CN115311848A - 车辆信息的处理方法、系统、装置、存储介质和车辆 - Google Patents

车辆信息的处理方法、系统、装置、存储介质和车辆 Download PDF

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CN115311848A CN202210780952.4A CN202210780952A CN115311848A CN 115311848 A CN115311848 A CN 115311848A CN 202210780952 A CN202210780952 A CN 202210780952A CN 115311848 A CN115311848 A CN 115311848A
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Abstract

本发明公开了一种车辆信息的处理方法、系统、装置、存储介质和车辆。其中，该方法包括：获取车辆所处道路路段的图像信息，其中，图像信息为由车辆基于道路路段的道路状态，控制车载飞行器所采集到的信息；基于图像信息，确定道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长；将路况信息发送至车辆，其中，路况信息用于控制车辆行驶。本发明解决了所获取到的交通路况信息准确度低的技术问题。

Description

车辆信息的处理方法、系统、装置、存储介质和车辆
技术领域
本发明涉及车辆领域，具体而言，涉及一种车辆信息的处理方法、系统、装置、存储介质和车辆。
背景技术
目前，随着车辆来越多，道路拥堵的情况也越来越常见，但是，在拥堵的道路上通常无法判断道路解除拥堵的时间，现有的手机软件所提供的等待时间，也只是根据经验所提供一个粗略的时间预估，从而导致出现所获取到的交通路况信息准确度不高的技术问题。
针对上述所获取到的交通路况信息准确度低的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种车辆信息的处理方法、系统、装置、存储介质和车辆，以至少解决所获取到的交通路况信息准确度低的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆的信息处理方法。该方法包括：获取车辆所处道路路段的图像信息，其中，图像信息为由车辆基于道路路段的道路状态，控制车载飞行器所采集到的信息；基于图像信息，确定道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长；将路况信息发送至车辆，其中，路况信息用于控制拥堵车辆行驶。
可选地，基于图像信息，确定道路路段的路况信息，包括：基于路况分析模型，采用人工智能算法对图像信息进行分析，确定路况信息，其中，路况分析模型是基于道路异常情况进行训练所生成的模型。
可选地，响应于道路状态为道路拥挤状态，获取图像信息。
可选地，将路况信息发送至车辆之后，该方法还包括：基于路况信息，对车辆将要行驶的行驶路线进行更新；将更新后的行驶路线发送至车辆。
根据本发明实施例的一个方面，提供了另一车辆的信息处理方法。该方法包括：获取车辆所处道路路段的道路状态，其中，道路状态用于表征车辆所处道路路段是否处于道路拥堵状态；基于道路状态，控制车载飞行器采集道路路段的图像信息，并接收图像信息；将图像信息发送至服务器，获取来自服务器的道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长，且用于控制车辆行驶。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆信息处理的系统。该系统包括：车载飞行器，用于采集车辆所处道路路段的图像信息；车辆，用于响应于道路状态为道路拥挤状态，控制车载飞行器采集图像信息，并接收图像信息，将图像信息发送至服务器；服务器，用于接收图像信息，获取车辆所处道路路段的图像信息，基于图像信息，确定道路路段的路况信息，且将路况信息发送至车辆，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长，且用于控制车辆行驶。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆信息处理的装置，该装置包括：第一获取单元，用于获取车辆所处道路路段的图像信息，其中，图像信息为由车辆基于道路路段的道路状态，控制车载飞行器所采集到的信息；确定单元，用于基于图像信息，确定道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长；发送单元，用于将路况信息发送至车辆，其中，路况信息用于控制车辆行驶。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了另一种车辆信息处理的装置，该装置包括：第二获取单元，用于获取车辆所处道路路段的道路状态，其中，道路状态用于表征车辆所处道路路段是否处于道路拥堵状态；第一处理单元，用于基于道路状态，控制车载飞行器采集道路路段的图像信息，并接收图像信息；第二处理单元，用于将图像信息发送至服务器，获取来自服务器的道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长，且用于控制车辆行驶。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行本发明实施例的车辆信息的处理方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器。该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行本发明实施例的车辆信息的处理方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种车辆，车辆用于执行权利要求本发明实施例的车辆信息的处理方法。
在本发明实施例中，获取车辆所处道路路段的图像信息，其中，图像信息为由车辆基于道路路段的道路状态，控制车载飞行器所采集到的信息；基于图像信息，确定道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长；将路况信息发送至车辆，其中，路况信息用于控制拥堵车辆行驶，。也就是说，本发明实施例中首先获取车辆所处道路路段的图像信息，然后根据图像信息，采用人工智能算法对图像信息进行处理，得到道路路段的路况信息，最后将路况信息通过无线通信的方式发送至车辆，从而达到了为车主提供预测路况时长、为车主提供最优路线的目的，解决了所获取到的交通路况信息准确度低技术问题，达到了提高所获取到的交通路况信息准确度的技术效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种车辆信息的处理方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的另一种车辆信息的处理方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的一种车载无人机的结构示意图；
图4是根据本发明实施例的车辆信息的处理方法的工作原理示意图；
图5是根据本发明实施例的一种车辆信息处理的系统示意图；
图6是根据本发明实施例的一种车辆信息处理的装置的示意图；
图7是根据本发明实施例的另一种车辆信息处理的装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，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、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本发明实施例，提供了一种车辆信息的处理方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种车辆信息的处理方法的流程图，该方法可以应用于服务器一侧，如图1所示，该方法可以包括如下步骤：
步骤S101，获取车辆所处道路路段的图像信息，其中，图像信息为由车辆基于道路路段的道路状态，控制车载飞行器所采集到的信息。
在本发明上述步骤S101提供的技术方案中，可以通过车载飞行器采集车辆所处道路路段的图像信息，并通过车辆上传至服务器中，其中，服务器可以为云端，车辆所处道路路段可以为拥堵路段，图像信息可以为拥堵路段的视频信息，图像信息可以包括道路路段的障碍物信息、车辆信息、行人信息，其中，车载飞行器可以为装有采集图像处理器的飞行器，比如，无人机，此处不作具体限制。
举例而言，车辆所处道路路段的图像信息可以为车载飞行器拍摄到的图像，此图像的内容为当车辆所处道路路段有三台车辆，其中，三台车辆包括车辆一、车辆二和车辆三，车辆一在车道一，车辆二在车道二，车辆三在车道一，车辆一和车辆二在车道一与车道二的交汇处碰撞，车辆三是车辆一之后的车辆。
步骤S102，基于图像信息，确定道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长。
在本发明上述步骤S102提供的技术方案中，根据图像信息，得到道路路段的路况信息，其中，路况信息可以为当前路况的具体情况，如，当前道路路段发生拥堵时，路况信息可以为道路路段出现拥堵的具体原因，以及道路路段预计拥堵时长。
可选地，道路路段出现拥堵的具体原因可以为发生交通事故、前方修路或者信号灯出现故障等，如，车辆之间发生刮蹭、行人和车辆出现碰撞等，此处不做具体限定。
步骤S103，将路况信息发送至车辆，其中，路况信息用于控制车辆行驶。
在本发明上述步骤S103提供的技术方案中，可以将基于图像信息所确定的道路路段的路况信息通过无线通信连接的方式发送至车辆上，车辆根据得到的路况信息控制车辆行驶，其中，车辆可以为车机。
举例而言，基于图像信息所确定的路况信息为前方车辆之间发生刮蹭，则服务器将该路况信息通过无线通信的方式发送到车辆上，车辆根据路况信息进行分析，决定重新规划路线还是继续等待道路疏通。
本申请上述步骤S101至步骤S103，获取车辆所处道路路段的图像信息，其中，图像信息为由车辆基于道路路段的道路状态，控制车载飞行器所采集到的信息；基于图像信息，确定道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长；将路况信息发送至车辆，其中，路况信息用于控制车辆行驶。本发明实施例首先通过服务器获取车载飞行器对车辆所处的道路路段的路况进行采集得到的图片信息，然后根据图像信息，确定车辆所处道路路段的拥堵程度，以及造成此拥堵的具体原因和预计拥堵的时长，并将此拥堵的具体原因和预计拥堵的时长通过无线通信的方式传递至车辆，从而解决了所获取到的交通路况信息准确度低技术问题，达到了提高所获取到的交通路况信息的准确度的技术效果。
下面对该实施例的上述方法进行进一步介绍。
作为一种可选的实施例方式，步骤S102，基于图像信息，确定道路路段的路况信息，包括：基于路况分析模型，采用人工智能算法对图像信息进行分析，确定路况信息，其中，路况分析模型是基于道路异常情况进行训练所生成的模型。
在该实施例中，根据大量的道路异常情况的图像进行训练得到路况分析模型，通过人工智能算法将车辆所上传的当前道路路段的图像信息输入至路况分析模型中，得到当前道路路段的路况信息。
举例而言，将10000张道路异常情况的图像进行训练得到路况分析模型，将车辆所上传的多张图像信息发送至路况分析模型中，得到当前道路路段的路况信息是两辆车辆发生碰撞。
作为一种可选的实施例方式，响应于道路状态为道路拥挤状态，获取图像信息。
在该实施例中，当车辆所处当前道路路段的道路状态为道路拥挤状态时，表明车辆当前所处的路段为拥挤路段，则车辆控制车载飞行采集图像信息并上传至服务器，服务器可以通过无线传输的方式获取车辆上传的图像信息，其中，道路拥挤状态可以表示为车辆之间发生刮蹭、行人与车辆之间发生碰撞等，此处仅做举例说明，不做具体限定。
作为一种可选的实施例方式，步骤S102，将路况信息发送至车辆之后，该方法包括：基于路况信息，对车辆将要行驶的行驶路线进行更新；将更新后的行驶路线发送至车辆。
在该实施例中，可以基于当前道路路段的路况信息，对车辆将要行驶的行驶路线进行更新，并通过无线传输方式将更新后的行驶路线发送至车辆，其中，行驶路线可以为车辆从出发地到目的地所规划的路线。
举例而言，车辆所规划的行驶路线为车辆从起点到终点经过街道，但是经过路况分析模型所得到的路况信息为前方出现交通事故，预计拥堵5小时，则服务器可以将车辆所规划的行驶路线进行更新，更新后的行驶路线为起点到终点绕过街道，并将更新后的行驶路线发送至车辆。
本实施例响应于道路状态为道路拥挤状态，控制车载飞行器获取图像信息，车辆将图像信息通过无线通信的形式发送给服务器，服务器基于路况分析模型，采用人工智能算法对图像信息进行分析，确定路况信息，其中，路况分析模型是基于道路异常情况进行训练所生成的模型，基于路况信息，对车辆将要行驶的行驶路线进行更新，服务器通过无线通信的形式将更新后的行驶路线发送至车辆，车辆根据更新后的行驶路线进行行驶，从而解决了所获取到的交通路况信息准确度低技术问题，达到了提高所获取到的交通路况信息准确度的技术效果。
下面从车辆一侧对本申请的车辆信息的处理方法进行介绍。
图2是根据本发明实施例的另一种车辆信息的处理方法的流程图，如图2所示，该方法可以包括如下步骤：
步骤S201，获取车辆所处道路路段的道路状态，其中，道路状态用于表征车辆所处道路路段是否处于道路拥堵状态。
在本发明上述步骤S201提供的技术方案中，可以基于车辆在当前道路路段的行驶状况获取车辆所处道路路段的道路状态，车辆所处道路路段的道路状态可以包括拥堵状态和不拥堵状态，其中，拥堵状态可以为车辆所处的道路路段处于车流量过大，无法正常前进的状态，不拥堵状态可以为车辆所处的道路路段处于车流量正常，可以正常前进的状态车辆所处的道路宽敞，无交通事故。
举例而言，如果车辆在当前道路路段行驶缓慢，且该路段的车流量很大，则可确定车辆所处道路路段的道路状态为拥堵状态。
步骤S202，基于道路状态，控制车载飞行器采集道路路段的图像信息，并接收图像信息。
在本发明上述步骤S202提供的技术方案中，当车辆所处道路路段的道路状态为拥堵状态时，车辆可以控制车载飞行器起飞，并采集道路路段的图像信息，并实时接收接受车载飞行器通过蓝牙传递到车辆的图像信息，其中，车载飞行器可以为无人机，图像信息可以为车载飞行器在当前道路路段所拍摄的视频信息或者图片信息。
可选地，车辆在接收接受车载飞行器通过蓝牙传递到车辆的图像信息之后，可以在车辆上进行实时观看，也可以将图像信息实时上传至服务器，由服务器基于路况分析模型进行分析，以确定道路拥堵原因和预计拥堵时长，此处不做具体限定。
可选地，车载飞行器可以停留在车辆的顶部停机箱中，停机箱可以为车载飞行器充电，当需要车载飞行器采集图像信息时，该车载飞行器可以从车辆顶部的滑动盖里释放出来，飞往前方拥堵路段，结束飞行后，车载飞行器可自动回到车辆顶部的车顶滑动盖里的停机箱中。
可选地，还可以通过车辆或者遥控器手动控制车载飞行器的飞行路线、高度和速度，此处不做具体限定。
步骤S203，将图像信息发送至服务器，获取来自服务器的道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长，且用于控制车辆行驶。
在本发明上述步骤S203提供的技术方案中，车辆将车载飞行器在当前道路路段所采集的图像信息上传至服务器，服务器基于路况分析模型进行分析，将所确定的道路拥堵原因和预计拥堵时长发送至车辆，车辆在接收服务器所发送的道路拥堵原因和预计拥堵时长之后，基于拥堵原因和预计拥堵时长控制车辆行驶，如，对车辆的行驶路线进行调整，或者熄火等待，此处仅做举例说明，不做具体限定。
本实施例通过车辆获取车辆所处道路路段的道路状态，其中，道路状态用于表征车辆所处道路路段是否处于道路拥堵状态；基于道路状态，控制车载飞行器采集道路路段的图像信息，并接收图像信息；将图像信息发送至服务器，获取来自服务器的道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长，且用于控制车辆行驶，解决了所获取到的交通路况信息准确度低技术问题，达到了提高所获取到的交通路况信息准确度的技术效果。
实施例2
下面结合优选的实施方式对本发明实施例的技术方案进行举例说明。
随着经济发展和人们生活水平的不断提高，汽车不仅是人们的代步工具，其发展也越来越多元化，提供给人们更多的舒适性与个性化。但是随着汽车越来越多，道路拥堵的情况也越来越常见。常见的拥堵原因有：车流量大，车祸，车速慢，电动车占道，十字路口被垂直方向车占据等等。但司机在车内，通常无法判断，更无法推测等待时间。目前实际生活中的解决方案是参考现有的地图的应用程序(Application，简称为APP)。这些APP内确实提供等待时间，但实际效果并不好。这些APP并不真实地了解当场发生的事情，只是根据经验提供一个粗略的时间预估。这样司机无法得到前方路况更为准确的信息，无法做出一个更好的判断。
因此，为了克服以上问题，在一种相关技术中，提出了一种便于起降的车载无人机的收放装置，包括位于车顶的无人机容纳腔和对无人机容纳腔的开口进行覆盖的翻转盖，翻转盖通过铰链与无人机容纳腔的侧壁的上端连接，在无人机容纳腔的底部设置有对车载无人机进行充电的与供电线路连接的供电线圈，在翻转盖的内部设置有对车载无人机的支架进行吸附的电磁铁。通过这样的车载无人机的收放装置，能够将车载无人机置于车内，不会影响汽车行驶，而且在车载无人机需要起降时，只要翻转翻转盖即可，便于车载无人机起降，另外，在无人机容纳腔的底部设置有供电线圈，从而能够在不使用车载无人机时，对车载无人机进行充电，充电操作方便。
在另一种相关技术中，提出了一种车载无人机通信方法以及系统。该方法包括：车载无人机获取待传输数据的数据类型和/或车载无人机与车载终端的距离；车载无人机判断以下切换条件是否满足：待传输数据为第一类型的数据，或者车载无人机与车载终端的距离超过当前第一通信模式对应的第一距离阈值；当任一切换条件满足时，车载无人机由第一通信模式切换至第二通信模式，建立与车载终端的第二通信链路；车载无人机在第二通信链路上向车载终端传输待传输数据。实施本申请的方案，能够用于自由切换车载无人机的通信模式，有效减少车载无人机功耗和发热量，并且提升车载无人机的通信质量。
在另一种相关技术中，提出了一种无人机公路巡查系统，包括中央处理器、图像处理模块、导航定位模块、故障警报模块、存储器、语音播放模块、无线通信模块、光伏供电模块。本发明将无人机应用于公路巡查领域，通过图像处理模块实现对公路路况的实时监测，采用光伏供电模块为整个系统供电，从而延长无人机的续航时间，无人机的应用可以实现全天24小时巡查，减轻了公路巡警的人员投入，同时可通过增设无人机扩大巡查范围。
然而，本发明实施例提出一种基于车载无人机视觉能力的车云协同路况判断系统。该系统可以在前方拥堵时，释放无人机，利用AI算法，快速分析前方路况，找到道路拥堵的根本原因，预测等待时间，为车主提供最佳修改路线。
图3为本发明实施例的车载无人机的结构示意图，如图3所示，该无人机301包括电动旋翼3011，机身3012，摄像头3013，其中，机身3012是无人机的主体，电动旋翼3011为无人机提供稳定飞行条件，摄像头3013负责捕捉路况画面。正常状态下，无人机停留在车顶停机箱303中，停机坪3031可以为无人机充电。当需要时，该无人机可以从车顶滑动盖里3032释放出来，飞往前方拥堵路段。结束飞行时，可自动回到车顶滑动盖3032里的停机坪中。司机可以从车机的屏幕上实时看到无人机拍摄的画面，通过遥控器302控制无人机的飞行路线、高度和速度，其中控制器包括遥控器APP3021，遥控手柄3022。此时司机可以做出一个初步的判断。如果在不远的前方的路口发生意外，如车祸，车辆占道等情况，司机可以通过自己的经验判断需要等待的时间，从而选择继续等待或掉头换道而行。
为了实现基于车载无人机视觉能力的车云协同路况判断系统，图4是车载无人机视觉能力的车云协同路况判断系统的工作原理示意图，如图4所示，该系统包括无人机401、车机402和云端403。无人机401提供用于飞行和拍摄路面信息；车机402用于接收无人机画面，显示画面，以及向云端403服务器发送画面信息；云端403是整个系统的大脑，负责做人工智能分析。无人机拍摄的路面信息，由蓝牙传输到车机界面，这时司机可在车内实时看到无人机拍摄的画面。同时司机也可以手动控制无人机的飞行路线，高度以及速度。车机接收到无人机的图片、视频后便可开始云端协同分析。车机会将画面信息通过流量、无限等方式传输给云端。云端在前端做了大量的道路异常情况分析训练，此时可以利用人工智能算法分析这些画面，尝试找到道路拥堵的根本原因，并预测大概需要继续等待的时长，反馈给司机。
在该实施例中，通过无人机拍摄的路面信息，由蓝牙传输到车机界面，车机接收到无人机的图片、视频后开始云端协同分析，车机将画面信息通过流量、无限等方式传输给云端，云端在前端做了大量的道路异常情况分析训练，此时可以利用AI算法分析这些画面，尝试找到道路拥堵的根本原因，并预测大概需要继续等待的时长，反馈给司机，解决了所获取到的交通路况信息准确度低技术问题，达到了提高所获取到的交通路况信息准确度的技术效果。
实施例3
根据本发明实施例，还提供了一种车辆信息处理的系统。需要说明的是，该车辆信息处理的系统可以用于执行本发明实施的中的车辆信息的处理方法。
图5是根据本发明实施例的一种车辆信息处理的系统的示意图。如图5所示，车辆信息处理的系统可以包括：
车载飞行器501，用于采集车辆所处道路路段的图像信息。
车辆502，用于响应于道路状态为道路拥挤状态，控制车载飞行器采集图像信息，并接收图像信息，将图像信息发送至服务器。
服务器503，用于接收图像信息，获取车辆所处道路路段的图像信息，基于图像信息，确定道路路段的路况信息，且将路况信息发送至车辆，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长，且用于控制车辆行驶。
在该实施例中，通过车载飞行器采集车辆所处道路路段的图像信息；通过车辆响应于道路状态为道路拥挤状态，控制车载飞行器采集图像信息，并接收图像信息，将图像信息发送至服务器；服务器，用于接收图像信息，获取车辆所处道路路段的图像信息，基于图像信息，确定道路路段的路况信息，且将路况信息发送至车辆，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长，且用于控制车辆行驶，解决了所获取到的交通路况信息准确度低技术问题，达到了提高所获取到的交通路况信息准确度的技术效果。
实施例4
根据本发明实施例，还提供了一种车辆信息处理的装置。需要说明的是，该车辆信息处理的装置可以用于执行实施例1中的一种车辆信息的处理方法。
图6是根据本发明实施例的一种车辆信息处理的装置的示意图。如图6所示，一种车辆信息处理的装置600可以包括：第一获取单元601、确定单元602和发送单元603。
第一获取单元601，获取车辆所处道路路段的图像信息，其中，图像信息为由车辆基于道路路段的道路状态，控制车载飞行器所采集到的信息。
确定单元602，用于基于图像信息，确定道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长。
发送单元603，用于将路况信息发送至车辆，其中，路况信息用于控制车辆行驶。
可选地，确定单元602可以包括：第一确定模块，基于路况分析模型，采用人工智能算法对图像信息进行分析，确定路况信息，其中，路况分析模型是基于道路异常情况进行训练所生成的模型。
可选地，该装置还可以包括：第三获取单元，响应于道路状态为道路拥挤状态，获取图像信息。
可选地，发送单元603还可以用于将路况信息发送至车辆之后，基于路况信息，对车辆将要行驶的行驶路线进行更新；将更新后的行驶路线发送至车辆。
在该实施例中，通过第一获取单元获取车辆所处道路路段的图像信息，其中，图像信息为由车辆基于道路路段的道路状态，控制车载飞行器所采集到的信息；确定单元，用于基于图像信息，确定道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长；发送单元，用于将路况信息发送至车辆，其中，路况信息用于控制车辆行驶，解决了所获取到的交通路况信息准确度低技术问题，达到了提高所获取到的交通路况信息准确度的技术效果。
根据本发明实施例，还提供了另一种车辆信息处理的装置。需要说明的是，该车辆信息处理的装置可以用于执行实施例1中的图2所示实施例的车辆信息的处理方法。
图7是根据本发明实施例的一种车辆信息处理的装置的示意图。如图7所示，该车辆信息处理的装置700可以包括：第二获取单元701、第一处理单元702和第二处理单元703。
第二获取单元701，获取车辆所处道路路段的道路状态，其中，道路状态用于表征车辆所处道路路段是否处于道路拥堵状态。
第一处理单元702，用于基于道路状态，控制车载飞行器采集道路路段的图像信息，并接收图像信息。
第二处理单元703，用于将图像信息发送至服务器，获取来自服务器的道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长，且用于控制车辆行驶。
在该实施例中，通过第二获取单元，获取车辆所处道路路段的道路状态，其中，道路状态用于表征车辆所处道路路段是否处于道路拥堵状态；第一处理单元，用于基于道路状态，控制车载飞行器采集道路路段的图像信息，并接收图像信息；第二处理单元，用于将图像信息发送至服务器，获取来自服务器的道路路段的路况信息，其中，路况信息用于至少表示道路路段的拥堵原因和/或道路路段的预计拥堵时长，且用于控制车辆行驶，解决了所获取到的交通路况信息准确度低技术问题，达到了提高所获取到的交通路况信息准确度的技术效果。
实施例5
根据本发明实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，程序执行实施例1中的车辆信息的处理方法。
实施例6
根据本发明实施例，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行实施例1中的车辆信息的处理方法。
实施例7
根据本发明实施例，还提供一种车辆，该车辆用于执行实施例1中任意一项车辆信息的处理方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种车辆信息的处理方法，其特征在于，应用于服务器，包括：
获取车辆所处道路路段的图像信息，其中，所述图像信息为由所述车辆基于所述道路路段的道路状态，控制车载飞行器所采集到的信息；
基于所述图像信息，确定所述道路路段的路况信息，其中，所述路况信息用于至少表示所述道路路段的拥堵原因和/或所述道路路段的预计拥堵时长；
将所述路况信息发送至所述车辆，其中，所述路况信息用于控制所述车辆行驶。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述图像信息，确定所述道路路段的路况信息，包括：
基于路况分析模型，采用人工智能算法对所述图像信息进行分析，确定所述路况信息，其中，所述路况分析模型是基于道路异常情况进行训练所生成的模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于所述道路状态为道路拥挤状态，获取所述图像信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述路况信息发送至所述车辆之后，包括：
基于所述路况信息，对所述车辆将要行驶的行驶路线进行更新；
将更新后的所述行驶路线发送至所述车辆。
5.一种车辆信息处理的方法，其特征在于，应用于车辆，包括：
获取所述车辆所处道路路段的道路状态，其中，所述道路状态用于表征所述车辆所处道路路段是否处于道路拥堵状态；
基于所述道路状态，控制车载飞行器采集所述道路路段的图像信息，并接收所述图像信息；
将所述图像信息发送至服务器，获取来自所述服务器的所述道路路段的路况信息，其中，所述路况信息用于至少表示所述道路路段的拥堵原因和/或所述道路路段的预计拥堵时长，且用于控制所述车辆行驶。
6.一种车辆信息处理的系统，其特征在于，包括：
车载飞行器，用于采集车辆所处道路路段的图像信息；
所述车辆，用于响应于所述道路状态为道路拥挤状态，控制所述车载飞行器采集所述图像信息，并接收所述图像信息，将所述图像信息发送至服务器；
所述服务器，用于接收所述图像信息，获取所述车辆所处道路路段的图像信息，基于所述图像信息，确定所述道路路段的路况信息，且将所述路况信息发送至所述车辆，其中，所述路况信息用于至少表示所述道路路段的拥堵原因和/或所述道路路段的预计拥堵时长，且用于控制所述车辆行驶。
7.一种车辆信息处理的装置，其特征在于，应用于服务器，包括：
第一获取单元，用于获取车辆所处道路路段的图像信息，其中，所述图像信息为由所述车辆基于所述道路路段的道路状态，控制车载飞行器所采集到的信息；
确定单元，用于基于所述图像信息，确定所述道路路段的路况信息，其中，所述路况信息用于至少表示所述道路路段的拥堵原因和/或所述道路路段的预计拥堵时长；
发送单元，用于将所述路况信息发送至所述车辆，其中，所述路况信息用于控制所述车辆行驶。
8.一种车辆信息处理的装置，其特征在于，应用于车辆，包括：
第二获取单元，用于获取所述车辆所处道路路段的道路状态，其中，所述道路状态用于表征所述车辆所处道路路段是否处于道路拥堵状态；
第一处理单元，用于基于所述道路状态，控制车载飞行器采集所述道路路段的图像信息，并接收所述图像信息；
第二处理单元，用于将所述图像信息发送至服务器，获取来自所述服务器的所述道路路段的路况信息，其中，所述路况信息用于至少表示所述道路路段的拥堵原因和/或所述道路路段的预计拥堵时长，且用于控制所述车辆行驶。
9.一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包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述的方法。
10.一种车辆，其特征在于，所述车辆用于执行权利要求1至6中任意一项所述车辆信息的处理方法。
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