间，在所述提示时间内对所述预警信息中的各条目标子预警信息进行提示。

具体来说，在本申请中，针对每一类预警信息，都可以该预警信息的提示顺序和提示时长；而针对每一类预警信息中每一条子预警信息，也可以确定该子预警信息的子提示顺序和子提示时长。故根据每一类预警信息的提示顺序和提示时长和每一条子预警信息的子提示顺序和子提示时长，可以保证车辆为用户提供有序的且更具参考价值的预警信息。

以下以安全类预警信息，效率类预警信息，以及标志标牌类预警信息为例，对本申请的一个实施例的技术方案进行详细阐述：

步骤1：执行主体(目标车辆)从交通管理部门获取安全类交通事故、效率类交通事故、标志标牌类交通事故各自的历史事故率，分别记为：

p_safety,p_efficiency,p_mark

步骤2：执行主体确定安全类交通事故率、效率类交通事故率、标志标牌类交通事故率在总交通事故率中所占的比重，分别记为：

w_safety,w_efficiency,w_mark

其中，

w_safety＝p_safety/(p_safety+p_efficiency+p_mark)；

w_efficiency＝p_efficiency/(p_safety+p_efficiency+p_mark)；

w_mark＝p_mark/(p_safety+p_efficiency+p_mark)。

步骤3：执行主体根据步骤2中确定的比重为每一类预警信息的分配提示时长。

在所述预警信息的提示总时长T内，根据安全类交通事故率在总交通事故率中所占的比重w_safety、效率类交通事故率在总交通事故率中所占的比重w_efficiency、标志标牌类交通事故率在总交通事故率中所占的比重w_mark，分别为安全类预警信息、效率类预警信息、标志标牌类预警信息分配的时间为：

Tw_safety，Tw_efficiency，Tw_mark

步骤4：执行主体获取所述预警信息中子预警信息对应的子交通风险值。

假设本车从预警系统接收到的安全类预警信息有n条，则对应的交通风险值分别是：

E_safety,1，E_safety,2，……，E_safety,n

假设本车从预警系统接收到的效率类预警信息有m条，则对应的交通风险值分别是：

E_efficiency,1，E_efficiency,2，……，E_efficiency,m

假设本车从预警系统接收到的标志标牌类预警信息有k条，则对应的交通风险值分别是：

E_mark,1，E_mark,2，……，E_mark,k

步骤5：执行主体确定待提示的预警信息。

对于安全类预警信息来说，在时间段Tw_safety内，从E_safety,1，E_safety,2，……，E_safety,n中确定交通风险值排在前面(按照从大到小的顺序)的x个交通风险值E_safety,i1，E_safety,i2，……，E_safety,ix对应的x条安全类预警信息作为待提示的安全类预警信息，其中，上述x个交通风险值E_safety,i1，E_safety,i2，……，E_safety,ix需满足：

(E_safety,i1+E_safety,i2+...+E_safety,ix)/(E_safety,1+E_safety,2+...+E_safety,n)≥1-p_safety

在本申请中，将待提示安全类预警信息对应的交通风险值与所有安全类预警信息对应的交通风险值之间的比值大于或者等于预定阈值1-p_safety时，有利于降低安全类交通事故率。

对于效率类预警信息来说，在时间段Tw_efficiency内，从E_efficiency,1，E_efficiency,2，……，E_efficiency,m中确定交通风险值排在前面(按照从大到小的顺序)的y个交通风险值E_{efficiency,i1}，E_{efficiency,i2}，……，E_{efficiency,iy}对应的y条效率类预警信息作为待提示的效率类预警信息，其中，上述y个交通风险值E_{efficiency,i1}，E_{efficiency,i2}，……，E_{efficiency,iy}需满足：

(E_{efficiency,i1}+E_{efficiency,i2}+...+E_{efficiency,iy})/(E_efficiency,1+E_efficiency,2+...+E_efficiency,m)≥1-p_efficiency

在本申请中，将待提示效率类预警信息对应的交通风险值与所有效率类预警信息对应的交通风险值之间的比值大于或者等于预定阈值1-p_efficiency时，有利于降低效率类交通事故率。

对于标志标牌类预警信息来说，在时间段Tw_mar内，从E_mark,1，E_mark,2，……，E_mark,k中确定交通风险值排在前面(按照从大到小的顺序)的z个交通风险值E_mark,i1，E_mark,i2，……，E_mark,iz对应的z条标志标牌类预警信息作为待提示的标志标牌类预警信息，其中，上述z个交通风险值E_mark,i1，E_mark,i2，……，E_mark,iz需满足：

(E_mark,i1+E_mark,i2+...+E_mark,iz)/(E_mark,1+E_mark,2+...+E_mark,k)≥1-p_mark

在本申请中，将待提示标志标牌类预警信息对应的交通风险值与所有标志标牌类预警信息对应的交通风险值之间的比值大于或者等于预定阈值1-p_mark时，有利于降低标志标牌类交通事故率。

步骤6：执行主体确定对安全类预警信息、效率类预警信息、标志标牌类预警信息进行提示的顺序。

按照安全类预警信息对应的交通风险值w_safety(E_safety,i1+E_safety,i2+...+E_safety,ix)，效率类预警信息对应的交通风险值w_efficiency(E_{efficiency,i1}+E_{efficiency,i2}+...+E_{efficiency,iy})，标志标牌类预警信息对应的交通风险值w_mark(E_mark,i1+E_mark,i2+...+E_mark,iz)从大到小的顺序，确定对安全类预警信息、效率类预警信息、标志标牌类预警信息进行提示的顺序。

步骤7：执行主体确定对每一类预警信息中的子类预警信息进行子提示的顺序和子提示时长。

对于步骤5中确定的安全类预警信息中的子预警信息来说，按照每一条子预警信息对应的子交通风险值的大小顺序，从大到小依次对每一条子预警信息进行提示，其中，对于安全类预警信息中x条待提示的安全类预警信息E_safety,i1，E_safety,i2，……，E_safety,ix进行提示的提示时长分别是：Tw_safetyE_safety,i1/(E_safety,i1+E_safety,i2...+E_safety,ix)，Tw_safetyE_safety,i2/(E_safety,i1+E_safety,i2...+E_safety,ix)，……，Tw_safetyE_safety,ix/(E_safety,i1+E_safety,i2...+E_safety,ix)。

对于步骤5中确定的效率类预警信息中的子预警信息来说，按照每一条子预警信息对应的子交通风险值的大小顺序，从大到小依次对每一条子预警信息进行提示，其中，对于效率类预警信息中y条待提示的效率类预警信息E_{efficiency,i1}，E_{efficiency,i2}，……，E_{efficiency,iy}进行提示的提示时长分别是：Tw_efficiencyE_{efficiency,i1}/(E_{efficiency,i1}+E_{efficiency,i2}...+E_{efficiency,iy})，Tw_efficiencyE_{efficiency,i2}/(E_{efficiency,i1}+E_{efficiency,i2}...+E_{efficiency,iy})，……，Tw_efficiencyE_{efficiency,iy}/(E_{efficiency,i1}+E_{efficiency,i2}...+E_{efficiency,iy})。

对于步骤5中确定的标志标牌类预警信息中的子预警信息来说，按照每一条子预警信息对应的子交通风险值的大小顺序，从大到小依次对每一条子预警信息进行提示，其中，对于标志标牌类预警信息中z条待提示的标志标牌类预警信息E_mark,i1，E_mark,i2，……，E_mark,iz进行提示的提示时长分别是：Tw_markE_mark,i1/(E_mark,i1+E_mark,i2...+E_mark,iz)，Tw_markE_mark,i2/(E_mark,i1+E_mark,i2...+E_mark,iz)，……，Tw_markE_mark,ix/(E_mark,i1+E_mark,i2...+E_mark,iz)。

此外，本申请发明人对本申请实施例重复进行仿真实验10次，分别统计了本发明与现有技术的安全类预警准确率之比、本发明与现有技术的效率类预警准确率之比、以及本发明与现有技术的标志标牌类预警准确率之比，得到实验结果如表1。

表1

通过表1可以看出。相对于现有技术中预警信息提示方法，本申请中的预警信息提示方法能够对用户进行更准确的预警信息提示。

在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，一方面，每一种类型的交通事故的交通事故率能反映出该类型交通事故在历史上的严重程度，进而能够体现出相同类型预警信息的重要性，另一方面，每一种类型的交通风险的交通风险值能反映出该类型交通风险在未来对交通安全的威胁程度，进而体现出相同类型预警信息的重要性。所以，在本申请中，通过同时考虑交通事故率和交通风险值两个因素，来为每一类预警信息确定提示顺序和提示时长，可以保证车辆为用户提供有序的且更具参考价值的预警信息，进而推动了人工智能在安全辅助驾驶技术领域中的应用。

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预警信息提示方法。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预警信息提示方法的实施例。

图10示出了根据本申请的一个实施例的预警信息提示装置的框图。

参照图10所示，根据本申请的一个实施例的预警信息提示装置1000，包括：第一确定单元1001、第二确定单元1002、第三确定单元1003和提示单元1004。

其中，第一确定单元1001，被用于分别确定与所述预警信息一一对应的交通事故率，得到至少两个交通事故率；第二确定单元1002，被用于分别确定与所述预警信息一一对应的交通风险值，得到至少两个交通风险值；第三确定单元1003，被用于基于所述至少两个交通事故率和所述至少两个交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长；提示单元1004，被用于按照所述提示顺序和所述提示时长，提示所述预警信息。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第一确定单元1001包括：第一获取单元，被用于获取历史上的交通事故信息；分类单元，被用于基于所述预警信息的至少两种类型，通过预先训练好的机器学习模型对所述交通事故信息进行分类，得到至少两类交通事故信息；统计单元，被用于根据所述至少两类交通事故信息，分别统计各类交通事故的事故率，得到至少两个交通事故率。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第二确定单元1002包括：第二获取单元，被用于获取与所述预警信息的类型相对应的子交通风险值集合，所述子交通风险值集合中包括至少一个子交通风险值；排序单元，被用于按照从大到小的顺序，对所述子交通风险值集合中的子交通风险值进行排序；第四确定单元，被用于在所述子交通风险值集合中确定排序靠前的至少一个目标子交通风险值，其中，所述至少一个目标子交通风险值的和与所述至少一个子交通风险值的和之间的比值不低于预定阈值；第五确定单元，被用于将所述至少一个目标子交通风险值的和确定为所述与所述预警信息相对应的交通风险值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第三确定单元1003包括：第一排列单元，被用于按照各个交通风险值从大到小的顺序，为所述预警信息排列提示顺序；第一分配单元，被用于基于各个交通事故率的比例关系，分别为所述预警信息分配提示时长。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第三确定单元1003包括：第二排列单元，被用于按照各个交通事故率从大到小的顺序，为所述预警信息排列提示顺序；第二分配单元，被用于基于各个交通风险值的比例关系，分别为所述预警信息分配提示时长。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述预警信息均包括至少一条子预警信息，所述提示单元1004配置为：根据所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值，分别在所述预警信息中确定各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长；按照所述各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长，对所述预警信息中的各条子预警信息进行提示。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述提示单元1004还配置为：按照所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值从大到小的顺序，分别在所述预警信息中为各条子预警信息排列子提示顺序；基于所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值的比例关系，分别在所述预警信息中为各条子预警信息分配子提示时长。

需要说明的是，图11示出的电子设备的计算机系统1100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11所示，计算机系统1100包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)1101，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)1102中的程序或者从储存部分1108加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)1103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 1103中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 1101、ROM 1102以及RAM 1103通过总线1104彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口1105也连接至总线1104。

以下部件连接至I/O接口1105：包括键盘、鼠标等的输入部分1106；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1107；包括硬盘等的储存部分1108；以及包括诸如LAN(Local AreaNetwork，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1109。通信部分1109经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1111也根据需要连接至I/O接口1105。可拆卸介质1111，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1111上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分1108。

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程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1109从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1111被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1101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程序代码。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程序代码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程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面或者第一方面的各种可选实现方式中提供的方法。

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

1.一种预警信息提示方法，其特征在于，所述预警信息分为至少两种类型，所述方法包括：

分别确定与所述预警信息一一对应的交通事故率，得到至少两个交通事故率；

分别确定与所述预警信息一一对应的交通风险值，得到至少两个交通风险值；

基于所述至少两个交通事故率和所述至少两个交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长；

按照所述提示顺序和所述提示时长，提示所述预警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别确定与所述预警信息一一对应的交通事故率，得到至少两个交通事故率，包括：

获取历史上的交通事故信息；

基于所述预警信息的至少两种类型，通过预先训练好的机器学习模型对所述交通事故信息进行分类，得到至少两类交通事故信息；

根据所述至少两类交通事故信息，分别统计各类交通事故的事故率，得到至少两个交通事故率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述预警信息中的每一类预警信息，与所述预警信息相对应的交通风险值通过如下方式确定：

获取与所述预警信息的类型相对应的子交通风险值集合，所述子交通风险值集合中包括至少一个子交通风险值；

按照从大到小的顺序，对所述子交通风险值集合中的子交通风险值进行排序；

在所述子交通风险值集合中确定排序靠前的至少一个目标子交通风险值，其中，所述至少一个目标子交通风险值的和与所述至少一个子交通风险值的和之间的比值不低于预定阈值；

将所述至少一个目标子交通风险值的和确定为所述与所述预警信息相对应的交通风险值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预定阈值通过如下方式确定：

分别获取与所述预警信息一一对应的交通事故率；

根据与所述预警信息一一对应的交通事故率，分别确定与所述预警信息一一对应的所述预定阈值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少两个交通事故率和所述至少两个交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长，包括：

按照各个交通风险值从大到小的顺序，为所述预警信息排列提示顺序；

基于各个交通事故率的比例关系，分别为所述预警信息分配提示时长。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少两个交通事故率和所述至少两个交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长，包括：

按照各个交通事故率从大到小的顺序，为所述预警信息排列提示顺序；

基于各个交通风险值的比例关系，分别为所述预警信息分配提示时长。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预警信息均包括至少一条子预警信息，所述提示所述预警信息，包括：

根据所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值，分别在所述预警信息中确定各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长；

按照所述各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长，对所述预警信息中的各条子预警信息进行提示。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值，分别在所述预警信息中确定各条子预警信息的子提示顺序和子提示时长，包括：

按照所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值从大到小的顺序，分别在所述预警信息中为各条子预警信息排列子提示顺序；

基于所述预警信息中各条子预警信息对应的子交通风险值的比例关系，分别在所述预警信息中为各条子预警信息分配子提示时长。

9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述预警信息包括安全类预警信息，效率类预警信息，以及标志标牌类预警信息中的至少两种。

10.一种预警信息提示装置，其特征在于，所述预警信息分为至少两种类型，所述装置包括：

第一确定单元，被用于分别确定与所述预警信息一一对应的交通事故率，得到至少两个交通事故率；

第二确定单元，被用于分别确定与所述预警信息一一对应的交通风险值，得到至少两个交通风险值；

第三确定单元，被用于基于所述至少两个交通事故率和所述至少两个交通风险值，为所述预警信息确定提示顺序和提示时长；

提示单元，被用于按照所述提示顺序和所述提示时长，提示所述预警信息。