CN114333386B - 导航信息的推送方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种导航信息的推送方法、装置及存储介质，涉及计算机技术领域，通过向通行状态受到交通异常影响的车辆推送用于提示其重新规划行驶路径的导航信息，从而可以避免交通拥堵现象的发生。该方法包括：基于至少一个无人机采集的目标图像确定交通异常类型；根据交通异常类型从预设训练模型集合中确定目标训练模型，并采用目标训练模型对目标图像进行处理，得到图像处理结果；根据候选车辆的行程信息和图像处理结果确定目标车辆，并向目标车辆推送导航信息，该导航信息用于提示目标车辆重新规划行驶路径。

Description

导航信息的推送方法、装置及存储介质

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种导航信息的推送方法、装置及存储介质。

背景技术

目前，车辆在行驶过程中，后台服务器可以向车载设备或移动终端推送一些导航信息，车内驾驶员可以基于推送的导航信息获取路况信息，并根据该路况信息驾驶车辆前进。比如，导航信息中可以包括前方路段中的岔路信息、红绿灯信息以及限速信息等，驾驶员可以基于这些信息提前规划驾驶路径或者控制车辆减速等。

然而，现有的导航信息的推送方法中，只能对上述固定信息进行推送，无法向车辆推送一些突发事件的信息，所以在出现突发事件时，经常会出现交通拥堵。

发明内容

本申请提供一种导航信息的推送方法、装置及存储介质，通过向通行状态受到交通异常影响的车辆推送用于提示其重新规划行驶路径的导航信息，从而可以避免交通拥堵现象的发生。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，本申请提供一种导航信息的推送方法，包括：基于至少一个无人机采集的目标图像确定交通异常类型；根据交通异常类型从预设训练模型集合中确定目标训练模型，并采用目标训练模型对目标图像进行处理，得到图像处理结果；根据候选车辆的行程信息和图像处理结果确定目标车辆，并向目标车辆推送导航信息。其中，导航信息用于提示目标车辆重新规划行驶路径。

本申请提供的技术方案中，由于不同类型的交通异常对于道路的通行状态的影响程度不同，所以本申请首先可以基于无人机采集的目标图像确定出交通异常类型。然后，基于该种交通异常类型从预设训练模型集合中确定出用于处理该种交通异常类型图像的目标训练模型，并得到图像处理结果。另外，由于不同类型的交通异常对于不同行驶信息的车辆的影响程度也不同。所以，本申请可以结合候选车辆的行程信息和目标训练模型对目标图像的图像处理结果，确定出需要重新规划行驶路径的目标车辆，并对目标车辆进行导航信息的推送，该导航信息用于提示目标车辆重新规划行驶路径。可以看出，本申请提供的技术方案能够确定出不同类型的交通异常对不同车辆的通行状态的影响结果，并且能够对通行状态受到影响的目标车辆进行导航信息的推送，以提示目标车辆重新规划行驶路径。这样，在出现交通异常时，目标车辆的驾驶员可以根据导航信息的提示绕开交通异常的路段，从而可以避免交通拥堵现象的发生。

可选的，在一种可能的设计方式中，图像处理结果至少包括交通异常位置，上述“根据候选车辆的行程信息和图像处理结果确定目标车辆”可以包括：

根据行程信息确定候选车辆在目标时长内是否途经交通异常位置；

若确定候选车辆在目标时长内途经交通异常位置，则将候选车辆确定为目标车辆。

可选的，在另一种可能的设计方式中，在交通异常类型为道路出现障碍物的情况下，交通异常位置为障碍物的位置，图像处理结果还包括障碍物对车辆通行的影响结果，上述“根据候选车辆的行程信息和图像处理结果确定目标车辆”可以包括：

在影响结果为影响车辆通行的情况下，根据行程信息确定候选车辆在目标时长内是否途经障碍物的位置；

若确定候选车辆在目标时长内途经障碍物的位置，则将候选车辆确定为目标车辆。

可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“基于至少一个无人机采集的目标图像确定交通异常类型”，可以包括：

根据当前区域内签约车辆数量和/或当前车流量，确定为当前区域调度无人机的目标数量；

根据目标数量和当前区域内无人机的初始数量，为当前区域调度无人机；

控制调度后当前区域内的无人机在当前区域内基于预设导航路径采集目标图像；

根据目标图像确定交通异常类型。

可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“根据候选车辆的行程信息和图像处理结果确定目标车辆”之前，还可以包括：

对目标图像进行特征提取，获取目标图像中的车辆身份标识；

在目标图像中的车辆身份标识与标识数据库中的车辆身份标识匹配成功的情况下，将目标图像中的车辆身份标识对应的车辆确定为候选车辆。

可选的，在另一种可能的设计方式中，本申请提供的导航信息的推送方法还可以包括：

在基于目标图像确定无交通异常的情况下，按照预设规则删除存储的目标图像；

或者，向采集目标图像的无人机发送第一控制指令；第一控制指令用于指示采集目标图像的无人机按照预设规则删除存储的目标图像。

可选的，在另一种可能的设计方式中，本申请提供的导航信息的推送方法还可以包括：

在确定出现拥堵路段的情况下，根据至少一个无人机的任务信息确定目标无人机；

向目标无人机发送第二控制指令；第二控制指令包括拥堵路段的位置，第二控制指令用于指示目标无人机飞行至拥堵路段的位置采集目标图像。

第二方面，本申请提供一种导航信息的推送装置，包括确定模块和推送莫模块；。

确定模块，用于基于至少一个无人机采集的目标图像确定交通异常类型；

确定模块，还用于根据交通异常类型从预设训练模型集合中确定目标训练模型，并采用目标训练模型对目标图像进行处理，得到图像处理结果；

推送模块，用于根据候选车辆的行程信息和确定模块确定的图像处理结果确定目标车辆，并向目标车辆推送导航信息；导航信息用于提示目标车辆重新规划行驶路径。

可选的，在一种可能的设计方式中，图像处理结果至少包括交通异常位置，确定模块具体用于：

根据行程信息确定候选车辆在目标时长内是否途经交通异常位置；

若确定候选车辆在目标时长内途经交通异常位置，则将候选车辆确定为目标车辆。

可选的，在另一种可能的设计方式中，在交通异常类型为道路出现障碍物的情况下，交通异常位置为障碍物的位置，图像处理结果还包括障碍物对车辆通行的影响结果，确定模块具体用于：

在影响结果为影响车辆通行的情况下，根据行程信息确定候选车辆在目标时长内是否途经障碍物的位置；

若确定候选车辆在目标时长内途经障碍物的位置，则将候选车辆确定为目标车辆。

可选的，在另一种可能的设计方式中，确定模块具体用于：

根据当前区域内签约车辆数量和/或当前车流量，确定为当前区域调度无人机的目标数量；

根据目标数量和当前区域内无人机的初始数量，为当前区域调度无人机；

控制调度后当前区域内的无人机在当前区域内基于预设导航路径采集目标图像；

根据目标图像确定交通异常类型。

可选的，在另一种可能的设计方式中，本申请提供的导航信息的推送装置还可以包括：特征提取模块；

特征提取模块，用于在确定模块根据候选车辆的行程信息和图像处理结果确定目标车辆之前，对目标图像进行特征提取，获取目标图像中的车辆身份标识；

确定模块还用于，在目标图像中的车辆身份标识与标识数据库中的车辆身份标识匹配成功的情况下，将目标图像中的车辆身份标识对应的车辆确定为候选车辆。

可选的，在另一种可能的设计方式中，本申请提供的导航信息的推送装置还可以包括：删除模块和发送模块；

删除模块，用于在基于目标图像确定无交通异常的情况下，按照预设规则删除存储的目标图像；

或者，删除模块，用于调用发送模块向采集目标图像的无人机发送第一控制指令；第一控制指令用于指示采集目标图像的无人机按照预设规则删除存储的目标图像。

可选的，在另一种可能的设计方式中，本申请提供的导航信息的推送装置还可以包括：发送模块；

确定模块，用于在确定出现拥堵路段的情况下，根据至少一个无人机的任务信息确定目标无人机；

发送模块，用于向目标无人机发送第二控制指令；第二控制指令包括拥堵路段的位置，第二控制指令用于指示目标无人机飞行至拥堵路段的位置采集目标图像。

第三方面，本申请提供一种导航信息的推送装置，包括存储器、处理器、总线和通信接口；存储器用于存储计算机执行指令，处理器与存储器通过总线连接；当导航信息的推送装置运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使导航信息的推送装置执行如上述第一方面提供的导航信息的推送方法。

可选的，该导航信息的推送装置还可以包括收发器，该收发器用于在导航信息的推送装置的处理器的控制下，执行收发数据、信令或者信息的步骤，例如，向目标无人机发送第二控制指令。

进一步可选的，该导航信息的推送装置可以是用于实现导航信息的推送的物理机，也可以是物理机中的一部分装置，例如可以是物理机中的芯片系统。该芯片系统用于支持导航信息的推送装置实现第一方面中所涉及的功能，例如，接收，发送或处理上述导航信息的推送方法中所涉及的数据和/或信息。该芯片系统包括芯片，也可以包括其他分立器件或电路结构。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行指令时，使得计算机执行如第一方面提供的导航信息的推送方法。

第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，当计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面提供的导航信息的推送方法。

需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中，计算机可读存储介质可以与导航信息的推送装置的处理器封装在一起的，也可以与导航信息的推送装置的处理器单独封装，本申请对此不做限定。

本申请中第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述，可以参考第一方面的详细描述；并且，第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。

在本申请中，上述导航信息的推送装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定，在实际实现中，这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本申请类似，属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内。

本申请的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种导航信息的推送方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种道路出现障碍物的场景示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种导航信息的推送方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的又一种导航信息的推送方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的又一种导航信息的推送方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的又一种导航信息的推送方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种导航信息的推送装置的结构示意图；

图8为本申请实施例提供的另一种导航信息的推送装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本申请实施例提供的导航信息的推送方法、装置及存储介质进行详细地描述。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。

本申请的说明书以及附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，或者用于区别对同一对象的不同处理，而不是用于描述对象的特定顺序。

此外，本申请的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选的还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选的还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。

目前，车辆在行驶过程中，后台服务器可以向车载设备或移动终端推送一些导航信息，车内驾驶员可以基于推送的导航信息获取路况信息，并根据该路况信息驾驶车辆前进。比如，导航信息中可以包括前方路段中的岔路信息、红绿灯信息以及限速信息等，驾驶员可以基于这些信息提前规划驾驶路径或者控制车辆减速等。

然而，现有的导航信息的推送方法中，只能对上述固定信息进行推送，无法向车辆推送一些突发事件的信息，所以在出现突发事件时，经常会出现交通拥堵。

针对上述现有技术中存在的问题，本申请实施例提供了一种导航信息的推送方法，该方法能够确定出不同类型的交通异常对不同车辆的通行状态的影响结果，并且能够对通行状态受到影响的目标车辆进行导航信息的推送，以提示目标车辆重新规划行驶路径。这样，在出现交通异常时，目标车辆的驾驶员可以根据导航信息的提示绕开交通异常的路段，从而可以避免交通拥堵现象的发生。

本申请实施例提供的导航信息的推送方法可以适用于导航信息的推送装置，该导航信息的推送装置可以为物理机(如服务器)，也可以为部署在物理机上的虚拟机(virtualmachine，VM)。该导航信息的推送装置用于获取无人机采集的目标图像，然后基于对目标图像的处理结果和各车辆的行程信息向目标车辆推送导航信息。

下面结合附图对本申请实施例提供的导航信息的推送方法进行详细说明。

参照图1，本申请实施例提供的导航信息的推送方法包括S101-S103：

S101、基于至少一个无人机采集的目标图像确定交通异常类型。

本申请实施例中，为了能够及时获取出现交通异常处的目标图像，可以基于无人机采集该目标图像。另外，由于不同类型的交通异常对于道路的通行状态的影响程度不同，所以，可以基于无人机采集的目标图像确定交通异常类型。示例性的，交通异常类型可以为道路出现障碍物，或者可以为交通事故等。

示例性的，可以事先根据样本图像和样本图像的交通异常类型训练用于识别交通异常类型的模型，然后可以基于调用该模型确定目标图像对应的交通异常类型。可以理解的是，具体基于样本图像和样本图像的交通异常类型训练用于识别交通异常类型的模型的算法和训练过程，可以参照现有技术中的相关描述，本申请实施例在此不再赘述。

可选的，在一种可能的实现方式中，导航信息的推送装置可以根据当前区域内签约车辆数量和/或当前车流量，确定为当前区域调度无人机的目标数量；然后根据目标数量和当前区域内无人机的初始数量，为当前区域调度无人机；之后可以控制调度后当前区域内的无人机在当前区域内基于预设导航路径采集目标图像，根据目标图像确定交通异常类型。

其中，预设导航路径可以是事先为无人机确定的巡航路径。示例性的，每个无人机可以按照固定的导航路径往返飞行，在飞行过程中通过对飞行高度和采集视野进行调整，实现对指定范围内的路面图像进行采集，每个区域内的多个无人机的采集范围之和可以覆盖该区域。

为了在无人机总数量有限的情况下实现对各区域内无人机的合理调度，本申请实施例可以基于各区域内的车流量对各区域内的无人机数量进行动态调整。示例性的，可以先根据各区域的历史车流量数据确定在各区域内部署无人机的初始数量，然后可以基于各区域内的当前车流量对初始数量进行调整。比如，当某一时刻当前区域内车流量增多时，需要在当前无人机数量的基础上，继续为当前区域调度一定数量的无人机。具体的，可以事先确定出车流量和无人机的目标数量的对应关系，在确定出当前区域的车流量后，根据车流量和无人机的目标数量的对应关系，确定出需要为当前区域部署的无人机的目标数量。然后可以根据当前区域内无人机的初始数量和目标数量确定出需要为当前区域重新调度的无人机的数量。又比如，当某一时刻当前区域内车流量减少时，可以将当前区域内部署的一部分无人机调回无人机停靠基地，或者将当前区域内部署的一部分无人机调至车流量更多的区域执行采集目标图像的任务。

另外，本申请实施例可以应用于对网约车进行导航信息推送的场景，所以，导航信息的推送装置还可以结合当前区域内的签约车辆数量对当前区域内部署的无人机的数量进行动态调整，以进一步实现对各区域内部署的无人机数量的合理性。

可选的，在一种可能的实现方式中，导航信息的推送装置可以在确定出现拥堵路段的情况下，根据至少一个无人机的任务信息确定目标无人机；然后向目标无人机发送第二控制指令。

其中，第二控制指令包括拥堵路段的位置，第二控制指令用于指示目标无人机飞行至拥堵路段的位置采集目标图像。无人机的任务信息可以是无人机的工作状态。

示例性的，导航信息的推送装置可以对各个区域内各条路段的车流量进行监控，当确定某个区域内某条路段的车流量超过车流量阈值的情况下，可以将该路段确定为拥堵路段。或者，导航信息的推送装置可以从行驶的车辆接收反馈信息，该反馈信息中可以包括拥堵路段的位置。

本申请实施例中，无人机可以基于预设导航路径，通过巡航的方式进行目标图像的采集。这样，在基于无人机采集的目标图像确定出现交通异常时，可能距离实际出现交通异常已经过了一段时间。因此，为了提高基于目标图像确定交通异常类型的及时性，导航信息的推送装置可以在确定出现拥堵路段的情况下，调度工作状态为空闲的无人机快速前往拥堵路段的位置采集目标图像。这样，可以确保及时获取交通异常信息，从而可以将导航信息及时推送给目标车辆，避免交通拥堵。或者，为了进一步提高获取交通异常信息的实时性，导航信息的推送装置可以在确定出现拥堵路段的情况下，可以从距离拥堵路段最近的位置调度空闲无人机。

可选的，导航信息的推送装置可以在基于目标图像确定无交通异常的情况下，按照预设规则删除存储的目标图像；或者，向采集目标图像的无人机发送第一控制指令；该第一控制指令用于指示采集目标图像的无人机按照预设规则删除存储的目标图像。

其中，预设规则可以是确定目标图像无交通异常之后，直接将对应的目标图像进行删除，也可以是每间隔预设时长对存储的目标图像进行一次清理。

在一种可能的实现方式中，若目标图像存储在导航信息的推送装置中，则导航信息的推送装置可以每间隔预设时长对存储的目标图像进行一次清理，或者，在每次对目标图像进行交通异常类型识别后，若确定无交通异常，则可以将对应的目标图像删除。

在另一种可能的实现方式中，若目标图像存储在无人机中，则无人机可以每间隔预设时长对存储的目标图像进行一次清理，或者，当导航信息的推送装置对目标图像进行交通异常类型识别后，若确定无交通异常，则可以向采集目标图像的无人机，发送用于指示采集目标图像的无人机删除存储的目标图像的控制指令。

在又一种可能的实现方式中，无人机在采集到目标图像后，可以自身对目标图像进行交通异常类型识别，那么在识别之后，无人机无需接收控制指令即可按照预设规则删除存储的目标图像。

由于无人机和导航信息的推送装置的存储资源是有限的，所以，本申请实施例中，可以将采集到的无交通异常的目标图像删除，以节省存储资源。这样，还可以提高无人机执行任务的时长。

S102、根据交通异常类型从预设训练模型集合中确定目标训练模型，并采用目标训练模型对目标图像进行处理，得到图像处理结果。

其中，预设训练模型集合中包括交通异常类型与目标训练模型的对应关系；目标训练模型根据样本图像和样本图像的处理结果训练得到。

为了提高对于图像处理结果的准确率，本申请实施例中可以采用不同的训练模型对不同类型交通异常的目标图像进行处理。

S103、根据候选车辆的行程信息和图像处理结果确定目标车辆，并向目标车辆推送导航信息。

其中，导航信息用于提示目标车辆重新规划行驶路径。

可选的，图像处理结果至少包括交通异常位置，导航信息的推送装置可以根据行程信息确定候选车辆在目标时长内是否途经交通异常位置；若确定候选车辆在目标时长内途经交通异常位置，则将候选车辆确定为目标车辆。

可选的，在一种可能的实现方式中，在交通异常类型为交通事故的情况下，交通异常位置可以为事故位置，目标时长可以为处理该交通事故的预计处理时长。则导航信息的推送装置可以根据行程信息确定候选车辆在预计处理时长内是否途经事故位置；若确定候选车辆在预计处理时长内途经事故位置，则将候选车辆确定为目标车辆。

交通事故作为最常见的一种交通异常类型，经常会导致交通拥堵。但是，不同的交通事故的处理时长可能不同，比如，大型交通事故的处理时长较长，小型交通事故的处理时长较短。并且，不同路段发生的交通事故的处理时长可能不同。比如，在一些行车道较多的路段发生交通事故时，处理该交通事故的时长相对较短，而在一些单行道上发生交通事故时，处理该交通事故的处理时长相对较长。所以，本申请实施例可以调用目标训练模型确定交通事故的预计处理时长，然后可以根据该预计处理时长和每个候选车辆的行程信息确定各车辆行驶至事故位置时，事故能否处理结束，也即是可以根据预计处理时长确定交通事故是否会对各车辆的通行造成影响，然后可以将通行受到影响的车辆确定为目标车辆，向其推送用于提示其重新规划行驶路径的导航信息，从而避免交通拥堵现象的发生。

可选的，在另一种可能的实现方式中，在交通异常类型为道路出现障碍物的情况下，交通异常位置为障碍物的位置；图像处理结果还包括障碍物对车辆通行的影响结果；导航信息的推送装置在影响结果为影响车辆通行的情况下，可以根据行程信息确定候选车辆在目标时长内是否途经障碍物的位置；若确定候选车辆在目标时长内途经障碍物的位置，则将候选车辆确定为目标车辆。

其中，目标时长可以是人为事先确定的时长，比如，目标时长可以为1小时。行程信息可以是候选车辆的当前位置，也可以包括候选车辆在目标时长内的导航路线。若确定候选车辆在目标时长内的导航路线途经障碍物的位置，则可以确定候选车辆在目标时长内途经障碍物的位置。或者，可以根据候选车辆的当前位置和障碍物的位置计算出从候选车辆的当前位置行驶至障碍物的位置所需的最大时长，若该最大时长小于目标时长，则可以确定候选车辆在目标时长内可能途经障碍物的位置。

当道路上出现障碍物时，可能会影响到车辆的通行。但是，不同类型的障碍物对于车辆的通行的影响结果不同，比如，当道路临时施工时，可能会设置有路障，下雨天时可能会设置有临时的雨水处理装置，路障和临时的雨水处理装置会导致车辆无法从当前车道通行。当道路上出现一些从车辆上掉落的物体时，这些物体可能会影响车辆的通行，也可能不会影响车辆的通行。另外，障碍物的尺寸大小对于车辆的通行的影响结果也可能不同，比如，当障碍物的尺寸很小时，不会对车辆的通行造成影响。所以，本申请实施例可以事先获取不同类型和不同尺寸大小的障碍物的样本图像，然后标记样本图像中的障碍物对车辆的通行的影响结果，之后可以基于样本图像和样本图像的影响结果得到目标训练模型。这样，导航信息的推送装置可以调用该目标训练模型确定目标图像中的障碍物是否会对车辆的通行造成影响，然后可以将通行受到障碍物影响的车辆确定为目标车辆，向其推送用于提示其重新规划行驶路径的导航信息，从而避免交通拥堵现象的发生。

示例性的，参照图2，提供了一种道路出现障碍物的场景示意图。若无人机采集的目标图像中仅包括有图2中的障碍物A，由于障碍物A的尺寸较小，所以不会对车辆B的通行造成影响，此时不用将车辆B确定为目标车辆，也即是不用向车辆B推送用于提示其重新规划行驶路径的导航信息。若无人机采集的目标图像中包括有图2中的障碍物B，由于障碍物B的尺寸较大，所以会对车辆B的通行造成影响，此时可以将车辆B确定为目标车辆，并向车辆B推送用于提示其重新规划行驶路径的导航信息。

可选的，本申请实施例可以通过如下方式确定候选车辆：对目标图像进行特征提取，获取目标图像中的车辆身份标识；在目标图像中的车辆身份标识与标识数据库中的车辆身份标识匹配成功的情况下，将目标图像中的车辆身份标识对应的车辆确定为候选车辆。

在本申请实施例应用于对网约车进行导航信息推送的场景中，候选车辆可以为当前区域内的签约车辆。

在一种可能的实现方式中，导航信息的推送装置可以对目标图像中的车牌区域进行特征提取，获取到目标图像对应的车辆身份标识，然后将该车辆身份标识与包含所有签约车辆的车辆身份标识的标识数据库进行匹配，确定该车辆是否为签约车辆。

在另一种可能的实现方式中，可以在签约车辆的车身上事先设置特定的车身标识，导航信息的推送装置可以基于该特定的车身标识确定该车辆是否为签约车辆。

可选的，本申请实施例可以通过如下方式确定候选车辆：获取各车辆的行程信息，根据各车辆的行程信息和预设时间段确定候选车辆。

预设时间段可以是人为事先确定的时间段。

由于目标图像的分辨率有限，获取到的目标图像中的车辆身份标识的清晰度也是有限的，这会影响识别车辆身份标识的准确度。所以，可选的，导航信息的推送装置可以对所有车辆的行程信息进行监控，然后可以根据监控到的行程信息确定在未来的预设时间段内可能处于当前区域内的车辆，之后可以将这些车辆确定为候选车辆。相比于基于目标图像确定候选车辆，这种确定候选车辆的方式可以更为准确的确定出未来一段时间当前区域内的候选车辆。

示例性的，在本申请实施例应用于对网约车进行导航信息推送的场景中，导航信息的推送装置可以对所有签约车辆的行程信息进行监控，然后可以根据监控的行程信息确定在未来一段时间可能处于当前区域内的签约车辆，之后可以将这些车辆确定为候选车辆。

可以理解的是，在实际应用中，本申请实施例提供的导航信息的推送方法还可以应用于其他场景中，对应的可以通过其他方式确定候选车辆。比如，导航信息的推送方法可以应用于，对使用导航应用程序的车辆进行导航信息推送的场景，对应的，候选车辆可以为当前时刻正在使用导航应用程序且开启驾驶模式的车辆。

示例性的，本申请实施例中，导航信息的推送装置可以通过向目标车辆的车载设备发送导航信息，实现对目标车辆的导航信息推送。或者，可以向与目标车辆的车载设备连接的移动终端发送导航信息，实现对目标车辆的导航信息推送。其中，移动终端可以为手机、平板电脑或者可穿戴电子设备等不同类型的终端。

本申请实施例提供的技术方案中，由于不同类型的交通异常对于道路的通行状态的影响程度不同，所以本申请首先可以基于无人机采集的目标图像确定出交通异常类型。然后，基于该种交通异常类型从预设训练模型集合中确定出用于处理该种交通异常类型图像的目标训练模型，并得到图像处理结果。另外，由于不同类型的交通异常对于不同行驶信息的车辆的影响程度也不同。所以，本申请可以结合候选车辆的行程信息和目标训练模型对目标图像的图像处理结果，确定出需要重新规划行驶路径的目标车辆，并对目标车辆进行导航信息的推送，该导航信息用于提示目标车辆重新规划行驶路径。可以看出，本申请实施例提供的技术方案能够确定出不同类型的交通异常对不同车辆的通行状态的影响结果，并且能够对通行状态受到影响的目标车辆进行导航信息的推送，以提示目标车辆重新规划行驶路径。这样，在出现交通异常时，目标车辆的驾驶员可以根据导航信息的提示绕开交通异常路段，从而可以避免交通拥堵现象的发生。

综合以上描述，如图3所示，本申请实施例还提供了一种导航信息的推送方法，包括S301-S304：

S301、基于至少一个无人机采集的目标图像确定出现交通事故。

S302、从预设训练模型集合中确定目标训练模型，并采用目标训练模型对目标图像进行处理，得到对交通事故的预计处理时长和事故位置。

S303、根据行程信息确定候选车辆在预计处理时长内是否途经事故位置。

S304、若确定候选车辆在预计处理时长内途经事故位置，则将候选车辆确定为目标车辆。

可选的，如图4所示，本申请实施例还提供了一种导航信息的推送方法，包括S401-S404：

S401、基于至少一个无人机采集的目标图像确定道路出现障碍物。

S402、从预设训练模型集合中确定目标训练模型，并采用目标训练模型对目标图像进行处理，得到障碍物的位置和影响结果。

S403、在影响结果为影响车辆通行的情况下，根据行程信息确定候选车辆在目标时长内是否途经障碍物的位置。

S404、若确定候选车辆在预设时长内途经障碍物的位置，则将候选车辆确定为目标车辆。

可选的，如图5所示，图1中的步骤S101可以替换为S1011-S1014：

S1011、根据当前区域内签约车辆数量和/或当前车流量，确定为当前区域调度无人机的目标数量。

S1012、根据目标数量和当前区域内无人机的初始数量，为当前区域调度无人机。

S1013、控制调度后当前区域内的无人机在当前区域内基于预设导航路径采集目标图像。

S1014、根据目标图像确定交通异常类型。

可选的，如图6所示，图1中的步骤S103之前，还可以包括S1031-S1032：

S1031、对目标图像进行特征提取，获取目标图像中的车辆身份标识。

S1032、在目标图像中的车辆身份标识与标识数据库中的车辆身份标识匹配成功时，将目标图像中的车辆身份标识对应的车辆确定为候选车辆。

如图7所示，本申请实施例还提供了一种导航信息的推送装置，该导航信息的推送装置可以包括：确定模块11和推送模块12。

其中，确定模块11执行上述方法实施例中的S101和S102，推送模块12执行上述方法实施例中的S103。

具体地，确定模块11，用于基于至少一个无人机采集的目标图像确定交通异常类型；

确定模块11，还用于根据交通异常类型从预设训练模型集合中确定目标训练模型，并采用目标训练模型对目标图像进行处理，得到图像处理结果；

推送模块12，用于根据候选车辆的行程信息和确定模块11确定的图像处理结果确定目标车辆，并向目标车辆推送导航信息；导航信息用于提示目标车辆重新规划行驶路径。

可选的，在一种可能的设计方式中，图像处理结果至少包括交通异常位置，确定模块11具体用于：

根据行程信息确定候选车辆在目标时长内是否途经交通异常位置；

若确定候选车辆在目标时长内途经交通异常位置，则将候选车辆确定为目标车辆。

可选的，在另一种可能的设计方式中，在交通异常类型为道路出现障碍物的情况下，交通异常位置为障碍物的位置，图像处理结果还包括障碍物对车辆通行的影响结果，确定模块11具体用于：

在影响结果为影响车辆通行的情况下，根据行程信息确定候选车辆在目标时长内是否途经障碍物的位置；

若确定候选车辆在目标时长内途经障碍物的位置，则将候选车辆确定为目标车辆。

可选的，在另一种可能的设计方式中，确定模块11具体用于：

根据当前区域内签约车辆数量和/或当前车流量，确定为当前区域调度无人机的目标数量；

根据目标数量和当前区域内无人机的初始数量，为当前区域调度无人机；

控制调度后当前区域内的无人机在当前区域内基于预设导航路径采集目标图像；

根据目标图像确定交通异常类型。

可选的，在另一种可能的设计方式中，本申请提供的导航信息的推送装置还可以包括：特征提取模块；

特征提取模块，用于在确定模块11根据候选车辆的行程信息和图像处理结果确定目标车辆之前，对目标图像进行特征提取，获取目标图像中的车辆身份标识；

确定模块11还用于，在目标图像中的车辆身份标识与标识数据库中的车辆身份标识匹配成功的情况下，将目标图像中的车辆身份标识对应的车辆确定为候选车辆。

可选的，在另一种可能的设计方式中，本申请提供的导航信息的推送装置还可以包括：删除模块和发送模块；

删除模块，用于在基于目标图像确定无交通异常的情况下，按照预设规则删除存储的目标图像；

或者，删除模块，用于调用发送模块向采集目标图像的无人机发送第一控制指令；第一控制指令用于指示采集目标图像的无人机按照预设规则删除存储的目标图像。

可选的，在另一种可能的设计方式中，本申请提供的导航信息的推送装置还可以包括：发送模块；

确定模块11，用于在确定出现拥堵路段的情况下，根据至少一个无人机的任务信息确定目标无人机；

发送模块，用于向目标无人机发送控制指令；控制指令包括拥堵路段的位置，控制指令用于指示目标无人机飞行至拥堵路段的位置采集目标图像。

可选的，导航信息的推送装置还可以包括存储模块，存储模块用于存储该导航信息的推送装置的程序代码等。

如图8所示，本申请实施例还提供一种导航信息的推送装置，包括存储器41、处理器42(42-1和42-2)、总线43和通信接口44；存储器41用于存储计算机执行指令，处理器42与存储器41通过总线43连接；当导航信息的推送装置运行时，处理器42执行存储器41存储的计算机执行指令，以使导航信息的推送装置执行如上述实施例提供的导航信息的推送方法。

在具体的实现中，作为一种实施例，处理器42可以包括一个或多个中央处理器(central processing unit，CPU)，例如图8中所示的CPU0和CPU1。且作为一种实施例，导航信息的推送装置可以包括多个处理器42，例如图8中所示的处理器42-1和处理器42-2。这些处理器42中的每一个CPU可以是一个单核处理器(single-CPU)，也可以是一个多核处理器(multi-CPU)。这里的处理器42可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。

存储器41可以是只读存储器41(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdisc read-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器41可以是独立存在，通过总线43与处理器42相连接。存储器41也可以和处理器42集成在一起。

在具体的实现中，存储器41，用于存储本申请中的数据和执行本申请的软件程序对应的计算机执行指令。处理器42可以通过运行或执行存储在存储器41内的软件程序，以及调用存储在存储器41内的数据，导航信息的推送装置的各种功能。

通信接口44，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如控制系统、无线接入网(radio access network，RAN)，无线局域网(wireless local areanetworks，WLAN)等。通信接口44可以包括接收单元实现接收功能，以及发送单元实现发送功能。

总线43，可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，ISA)总线、外部设备互连(peripheral component interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，EISA)总线等。该总线43可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

作为一个示例，结合图7，导航信息的推送装置中的确定模块实现的功能与图8中的处理器实现的功能相同，导航信息的推送装置中的存储模块实现的功能与图8中的存储器实现的功能相同。

本实施例中相关内容的解释可参考上述方法实施例，此处不再赘述。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行该指令时，使得计算机执行上述实施例提供的导航信息的推送方法。

其中，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(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、RAM、ROM、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，EPROM)、寄存器、硬盘、光纤、CD-ROM、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合、或者本领域熟知的任何其它形式的计算机可读存储介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于特定用途集成电路(application specificintegrated circuit，ASIC)中。在本申请实施例中，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。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种导航信息的推送方法，其特征在于，包括：

基于至少一个无人机采集的目标图像确定交通异常类型；所述交通异常类型至少包括道路出现障碍物和交通事故；不同的交通异常类型对道路通行状态的影响程度不同；

根据所述交通异常类型从预设训练模型集合中确定目标训练模型，并采用所述目标训练模型对所述目标图像进行处理，得到图像处理结果；在所述交通异常类型为道路出现障碍物的情况下，所述图像处理结果包括障碍物对车辆通行的影响结果；在所述交通异常类型为交通事故的情况下，所述图像处理结果包括交通事故的预计处理时长；不同类型的障碍物对应不同的影响结果，且不同尺寸的障碍物对应不同的影响结果；

根据候选车辆的行程信息和所述图像处理结果确定目标车辆，并向所述目标车辆推送导航信息；所述导航信息用于提示所述目标车辆重新规划行驶路径。

2.根据权利要求1所述的导航信息的推送方法，其特征在于，所述图像处理结果至少包括交通异常位置，所述根据候选车辆的行程信息和所述图像处理结果确定目标车辆，包括：

根据所述行程信息确定所述候选车辆在目标时长内是否途经所述交通异常位置；

若确定所述候选车辆在所述目标时长内途经所述交通异常位置，则将所述候选车辆确定为所述目标车辆。

3.根据权利要求2所述的导航信息的推送方法，其特征在于，在所述交通异常类型为道路出现障碍物的情况下，所述交通异常位置为所述障碍物的位置；

所述根据候选车辆的行程信息和所述图像处理结果确定目标车辆，包括：

在所述影响结果为影响车辆通行的情况下，根据所述行程信息确定所述候选车辆在所述目标时长内是否途经所述障碍物的位置；

若确定所述候选车辆在所述目标时长内途经所述障碍物的位置，则将所述候选车辆确定为所述目标车辆。

4.根据权利要求1所述的导航信息的推送方法，其特征在于，所述基于至少一个无人机采集的目标图像确定交通异常类型，包括：

根据当前区域内签约车辆数量和/或当前车流量，确定为所述当前区域调度无人机的目标数量；

根据所述目标数量和所述当前区域内无人机的初始数量，为所述当前区域调度无人机；

控制调度后所述当前区域内的无人机在所述当前区域内基于预设导航路径采集所述目标图像；

根据所述目标图像确定所述交通异常类型。

5.根据权利要求1所述的导航信息的推送方法，其特征在于，所述根据候选车辆的行程信息和所述图像处理结果确定目标车辆之前，所述方法还包括：

对所述目标图像进行特征提取，获取所述目标图像中的车辆身份标识；

在所述目标图像中的车辆身份标识与标识数据库中的车辆身份标识匹配成功的情况下，将所述目标图像中的车辆身份标识对应的车辆确定为候选车辆。

6.根据权利要求1所述的导航信息的推送方法，其特征在于，所述方法还包括：

在基于所述目标图像确定无交通异常的情况下，按照预设规则删除存储的所述目标图像；

或者，向采集所述目标图像的无人机发送第一控制指令；所述第一控制指令用于指示采集所述目标图像的无人机按照预设规则删除存储的所述目标图像。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的导航信息的推送方法，其特征在于，所述方法还包括：

在确定出现拥堵路段的情况下，根据所述至少一个无人机的任务信息确定目标无人机；

向所述目标无人机发送第二控制指令；所述第二控制指令包括所述拥堵路段的位置，所述第二控制指令用于指示所述目标无人机飞行至所述拥堵路段的位置采集所述目标图像。

8.一种导航信息的推送装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于基于至少一个无人机采集的目标图像确定交通异常类型；所述交通异常类型至少包括道路出现障碍物和交通事故；不同的交通异常类型对道路通行状态的影响程度不同；

所述确定模块，还用于根据所述交通异常类型从预设训练模型集合中确定目标训练模型，并采用所述目标训练模型对所述目标图像进行处理，得到图像处理结果；在所述交通异常类型为道路出现障碍物的情况下，所述图像处理结果包括障碍物对车辆通行的影响结果；在所述交通异常类型为交通事故的情况下，所述图像处理结果包括交通事故的预计处理时长；不同类型的障碍物对应不同的影响结果，且不同尺寸的障碍物对应不同的影响结果；

推送模块，用于根据候选车辆的行程信息和所述确定模块确定的所述图像处理结果确定目标车辆，并向所述目标车辆推送导航信息；所述导航信息用于提示所述目标车辆重新规划行驶路径。

9.一种导航信息的推送装置，其特征在于，包括存储器、处理器、总线和通信接口；所述存储器用于存储计算机执行指令，所述处理器与所述存储器通过所述总线连接；

当所述导航信息的推送装置运行时，处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令，以使所述导航信息的推送装置执行如权利要求1-7任意一项所述的导航信息的推送方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行所述指令时，使得所述计算机执行如权利要求1-7任意一项所述的导航信息的推送方法。