WO2021063006A1 - 驾驶预警方法、装置、电子设备和计算机存储介质 - Google Patents

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Abstract

一种驾驶预警方法、装置、电子设备和计算机存储介质，该方法包括：获取车辆的实时位置信息（101）；根据该实时位置信息预测未来的位置信息（102）；根据数据库中存储的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系，在该数据库中确定该未来的位置信息对应的第一危险驾驶历史数据（103）；根据确定的第一危险驾驶历史数据，生成第一驾驶预警信息（104）；向该车辆发送该第一驾驶预警信息（105）。

Description

驾驶预警方法、装置、电子设备和计算机存储介质
相关申请的交叉引用
本公开基于申请号为201910944299.9、申请日为2019年9月30日的中国专利申请提出，并要求该中国专利申请的优先权，该中国专利申请的全部内容在此以引入方式并入本公开。
技术领域
本公开涉及车辆系统的数据分析技术，尤其涉及一种驾驶预警方法、装置、电子设备和计算机存储介质。
背景技术
交通事故是危害人类生命安全的重要因素，对驾驶员进行驾驶预警有助于降低事故发生概率，提高驾驶安全性。
发明内容
本公开实施例期望提供驾驶预警的技术方案。
本公开实施例提供了一种驾驶预警方法，所述方法包括：获取车辆的实时位置信息；根据所述实时位置信息预测未来的位置信息；根据数据库中存储的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系，在所述数据库中确定所述未来的位置信息对应的第一危险驾驶历史数据；根据确定的第一危险驾驶历史数据，生成第一驾驶预警信息；向所述车辆发送所述第一驾驶预警信息。
本公开实施例还提供了一种驾驶预警装置，所述装置包括：获取模块、处理模块和发送模块，其中，
所述获取模块，用于获取车辆的实时位置信息；
所述处理模块，用于根据所述实时位置信息预测未来的位置信息；根据数据库中存储的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系，在所述数据库中确定所述未来的位置信息对应的第一危险驾驶历史数据；用于根据确定的第一危险驾驶历史数据，生成第一驾驶预警信息；
所述发送模块，用于向所述车辆发送所述第一驾驶预警信息。
本公开实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行 的计算机程序的存储器；其中，所述处理器用于运行所述计算机程序以执行上述任意一种驾驶预警方法。
本公开实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任意一种驾驶预警方法。
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行时实现上述任意一种驾驶预警方法。
本公开实施例提出的驾驶预警方法、装置、电子设备和计算机存储介质中，获取车辆的实时位置信息；根据所述实时位置信息预测未来的位置信息；根据数据库中存储的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系，在所述数据库中确定所述未来的位置信息对应的第一危险驾驶历史数据；根据确定的第一危险驾驶历史数据，生成第一驾驶预警信息；向所述车辆发送所述第一驾驶预警信息。如此，在本公开实施例中，不仅需要获取车辆的实时位置信息，还需要预测车辆未来的位置，并根据车辆未来的位置对应的危险驾驶历史数据生成第一驾驶预警信息，而危险驾驶历史数据表示未来的位置曾经出现的危险驾驶状况，因而可以准确且可靠地反映出车辆行驶前方容易出现的危险驾驶状况；进而，车辆在接收到第一驾驶预警信息后，可以使车辆的驾驶员准确且可靠地获知车辆行驶前方容易出现的不利于安全驾驶的状况，便于驾驶员提前采取应对措施，进而有利于提高车辆驾驶的安全性。
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，而非限制本公开。
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，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
图1为本公开实施例的驾驶预警方法的流程示意图；
图2为本公开实施例的一个应用场景结构示意图；
图3为本公开实施例的驾驶预警装置的组成结构示意图；
图4为本公开实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例，对本公开实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处所提供的实施例仅仅用以解释本公开实施例，并不用于限定本公开实施例。另外，以下所提供的实施例是用于实施本公开的部分实施例，而非提供实施本公开的全部实施例，在不冲突的情况下，本公开实施例记载的技术方案可以任意组合的方式实施。
需要说明的是，在本公开实施例中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意 在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的方法或者装置不仅包括所明确记载的要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为实施方法或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括该要素的方法或者装置中还存在另外的相关要素(例如方法中的步骤或者装置中的单元，例如的单元可以是部分电路、部分处理器、部分程序或软件等等)。
例如，本公开实施例提供的驾驶预警方法包含了一系列的步骤，但是本公开实施例提供的驾驶预警方法不限于所记载的步骤，同样地，本公开实施例提供的驾驶预警装置包括了一系列模块，但是本公开实施例提供的装置不限于包括所明确记载的模块，还可以包括为获取相关信息、或基于信息进行处理时所需要设置的模块。
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。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
本公开实施例的应用场景可以是车载设备和云平台组成的计算机系统中，并可以与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。示例性的，车载设备可以是安装在车辆上的瘦客户机、厚客户机、基于微处理器的系统、小型计算机系统，等等，云平台可以是包括小型计算机系统或大型计算机系统的分布式云计算技术环境等等。
车载设备、云平台等可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常，程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等，它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。在云平台中，任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在云平台中，程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。
本实施例中，车载设备可以与车辆的传感器、定位装置等通信连接，车载设备可以通过通信连接获取车辆的传感器采集的数据、以及定位装置上报的地理位置信息等。示例性的，车辆的传感器可以是毫米波雷达、激光雷达、摄像头等设备中的至少一种；定位装置可以是基于以下至少一种定位系统的用于提供定位服务的装置：全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、北斗卫星导航系统或伽利略卫星导航系统。
在本公开的一些实施例中，提出了一种驾驶预警方法，本公开实施例可以应用于驾驶预警、车辆运营管理、驾驶员管理等领域。
本公开实施例的驾驶预警方法可以应用于与车载设备形成通信连接的云平台中。
图1为本公开实施例的驾驶预警方法的流程示意图，如图1所示，该流程可以包括：
步骤101：获取车辆的实时位置信息。
本公开实施例中，车辆的实时位置信息用于表示车辆当前的地理位置，车辆的实时 位置信息的表现形式可以是经纬度数据或其它种类的地理位置数据。在实际应用中，车载设备在获取到定位装置上报的实时位置信息后，可以将实时位置信息上报至云平台。
在一个示例中，车载设备可以为高级辅助驾驶系统(Advanced Driving Assistant System，ADAS)，ADAS设置在车辆上，ADAS可以从车辆的定位装置中获取车辆的实时位置信息。ADAS可以将包括车辆的实时位置信息的车辆行驶数据发送至云平台，如此，云平台可以接收到车辆的实时位置信息。
需要说明的是，上述记载的内容仅仅示例性地说明了云平台获取车辆的实时位置信息的一种实现方式，本公开实施例并不局限于此。
步骤102：根据车辆的实时位置信息预测未来的位置信息。
这里，未来的位置信息表示车辆在未来的某个时间点可能行驶到的位置。未来的位置信息与车辆实时位置之间的距离与车辆当前的行驶速度相关。在实际应用中，云平台在获取车辆的实时位置信息的同时，还可以获取车载设备发送的车辆当前行驶速度。例如，车辆上的ADAS可以根据单位时间内车辆位置的变化，确定出车辆的行驶速度，再向云平台发送包括车辆当前行驶速度的车辆行驶数据。云平台可以根据车辆实时位置、车辆当前行驶速度，预测出车辆在设定时间内能够到达的位置，即未来的位置信息。其中，设定时间可以根据实际应用需求进行设置，例如，设定时间的取值范围可以是10秒至60秒。
步骤103：根据数据库中存储的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系，确定未来的位置信息对应的第一危险驾驶历史数据。
本公开实施例中，危险驾驶历史数据可以包括：至少一个驾驶员经过对应地理位置时的危险驾驶数据；示例性的，危险驾驶历史数据可以表示一个驾驶员经过对应地理位置时的危险驾驶数据；危险驾驶历史数据也可以表示不同驾驶员经过对应地理位置时的危险驾驶数据。其中，对于同一个地理位置，每个驾驶员可以一次或多次经过上述同一个地理位置，如此，每个驾驶员经过地理位置时的危险驾驶数据可以是每个驾驶员一次或多次经过地理位置时的危险驾驶数据。
危险驾驶数据表示车辆未来的位置曾经出现的危险驾驶状况。示例性的，车辆危险驾驶数据包括以下至少之一：车道偏离预警、前向碰撞预警、超速预警、车辆前方出现行人、后向碰撞预警、车辆前方障碍物预警、驾驶员疲劳驾驶数据、驾驶员分心驾驶数据、驾驶员做危险动作数据。示例性的，驾驶员疲劳驾驶数据可以是打哈欠或其它疲劳驾驶行为，驾驶员分心驾驶数据可以是抽烟、喝水等分心驾驶行为，驾驶员做危险动作数据可以是打电话、化妆等行为。
可以看出，第一危险驾驶历史数据表示车辆未来的位置曾经出现的危险驾驶状况，因而可以准确且可靠地反映出车辆行驶前方容易出现的危险驾驶状况。
在实际应用中，车辆上设置的车载设备在生成危险驾驶历史数据时，可以向云平台 发送危险驾驶历史数据以及与危险驾驶历史数据对应的地理位置。例如，车载设备可以包括驾驶员监控系统(Driver Monitor System，DMS)和/或ADAS，DMS可以包括车载摄像头，车载摄像头的图像采集方向朝向车舱内。DMS可以对车载摄像头拍摄到的驾驶员图像进行分析，根据分析结果确定出现危险驾驶状况时，可以生成危险驾驶历史数据，并确定DMS生成的危险驾驶历史数据对应的地理位置；DMS可以向云平台发送危险驾驶历史数据以及与危险驾驶历史数据对应的地理位置。示例性地，DMS生成的危险驾驶历史数据可以包括以下至少之一：驾驶员疲劳驾驶数据、驾驶员分心驾驶数据、驾驶员做危险动作数据。ADAS可以包括摄像头，摄像头安装在车辆上但图像采集方向朝向车外。ADAS可以根据摄像头采集的车外环境图像进行分析，根据分析结果确定出现危险驾驶状况时，可以生成危险驾驶历史数据，并确定ADAS生成的危险驾驶历史数据对应的地理位置；ADAS可以向云平台发送危险驾驶历史数据以及与危险驾驶历史数据对应的地理位置。示例性地，ADAS生成的危险驾驶历史数据可以包括以下至少之一：车道偏离、前向碰撞、超速、车辆前方出现行人。
在本公开的一些可选实施例中，上述确定所述未来的位置信息对应的危险驾驶历史数据之前，所述方法还包括：接收到车载设备发送的危险驾驶历史数据以及与所述危险驾驶历史数据对应的地理位置，在数据库中建立接收到的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系。
可以理解地，通过数据库中建立接收到的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系，便于在获取车辆未来的位置信息后，根据第一映射关系直接确定出车辆行驶前方的危险驾驶历史数据，进而进行及时预警。
步骤104：根据确定的第一危险驾驶历史数据，生成第一驾驶预警信息。
本实施例中，第一驾驶预警信息可以用于提示车辆未来的位置曾经出现的危险驾驶状况。例如，第一危险驾驶历史数据表示车辆未来的位置曾经出现车道偏离、前向碰撞、超速或车辆前方出现行人时。示例性的，第一驾驶预警信息可通过提示信息的形式表示，用于提示车辆未来的位置曾经出现车道偏离、前向碰撞、超速或车辆前方出现行人时。
步骤105：向车辆发送第一驾驶预警信息。
在实际应用中，在云平台向车辆发送第一驾驶预警信息后，车辆可以将第一驾驶预警信息通过车载显示屏进行显示，或者，将第一驾驶预警信息进行语音播报。
在实际应用中，步骤101至步骤105可以基于云平台的处理器等实现，上述处理器可以为特定用途集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(Programmable Logic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。
可以看出，在本公开实施例中，不仅需要获取车辆的实时位置信息，还需要预测车辆未来的位置，并根据车辆未来的位置对应的危险驾驶历史数据生成第一驾驶预警信息，而危险驾驶历史数据表示车辆未来的位置曾经出现的危险驾驶状况，因而可以准确且可靠地反映出车辆行驶前方容易出现的危险驾驶状况；进而，车辆在接收到第一驾驶预警信息后，可以使车辆的驾驶员准确且可靠地获知车辆行驶前方容易出现的不利于安全驾驶的状况，便于驾驶员提前采取应对措施，进而有利于提高车辆驾驶的安全性。
在本公开的一些可选实施例中，在根据实时位置信息预测未来的位置信息后，所述方法还可以包括：获取未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息和/或交通状况信息；向车辆发送未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息和/或交通状况信息。
本公开实施例中，天气状况信息包括但不限于下雨、下雪、起雾、晴天、夜晚、阴天等情况，交通状况信息包括但不限于上坡、下坡、转弯、道路平整、道路不平整、道路通畅、堵车、出现车祸等。
可以理解地，天气状况信息和/或交通状况信息是影响车辆驾驶安全性的重要因素，因而，在向车辆发送未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息和/或交通状况信息后，便于车辆的驾驶员综合考虑天气状况信息和/或交通状况信息以及第一驾驶预警信息，进而便于驾驶员提前采取应对措施，有利于提升车辆驾驶的安全性。
例如，车辆接收到的天气状况信息表示未来的位置信息对应地理区域起雾，且第一驾驶预警信息提示车辆行驶前方曾经出现车辆碰撞等状况时驾驶员可以降低车速，以提升车辆驾驶的安全性。又例如，车辆接收到的交通状况信息表示未来的位置信息对应地理区域为道路转弯区域，且第一驾驶预警信息提示车辆行驶前方曾经出现行人横穿道路的情况时，驾驶员可以降低车速，以提升车辆驾驶的安全性。
图2为本公开实施例的一个应用场景结构示意图，参照图2，获取未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息的一种实现方式可以包括：云平台在预测未来的位置信息后，可以向提供天气服务的第一服务器发送第一查询请求，第一查询请求用于查询取未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息；第一服务器在接收到第一查询请求后，根据第一查询请求进行查询，得到对应的天气状况信息，向云平台发送天气状况信息；这样，云平台可以接收到第一服务器发送的天气状况信息。
参照图2，获取未来的位置信息对应地理区域的交通状况信息的一种实现方式可以包括：云平台在预测未来的位置信息后，可以向提供交通状况信息的第二服务器发送第二查询请求，第二查询请求用于查询未来的位置信息对应地理区域的交通状况信息；第二服务器在接收到第二查询请求后，根据第二查询请求进行查询，得到对应的交通状况信息，向云平台发送交通状况信息；这样，云平台可以接收到第二服务器发送的交通状况信息。
在本公开的一些可选实施例中，在根据实时位置信息预测未来的位置信息后，所述 方法还可以包括：获取所述未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息和/或交通状况信息；响应于天气状况信息和/或交通状况信息满足预定的预警条件，生成第二驾驶预警信息；向车辆发送第二驾驶预警信息。
其中，预警条件可以根据实际应用场景进行设置。例如，预警条件可以是天气状况信息和/或交通状况信息会对车辆驾驶安全性造成负面影响。示例性的，第二驾驶预警信息可通过提示信息的形式表示，用于提示满足预警条件的天气状况信息和/或交通状况信息。本公开实施例中，获取未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息和/或交通状况信息的实现方式，已经在前述记载的内容中作出说明，这里不再赘述。
在实际应用中，在云平台向车辆发送第二驾驶预警信息后，车辆可以将第二驾驶预警信息通过车载显示屏进行显示，或者，将第二驾驶预警信息进行语音播报。
需要说明的是，在天气状况信息和/或交通状况信息满足预定的预警条件的情况下，可以忽略天气状况信息和/或交通状况信息。
可以理解地，天气状况信息和/或交通状况信息是影响车辆驾驶安全性的重要因素，因而，在天气状况信息和/或交通状况信息满足预定的预警条件的情况下，说明天气状况信息和/或交通状况信息会对车辆驾驶安全性造成负面影响，此时，在向车辆发送未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息和/或交通状况信息后，便于车辆的驾驶员综合考虑第一驾驶预警信息和第二驾驶预警信息，进而便于驾驶员提前采取应对措施，有利于提升车辆驾驶的安全性。
在第一个示例中，车辆接收到的第二驾驶预警信息提示车辆行驶前方出现车辆碰撞时，且第一驾驶预警信息提示车辆行驶前方曾经出现车辆碰撞等状况时，驾驶员可以降低车速，以提升车辆驾驶的安全性；在第二个示例中，车辆接收到的第二驾驶预警信息提示车辆行驶前方出现下雨天气，且第一驾驶预警信息提示车辆行驶前方曾经出现车辆超速的情况时，驾驶员可以降低车速，以提升车辆驾驶的安全性。
在本公开的一些可选实施方式中，本公开实施例的驾驶预警方法还可以包括：获取待分析脸部特征；在数据库中确定与待分析脸部特征匹配的驾驶员脸部特征，数据库中存储有驾驶员脸部特征和危险驾驶历史数据之间的第二映射关系；根据第二映射关系，获取数据库中与确定的驾驶员脸部特征对应的第二危险驾驶历史数据；根据第一危险驾驶历史数据和第二危险驾驶历史数据，生成第三驾驶预警信息；向车辆发送所述第三驾驶预警信息。
本公开实施例中，待分析脸部特征可以是从驾驶员脸部图像提取的特征。在一个示例中，车载设备在获取到驾驶员脸部图像后，可以采用人脸识别算法从驾驶员脸部图像中提取出驾驶员脸部特征，将驾驶员脸部特征作为待分析脸部特征，并将待分析脸部特征发送至云平台。在另一个示例中，车载设备在获取到驾驶员脸部图像后，可以将驾驶员脸部图像发送至云平台，云平台可以采用人脸识别算法从驾驶员脸部图像中提取出驾 驶员脸部特征，将驾驶员脸部特征作为待分析脸部特征。
在一些可选实施例中，所述获取所述数据库中与确定的驾驶员脸部特征对应的第二危险驾驶历史数据之前，车辆上设置的车载设备可以向云平台发送危险驾驶历史数据和驾驶员脸部特征；云平台接收车辆上设置的车载设备发送的危险驾驶历史数据和驾驶员脸部特征，可以根据接收到的危险驾驶历史数据和驾驶员脸部特征，在数据库中建立接收到的驾驶员脸部特征和接收到的危险驾驶历史数据之间的第二映射关系，或者，在数据库中建立和与接收到的驾驶员脸部特征匹配的驾驶员脸部特征与接收到的危险驾驶历史数据之间的第二映射关系。
在数据库中建立驾驶员脸部特征和危险驾驶历史数据之间的第二映射关系后，如果云平台接收到待分析脸部特征；则可以通过特征比对，在数据库中确定与待分析脸部特征匹配的驾驶员脸部特征。
本公开实施例中，根据第二映射关系获取的第二危险驾驶历史数据可以表示驾驶员曾经出现的危险驾驶状况。
本公开实施例中，第三驾驶预警信息可以用于提示驾驶员在车辆未来的位置容易出现的危险驾驶状况。在实际应用中，由于第一危险驾驶历史数据表示车辆在未来的位置曾经出现的危险驾驶状况，第二危险驾驶历史数据表示驾驶员曾经出现的危险驾驶状况，因而，通过对第一危险驾驶历史数据和第二危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出，驾驶员在车辆未来的位置曾经出现的危险驾驶状况，即可以得出第三驾驶预警信息。
在实际应用中，在云平台向车辆发送第三驾驶预警信息后，车辆可以将第三驾驶预警信息通过车载显示屏进行显示，或者，将第三驾驶预警信息进行语音播报。
可以看出，本公开实施例中，由于第三驾驶预警信息可以提示驾驶员在车辆未来的位置容易出现的危险驾驶状况，因而，车辆可以在接收到第三驾驶预警信息后，可以使车辆的驾驶员准确且可靠地获知自己在车辆行驶前方容易出现的不利于安全驾驶的状况，可见，第三驾驶预警信息是针对车辆实际的驾驶员的预警信息，进而便于车辆实际的驾驶员提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
在一个示例性的场景中，驾驶员A在驾驶车辆的过程中，车辆将驾驶员A的脸部特征和车辆实时位置发送至云平台；在云平台中，根据第二映射关系，可以查找到与驾驶员A对应的第二危险驾驶历史数据，第二危险驾驶历史数据表示驾驶员A曾经出现抽烟、喝水或化妆等行为。而第一危险驾驶历史数据表示在车辆未来的位置曾经出现抽烟、喝水等行为。通过对第一危险驾驶历史数据和第二危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出第三驾驶预警信息，第三驾驶预警信息用于提示驾驶员在车辆未来的位置容易出现抽烟、喝水等行为。这样，车辆可以在接收到第三驾驶预警信息后，可以使车辆的驾驶员准确且可靠地获知自己在车辆行驶前方容易出现的抽烟、喝水等行为，进而便于 车辆的驾驶员提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
在本公开的一些可选实施方式中，本公开实施例的驾驶预警方法还可以包括：接收车辆行驶时间信息；根据数据库中存储的车辆行驶时间信息与危险驾驶历史数据的第三映射关系，确定与车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据；根据第一危险驾驶历史数据、第二危险驾驶历史数据和第三危险驾驶历史数据，生成第四驾驶预警信息；向车辆发送第四驾驶预警信息。
本公开实施例中，车辆行驶时间信息可以表示以下至少之一：车辆行驶的当前时间在一天内所处在的时间段、车辆行驶的日期在一月内的所处在的时间段、车辆行驶的月份在一年内所处在的季节等；例如，车辆行驶的当前时间为上午9点15分，则车辆行驶的当前时间在一天内所处在的时间段可以为一天内的上午9点至上午10点的时间段，车辆行驶的日期为3月15日，则车辆行驶的日期在一月内的所处在的时间段为一个月的10日至20日。以上仅仅是对车辆行驶时间信息进行了示例性说明，本公开实施例并不局限于此。在实际应用中，可以由车载设备向云平台发送车辆行驶时间信息。
在一些可选实施例中，所述确定与所述车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据之前，车辆上设置的车载设备可以向云平台发送危险驾驶历史数据和车辆行驶时间信息；云平台接收车辆上设置的车载设备发送的危险驾驶历史数据和车辆行驶时间信息，根据接收到的危险驾驶历史数据和车辆行驶时间信息，在数据库中建立接收到的车辆行驶时间信息和接收到的危险驾驶历史数据之间的第三映射关系。在数据库中建立第三映射关系后，如果云平台接收到车辆行驶时间信息，则可以根据第三映射关系，确定出与接收的车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据。
本公开实施例中，根据第三映射关系获取的第三危险驾驶历史数据可以表示对应于相同车辆行驶时间信息曾经出现的危险驾驶状况。例如，可以表示在不同日期的相同时间段内曾经出现的危险驾驶状况、在不同月份的相同时间段内曾经出现的危险驾驶状况，在不同年份的相同季节内曾经出现的危险驾驶状况等。
本实施例中，第四驾驶预警信息可以用于提示驾驶员在相同时间段内在车辆未来的位置容易出现的危险驾驶状况。在实际应用中，由于第一危险驾驶历史数据表示车辆未来的位置曾经出现的危险驾驶状况，第二危险驾驶历史数据表示驾驶员曾经出现的危险驾驶状况，第三危险驾驶历史数据表示对应于相同车辆行驶时间信息曾经出现的危险驾驶状况，因而，通过对第一危险驾驶历史数据、第二危险驾驶历史数据和第三危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出驾驶员在相同时间段内在车辆未来的位置容易出现的危险驾驶状况，即可以得出第四驾驶预警信息。
在实际应用中，在云平台向车辆发送第四驾驶预警信息后，车辆可以将第四驾驶预警信息通过车载显示屏进行显示，或者，将第四驾驶预警信息进行语音播报。
可以看出，本公开实施例中，由于第四驾驶预警信息可以提示驾驶员在相同时间段 内在车辆未来的位置容易出现的危险驾驶状况，因而，车辆可以在接收到第四驾驶预警信息后，可以使车辆的驾驶员准确且可靠地获知自己在相同时间段内在车辆行驶前方容易出现的不利于安全驾驶的状况，可见，第四驾驶预警信息是针对车辆实际的驾驶员和相同车辆行驶时间信息的预警信息，进而便于车辆实际的驾驶员提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
在一个示例性的场景中，驾驶员B在驾驶车辆的过程中，车辆将驾驶员B的脸部特征、车辆行驶时间信息和车辆实时位置发送至云平台，在云平台中，根据第二映射关系，可以查找到与驾驶员B对应的第二危险驾驶历史数据，第二危险驾驶历史数据表示驾驶员B曾经出现抽烟、喝水或化妆等行为，根据第三映射关系，可以查找到与车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据，第三危险驾驶历史数据表示在相同时间段内容易出现抽烟、喝水等行为；而第一危险驾驶历史数据表示在车辆未来的位置曾经出现抽烟、喝水等行为；通过对第一危险驾驶历史数据、第二危险驾驶历史数据和第三危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出第四驾驶预警信息，第四驾驶预警信息用于提示驾驶员在相同时间段内、在车辆未来的位置容易出现抽烟、喝水等行为；这样，车辆可以在接收到第四驾驶预警信息后，可以使车辆的驾驶员准确且可靠地获知自己在相同时间段内在车辆行驶前方容易出现的抽烟、喝水等行为，进而便于车辆的驾驶员提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
在本公开的一些可选实施方式中，本公开实施例的驾驶预警方法还可以包括：接收车载设备发送的车辆标识；根据数据库中存储的车辆标识和危险驾驶历史数据之间的第四映射关系，确定与所述车辆标识对应的第四危险驾驶历史数据；根据第一危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据，生成第五驾驶预警信息；向所述车辆发送第五驾驶预警信息。
本公开实施例中，车辆标识可以是车辆的车牌号或其它标识信息。在实际应用中，车载设备可以将车辆标识发送至云平台。
在一些可选实施例中，所述确定与所述车辆表示对应的第四危险驾驶历史数据之前，车辆上设置的车载设备可以向云平台发送危险驾驶历史数据和车辆标识，云平台接收车辆上设置的车载设备发送的危险驾驶历史数据和车辆标识，根据接收到的危险驾驶历史数据和车辆标识，在数据库中建立接收到的危险驾驶历史数据和接收到的车辆标识之间的第四映射关系。在数据库中建立车辆标识和危险驾驶历史数据之间的第四映射关系后，如果云平台接收到车辆标识，则可以在数据库中确定与车辆标识对应的第四危险驾驶历史数据。
本公开实施例中，根据第四映射关系获取的第四危险驾驶历史数据可以表示车辆曾经出现的危险驾驶状况。
本公开实施例中，第五驾驶预警信息可以用于提示车辆在未来的位置容易出现的危 险驾驶状况。在实际应用中，由于第一危险驾驶历史数据表示车辆未来的位置曾经出现的危险驾驶状况，第四危险驾驶历史数据表示本车辆曾经出现的危险驾驶状况；因而通过对第一危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出，车辆在未来的位置容易出现的危险驾驶状况，即可以得出第五驾驶预警信息。
在实际应用中，在云平台向车辆发送第五驾驶预警信息后，车辆可以将第五驾驶预警信息通过车载显示屏进行显示，或者，将第五驾驶预警信息进行语音播报。
可以看出，本公开实施例中，由于第五驾驶预警信息可以提示车辆在未来的位置容易出现的危险驾驶状况，因而，车辆在接收到第五驾驶预警信息后，可以使车辆的驾驶员准确且可靠地获知本车辆在车辆行驶前方容易出现的不利于安全驾驶的状况，可见第五驾驶预警信息是针对本车辆的预警信息，进而便于驾驶员提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
在一个示例性的场景中，车辆A在行驶的过程中，车辆A将车辆A的标识和车辆实时位置发送至云平台；在云平台中，根据第四映射关系，可以查找到与车辆A对应的第四危险驾驶历史数据，第四危险驾驶历史数据表示车辆A曾经出现车道偏离、前向碰撞、超速等行驶行为；而第一危险驾驶历史数据表示在车辆未来的位置曾经出现车道偏离、前向碰撞等行驶行为；通过对第一危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出第五驾驶预警信息，第五驾驶预警信息用于提示本车辆在未来的位置容易出现车道偏离、前向碰撞等行驶行为；这样，车辆A在接收到第五驾驶预警信息后，可以使车辆的驾驶员准确且可靠地获知车辆A在车辆行驶前方容易出现的车道偏离、前向碰撞等行驶行为，进而便于车辆的驾驶员提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
在本公开的一些可选实施方式中，本公开实施例的驾驶预警方法还可以包括：接收车辆行驶时间信息；根据数据库中存储的车辆行驶时间信息与危险驾驶历史数据的第三映射关系，确定与车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据；根据第一危险驾驶历史数据、第三危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据，生成第六驾驶预警信息；向车辆发送第六驾驶预警信息。
本公开实施例中，第六驾驶预警信息可以用于提示车辆在相同时间段内、在未来的位置容易出现的危险驾驶状况。在实际应用中，由于第一危险驾驶历史数据表示车辆未来的位置曾经出现的危险驾驶状况，第二危险驾驶历史数据表示驾驶员曾经出现的危险驾驶状况，第三危险驾驶历史数据表示对应于相同车辆行驶时间信息曾经出现的危险驾驶状况；第四危险驾驶历史数据表示车辆曾经出现的危险驾驶状况；因而，通过对第一危险驾驶历史数据、第三危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出，车辆在相同时间段内、在未来的位置曾经出现的危险驾驶状况，即可以得出第六驾驶预警信息。
在实际应用中，在云平台向车辆发送第六驾驶预警信息后，车辆可以将第六驾驶预警信息通过车载显示屏进行显示，或者，将第六驾驶预警信息进行语音播报。
可以看出，本公开实施例中，由于第六驾驶预警信息可以提示车辆在相同时间段内、在未来的位置容易出现的危险驾驶状况，因而，车辆在接收到第六驾驶预警信息后，可以使车辆的驾驶员准确且可靠地获知本车辆在相同时间段内在车辆行驶前方容易出现的不利于安全驾驶的状况，可见，第六驾驶预警信息是针对本车辆和相同车辆行驶时间信息的预警信息，进而便于驾驶员提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
在一个示例性的场景中，车辆B在行驶的过程中，车辆B将车辆B的标识、车辆行驶时间信息和车辆实时位置发送至云平台；在云平台中，根据第四映射关系，可以查找到与车辆B对应的第四危险驾驶历史数据，第四危险驾驶历史数据表示车辆B曾经出现车道偏离、前向碰撞、超速等行驶行为；根据第三映射关系，可以查找到与车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据，第三危险驾驶历史数据表示在相同时间段内容易出现车道偏离、超速等行驶行为，而第一危险驾驶历史数据表示在未来的位置曾经出现车道偏离等行驶行为；则通过对第一危险驾驶历史数据、第三危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出第六驾驶预警信息，第六驾驶预警信息用于提示车辆B在相同时间段内、在未来的位置容易出现车道偏离等行驶行为，此时，车辆B在接收到第六驾驶预警信息后，可以使驾驶员准确且可靠地获知车辆B在相同时间段内在车辆行驶前方容易出现的车道偏离行为，进而便于驾驶员提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
在本公开的一些可选实施方式中，本公开实施例的驾驶预警方法还可以包括：获取待分析脸部特征并接收车载设备发送的车辆标识；在数据库中确定与待分析脸部特征匹配的驾驶员脸部特征，数据库中存储有驾驶员脸部特征和危险驾驶历史数据之间的第二映射关系；根据第二映射关系，获取与确定的驾驶员脸部特征对应的第二危险驾驶历史数据；根据数据库中存储的车辆标识和危险驾驶历史数据之间的第四映射关系，在数据库中确定与车辆标识对应的第四危险驾驶历史数据；根据第一危险驾驶历史数据、第二危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据，生成第七驾驶预警信息；向车辆发送所述第七驾驶预警信息。
本公开实施例中，第七驾驶预警信息可以用于提示驾驶员驾驶本车辆时、在未来的位置容易出现的危险驾驶状况。在实际应用中，由于第一危险驾驶历史数据表示未来的位置曾经出现的危险驾驶状况，第二危险驾驶历史数据表示驾驶员曾经出现的危险驾驶状况，第四危险驾驶历史数据表示本车辆曾经出现的危险驾驶状况；因而，通过对第一危险驾驶历史数据、第二危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出，驾驶员驾驶本车辆时、在未来的位置容易出现的危险驾驶状况，即可以得出第七驾驶预警信息。
在实际应用中，在云平台向车辆发送第七驾驶预警信息后，车辆可以将第七驾驶预警信息通过车载显示屏进行显示，或者，将第七驾驶预警信息进行语音播报。
可以看出，本公开实施例中，由于第七驾驶预警信息可以提示驾驶员驾驶车辆时、在未来的位置容易出现的危险驾驶状况，因而，车辆在接收到第七驾驶预警信息后，可以使车辆的驾驶员准确且可靠地获知自己驾驶本车辆时在车辆行驶前方容易出现的不利于安全驾驶的状况，可见，第七驾驶预警信息是针对本车辆和驾驶员的预警信息，进而便于驾驶员提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
在一个示例性的场景中，驾驶员C在驾驶车辆C的过程中，车辆C将驾驶员C的脸部特征、车辆C的标识和车辆C的实时位置发送至云平台；在云平台中，根据第二映射关系可以查找到与驾驶员C对应的第二危险驾驶历史数据；第二危险驾驶历史数据表示驾驶员C曾经出现打电话、超速、化妆等行为；根据第四映射关系可以查找到与车辆C对应的第四危险驾驶历史数据；第四危险驾驶历史数据表示车辆A曾经出现车道偏离、前向碰撞、超速等行驶行为；而第一危险驾驶历史数据表示在未来的位置曾经出现车辆超速、前向碰撞等行为；通过对第一危险驾驶历史数据、第二危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出第七驾驶预警信息，第七驾驶预警信息用于提示驾驶员C驾驶车辆C时、在未来的位置容易出现超速等行为；此时，车辆C在接收到第七驾驶预警信息后，可以使驾驶员C准确且可靠地获知自己驾驶车辆C时在车辆行驶前方容易出现的超速等行为，进而便于车辆C的驾驶员C提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
在本公开的一些可选实施方式中，本公开实施例的驾驶预警方法还可以包括：接收车辆行驶时间信息；根据数据库中存储的车辆行驶时间信息与危险驾驶历史数据的第三映射关系，确定与车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据；根据第一危险驾驶历史数据、第二危险驾驶历史数据、第三危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据，生成第八驾驶预警信息；向车辆发送第八驾驶预警信息。
本公开实施例中，第八驾驶预警信息可以用于提示驾驶员驾驶本车辆时在相同时间段内、在未来的位置容易出现的危险驾驶状况。在实际应用中，由于第一危险驾驶历史数据表示未来的位置曾经出现的危险驾驶状况，第二危险驾驶历史数据表示驾驶员曾经出现的危险驾驶状况，第三危险历史数据表示对应于相同车辆行驶时间信息曾经出现的危险驾驶状况，第四危险驾驶历史数据表示车辆曾经出现的危险驾驶状况；因而，通过对第一危险驾驶历史数据、第二危险驾驶历史数据、第三危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出，驾驶员驾驶本车辆时在相同时间段内、在未来的位置容易出现的危险驾驶状况，即可以得出第八驾驶预警信息。
在实际应用中，在云平台向车辆发送第八驾驶预警信息后，车辆可以将第八驾驶预警信息通过车载显示屏进行显示，或者，将第八驾驶预警信息进行语音播报。
可以看出，本公开实施例中，由于第八驾驶预警信息可以提示驾驶员驾驶车辆时在相同时间段内、在未来的位置容易出现的危险驾驶状况，因而，车辆在接收到第八驾驶预警信息后，可以使车辆的驾驶员准确且可靠地获知自己驾驶本车辆时在相同时间段内、在车辆行驶前方容易出现的不利于安全驾驶的状况；可见，第八驾驶预警信息是针对本车辆、驾驶员和相同车辆行驶时间信息的预警信息，进而便于驾驶员提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
在一个示例性的场景中，驾驶员D在驾驶车辆D的过程中，车辆D将驾驶员D的脸部特征、车辆D的标识、车辆行驶时间信息和车辆D的实时位置发送至云平台；在云平台中，根据第二映射关系，可以查找到与驾驶员D对应的第二危险驾驶历史数据，第二危险驾驶历史数据表示驾驶员D曾经出现打电话、超速、化妆等行为；根据第三映射关系，可以查找到与车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据，第三危险驾驶历史数据表示在相同时间段内容易出现车道偏离、超速等行驶行为；根据第四映射关系，可以查找到与车辆D对应的第四危险驾驶历史数据，第四危险驾驶历史数据表示车辆D曾经出现车道偏离、前向碰撞、超速等行驶行为；而第一危险驾驶历史数据表示在车辆未来的位置曾经出现车辆超速、前向碰撞等行为；通过对第一危险驾驶历史数据、第二危险驾驶历史数据、第三危险驾驶历史数据和第四危险驾驶历史数据进行综合分析，可以得出第八驾驶预警信息，第八驾驶预警信息用于提示驾驶员D驾驶车辆D时、在相同时间段内、在未来的位置容易出现超速等行为；这样，车辆D在接收到第七驾驶预警信息后，可以使驾驶员D准确且可靠地获知自己驾驶车辆D时在车辆行驶前方容易出现的超速等行为，进而便于车辆D的驾驶员D提前采取应对措施，有利于提高车辆驾驶的安全性。
本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定
在前述实施例提出的驾驶预警方法的基础上，本公开实施例提出了一种驾驶预警装置。图3为本公开实施例的驾驶预警装置的组成结构示意图，如图3所示，所述装置包括：获取模块301、处理模块302和发送模块303，其中，
所述获取模块301，用于获取车辆的实时位置信息；
所述处理模块302，用于根据所述实时位置信息预测未来的位置信息；根据数据库中存储的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系，在所述数据库中确定所述未来的位置信息对应的第一危险驾驶历史数据；用于根据确定的第一危险驾驶历史数据，生成第一驾驶预警信息；
所述发送模块303，用于向所述车辆发送所述第一驾驶预警信息。
在本公开的一些可选实施例中，所述获取模块301，还用于获取所述未来的位置信 息对应地理区域的天气状况信息和/或交通状况信息；
所述发送模块303，还用于向所述车辆发送所述天气状况信息和/或交通状况信息。
在本公开的一些可选实施例中，所述获取模块301，还用于获取所述未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息和/或交通状况信息；
所述处理模块302，还用于响应于所述天气状况信息和/或交通状况信息满足预定的预警条件，生成第二驾驶预警信息；
所述发送模块303，还用于向所述车辆发送所述第二驾驶预警信息。
在本公开的一些可选实施例中，所述获取模块301，用于向提供天气服务的第一服务器发送第一查询请求，所述第一查询请求用于查询所述未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息；接收所述第一服务器发送的所述天气状况信息。
在本公开的一些可选实施例中，所述获取模块301，用于向提供交通状况信息的第二服务器发送第二查询请求，所述第二查询请求用于查询所述未来的位置信息对应地理区域的交通状况信息；接收所述第二服务器发送的所述交通状况信息。
在本公开的一些可选实施例中，所述处理模块302，还用于在所述数据库中确定所述未来的位置信息对应的危险驾驶历史数据之前，接收车辆上设置的车载设备发送的危险驾驶历史数据以及与所述危险驾驶历史数据对应的地理位置；在所述数据库中建立接收到的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系。
在本公开的一些可选实施例中，所述获取模块301，还用于获取待分析脸部特征；
所述处理模块302，还用于在所述数据库中确定与所述待分析脸部特征匹配的驾驶员脸部特征，所述数据库中存储有驾驶员脸部特征和危险驾驶历史数据之间的第二映射关系；根据所述第二映射关系，获取所述数据库中与确定的驾驶员脸部特征对应的第二危险驾驶历史数据；根据所述第一危险驾驶历史数据和所述第二危险驾驶历史数据，生成第三驾驶预警信息；
所述发送模块303，还用于向所述车辆发送所述第三驾驶预警信息。
在本公开的一些可选实施例中，所述获取模块301，还用于接收车辆行驶时间信息；
所述处理模块302，还用于根据所述数据库中存储的车辆行驶时间信息与危险驾驶历史数据的第三映射关系，确定与所述车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据；根据所述第一危险驾驶历史数据、所述第二危险驾驶历史数据和所述第三危险驾驶历史数据，生成第四驾驶预警信息；
所述发送模块303，还用于向所述车辆发送所述第四驾驶预警信息。
在本公开的一些可选实施例中，所述获取模块301，还用于接收车载设备发送的车辆标识；
所述处理模块302，还用于根据所述数据库中存储的车辆标识和危险驾驶历史数据之间的第四映射关系，确定与所述车辆标识对应的第四危险驾驶历史数据；根据所述第 一危险驾驶历史数据和所述第四危险驾驶历史数据，生成第五驾驶预警信息；
所述发送模块303，还用于向所述车辆发送所述第五驾驶预警信息。
在本公开的一些可选实施例中，所述获取模块301，还用于接收车辆行驶时间信息；
所述处理模块302，还用于根据所述数据库中存储的车辆行驶时间信息与危险驾驶历史数据的第三映射关系，确定与所述车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据；根据所述第一危险驾驶历史数据、所述第三危险驾驶历史数据和所述第四危险驾驶历史数据，生成第六驾驶预警信息；
所述发送模块303，还用于向所述车辆发送所述第六驾驶预警信息。
在本公开的一些可选实施例中，所述获取模块301，还用于获取待分析脸部特征并接收车载设备发送的车辆标识；
所述处理模块302，还用于在所述数据库中确定与所述待分析脸部特征匹配的驾驶员脸部特征，所述数据库中存储有驾驶员脸部特征和危险驾驶历史数据之间的第二映射关系；根据所述第二映射关系，获取所述数据库中与确定的驾驶员脸部特征对应的第二危险驾驶历史数据；根据所述数据库中存储的车辆标识和危险驾驶历史数据之间的第四映射关系，确定与所述车辆标识对应的第四危险驾驶历史数据；根据所述第一危险驾驶历史数据、所述第二危险驾驶历史数据和所述第四危险驾驶历史数据，生成第七驾驶预警信息；
所述发送模块303，还用于向所述车辆发送所述第七驾驶预警信息。
在本公开的一些可选实施例中，所述获取模块301，还用于接收车辆行驶时间信息；
所述处理模块302，还用于根据所述数据库中存储的车辆行驶时间信息与危险驾驶历史数据的第三映射关系，确定与所述车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据；根据所述第一危险驾驶历史数据、所述第二危险驾驶历史数据、所述第三危险驾驶历史数据和所述第四危险驾驶历史数据，生成第八驾驶预警信息；
所述发送模块303，还用于向所述车辆发送所述第八驾驶预警信息。
在本公开的一些可选实施例中，所述待分析脸部特征是从驾驶员脸部图像提取的特征。
在本公开的一些可选实施例中，所述处理模块302，还用于在获取所述数据库中与确定的驾驶员脸部特征对应的第二危险驾驶历史数据之前，接收车辆上设置的车载设备发送的危险驾驶历史数据和驾驶员脸部特征；在数据库中建立接收到的驾驶员脸部特征和接收到的危险驾驶历史数据之间的第二映射关系，或者，在数据库中建立和接收到的驾驶员脸部特征匹配的驾驶员脸部特征与接收到的危险驾驶历史数据之间的第二映射关系。
在本公开的一些可选实施例中，所述处理模块302，还用于确定与所述车辆表示对应的第四危险驾驶历史数据之前，接收车辆上设置的车载设备发送的危险驾驶历史数据 和车辆标识；在数据库中建立接收到的车辆标识和接收到的危险驾驶历史数据之间的第四映射关系。
在本公开的一些可选实施例中，所述处理模块302，还用于确定与所述车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据之前，接收车辆上设置的车载设备发送的危险驾驶历史数据和车辆行驶时间信息；在数据库中建立接收到的车辆行驶时间信息和接收到的危险驾驶历史数据之间的第三映射关系。
在本公开的一些可选实施例中，所述危险历史驾驶数据表示：至少一个驾驶员经过对应地理位置时的危险驾驶数据。
在本公开的一些可选实施例中，所述危险驾驶数据包括以下至少之一：车道偏离预警、前向碰撞预警、超速预警、车辆前方出现行人、后向碰撞预警、车辆前方障碍物预警、驾驶员疲劳驾驶数据、驾驶员分心驾驶数据、驾驶员做危险动作数据。
在实际应用中，所述获取模块301、所述处理模块302和所述发送模块303均可以利用云平台中的处理器实现，上述处理器可以为ASIC、DSP、DSPD、PLD、FPGA、CPU、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。
另外，在本实施例中的各功能模块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模块的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并非作为独立的产品进行销售或使用时，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，本实施例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(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或processor(处理器)执行本实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
具体来讲，本实施例中的一种驾驶预警方法对应的计算机程序指令可以被存储在光盘，硬盘，U盘等存储介质上，当存储介质中的与一种驾驶预警方法对应的计算机程序指令被一电子设备读取或被执行时，实现前述实施例的任意一种驾驶预警方法。
基于前述实施例相同的技术构思，参见图4，其示出了本公开实施例提供的一种电子设备40，可以包括：存储器41和处理器42；其中，
所述存储器41，用于存储计算机程序和数据；
所述处理器42，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现前述实施例的任意一种驾驶预警方法。
在实际应用中，上述存储器41可以是易失性存储器(volatile memory)，例如RAM； 或者非易失性存储器(non-volatile memory)，例如ROM，快闪存储器(flash memory)，硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器42提供指令和数据。
上述处理器42可以为ASIC、DSP、DSPD、PLD、FPGA、CPU、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本公开实施例不作具体限定。
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述
本公开实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本公开实施例上述任意一种驾驶预警方法。
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行时实现本公开实施例上述任意一种驾驶预警方法。
本公开所提供的各方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。
本公开所提供的各产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。
本公开所提供的各方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (22)

  1. 一种驾驶预警方法，所述方法包括：
    获取车辆的实时位置信息；
    根据所述实时位置信息预测未来的位置信息；
    根据数据库中存储的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系，确定所述未来的位置信息对应的第一危险驾驶历史数据；
    根据确定的第一危险驾驶历史数据，生成第一驾驶预警信息；
    向所述车辆发送所述第一驾驶预警信息。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
    获取所述未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息和/或交通状况信息；
    向所述车辆发送所述天气状况信息和/或交通状况信息。
  3. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
    获取所述未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息和/或交通状况信息；
    响应于所述天气状况信息和/或交通状况信息满足预定的预警条件，生成第二驾驶预警信息；
    向所述车辆发送所述第二驾驶预警信息。
  4. 根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述获取所述未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息，包括：
    向提供天气服务的第一服务器发送第一查询请求，所述第一查询请求用于查询所述未来的位置信息对应地理区域的天气状况信息；
    接收所述第一服务器发送的所述天气状况信息。
  5. 根据权利要求2或3所述的方法，其中，获取所述未来的位置信息对应地理区域的交通状况信息，包括：
    向提供交通状况信息的第二服务器发送第二查询请求，所述第二查询请求用于查询所述未来的位置信息对应地理区域的交通状况信息；
    接收所述第二服务器发送的所述交通状况信息。
  6. 根据权利要求1至5任一项所述的方法，其中，所述确定所述未来的位置信息对应的危险驾驶历史数据之前，所述方法还包括：
    接收车辆上设置的车载设备发送的危险驾驶历史数据以及与所述危险驾驶历史数据对应的地理位置；
    在所述数据库中建立接收到的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系。
  7. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
    获取待分析脸部特征；
    在所述数据库中确定与所述待分析脸部特征匹配的驾驶员脸部特征，所述数据库中存储有驾驶员脸部特征和危险驾驶历史数据之间的第二映射关系；
    根据所述第二映射关系，获取所述数据库中与确定的驾驶员脸部特征对应的第二危险驾驶历史数据；
    根据所述第一危险驾驶历史数据和所述第二危险驾驶历史数据，生成第三驾驶预警信息；
    向所述车辆发送所述第三驾驶预警信息。
  8. 根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：
    接收车辆行驶时间信息；
    根据所述数据库中存储的车辆行驶时间信息与危险驾驶历史数据的第三映射关系，确定与所述车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据；
    根据所述第一危险驾驶历史数据、所述第二危险驾驶历史数据和所述第三危险驾驶历史数据，生成第四驾驶预警信息；
    向所述车辆发送所述第四驾驶预警信息。
  9. 根据权利要求1至8任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：
    接收车载设备发送的车辆标识；
    根据所述数据库中存储的车辆标识和危险驾驶历史数据之间的第四映射关系，确定与所述车辆标识对应的第四危险驾驶历史数据；
    根据所述第一危险驾驶历史数据和所述第四危险驾驶历史数据，生成第五驾驶预警信息；
    向所述车辆发送所述第五驾驶预警信息。
  10. 根据权利要求9所述的方法，其中，所述方法还包括：
    接收车辆行驶时间信息；
    根据所述数据库中存储的车辆行驶时间信息与危险驾驶历史数据的第三映射关系，确定与所述车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据；
    根据所述第一危险驾驶历史数据、所述第三危险驾驶历史数据和所述第四危险驾驶历史数据，生成第六驾驶预警信息；
    向所述车辆发送所述第六驾驶预警信息。
  11. 根据权利要求9所述的方法，其中，所述方法还包括：
    获取待分析脸部特征并接收车载设备发送的车辆标识；
    在所述数据库中确定与所述待分析脸部特征匹配的驾驶员脸部特征，所述数据库中存储有驾驶员脸部特征和危险驾驶历史数据之间的第二映射关系；
    根据所述第二映射关系，获取与确定的驾驶员脸部特征对应的第二危险驾驶历史数据；根据所述数据库中存储的车辆标识和危险驾驶历史数据之间的第四映射关系，确定 与所述车辆标识对应的第四危险驾驶历史数据；
    根据所述第一危险驾驶历史数据、所述第二危险驾驶历史数据和所述第四危险驾驶历史数据，生成第七驾驶预警信息；
    向所述车辆发送所述第七驾驶预警信息。
  12. 根据权利要求9所述的方法，其中，所述方法还包括：
    接收车辆行驶时间信息；
    根据所述数据库中存储的车辆行驶时间信息与危险驾驶历史数据的第三映射关系，确定与所述车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据；
    根据所述第一危险驾驶历史数据、所述第二危险驾驶历史数据、所述第三危险驾驶历史数据和所述第四危险驾驶历史数据，生成第八驾驶预警信息；
    向所述车辆发送所述第八驾驶预警信息。
  13. 根据权利要求1至12任一项所述的方法，其中，所述待分析脸部特征是从驾驶员脸部图像提取的特征。
  14. 根据权利要求7所述的方法，其中，所述获取所述数据库中与确定的驾驶员脸部特征对应的第二危险驾驶历史数据之前，所述还包括：
    接收车辆上设置的车载设备发送的危险驾驶历史数据和驾驶员脸部特征；
    在数据库中建立接收到的驾驶员脸部特征和接收到的危险驾驶历史数据之间的第二映射关系，或者，在数据库中建立和接收到的驾驶员脸部特征匹配的驾驶员脸部特征与接收到的危险驾驶历史数据之间的第二映射关系。
  15. 根据权利要求9所述的方法，其中，所述确定与所述车辆表示对应的第四危险驾驶历史数据之前，所述方法还包括：
    接收车辆上设置的车载设备发送的危险驾驶历史数据和车辆标识；
    在数据库中建立接收到的车辆标识和接收到的危险驾驶历史数据之间的第四映射关系。
  16. 根据权利要求8所述的方法，其中，所述确定与所述车辆行驶时间信息对应的第三危险驾驶历史数据之前，所述方法还包括：
    接收车辆上设置的车载设备发送的危险驾驶历史数据和车辆行驶时间信息；
    在数据库中建立接收到的车辆行驶时间信息和接收到的危险驾驶历史数据之间的第三映射关系。
  17. 根据权利要求1至16任一项所述的方法，其中，所述危险历史驾驶数据表示：至少一个驾驶员经过对应地理位置时的危险驾驶数据。
  18. 根据权利要求1至17任一项所述的方法，其中，所述危险驾驶数据包括以下至少之一：车道偏离预警、前向碰撞预警、超速预警、车辆前方出现行人、后向碰撞预警、车辆前方障碍物预警、驾驶员疲劳驾驶数据、驾驶员分心驾驶数据、驾驶员做危险 动作数据。
  19. 一种驾驶预警装置，所述装置包括获取模块、处理模块和发送模块，其中，
    所述获取模块，用于获取车辆的实时位置信息；
    所述处理模块，用于根据所述实时位置信息预测未来的位置信息；根据数据库中存储的地理位置和危险驾驶历史数据之间的第一映射关系，确定所述未来的位置信息对应的第一危险驾驶历史数据；用于根据确定的第一危险驾驶历史数据，生成第一驾驶预警信息；
    所述发送模块，用于向所述车辆发送所述第一驾驶预警信息。
  20. 一种电子设备，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器；其中，
    所述处理器用于运行所述计算机程序以执行权利要求1至18任一项所述的方法。
  21. 一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至18任一项所述的方法。
  22. 一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行如权利要求1至18任一项所述的方法。
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SG11202108000YA SG11202108000YA (en) 2019-09-30 2020-05-27 Driving early warning method and apparatus, electronic device, and computer storage medium
JP2021558704A JP2022526805A (ja) 2019-09-30 2020-05-27 運転の早期警告方法、装置、電子機器およびコンピュータ記憶媒体
US17/377,615 US20210343149A1 (en) 2019-09-30 2021-07-16 Driving early warning method and apparatus, electronic device, and computer storage medium

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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113140111A (zh) * 2021-04-30 2021-07-20 贵州数据宝网络科技有限公司 一种交通车辆行为预警装置及方法
CN113660637A (zh) * 2021-08-17 2021-11-16 安徽江淮汽车集团股份有限公司 基于车路协同系统的驾驶危险工况仲裁方法

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110706485A (zh) * 2019-09-30 2020-01-17 上海商汤临港智能科技有限公司 驾驶预警方法、装置、电子设备和计算机存储介质
JP7375683B2 (ja) * 2020-06-16 2023-11-08 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法
US11636870B2 (en) * 2020-08-20 2023-04-25 Denso International America, Inc. Smoking cessation systems and methods
CN111815986B (zh) * 2020-09-02 2021-01-01 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种交通事故预警方法、装置、终端设备及存储介质
US20210011787A1 (en) * 2020-09-25 2021-01-14 Francesc Guim Bernat Technologies for scaling inter-kernel technologies for accelerator device kernels
CN113990081B (zh) * 2021-09-26 2022-07-12 河北京石高速公路开发有限公司 一种高速公路etc门架区间测速系统
CN114005273B (zh) * 2021-10-18 2022-11-25 北京中交兴路车联网科技有限公司 一种消息提醒的方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114194110A (zh) * 2021-12-20 2022-03-18 浙江吉利控股集团有限公司 乘客化妆预警方法、系统、介质、设备及程序产品
CN114255607B (zh) * 2021-12-20 2023-04-07 浙江吉利控股集团有限公司 行车路径推荐方法、系统、介质及设备
CN114407886A (zh) * 2022-01-17 2022-04-29 武汉桐创汽车科技有限责任公司 一种新能源汽车的路径校准系统及方法
US11443623B1 (en) 2022-04-11 2022-09-13 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Real time traffic crash severity prediction tool

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011080815A (ja) * 2009-10-06 2011-04-21 Mitsubishi Electric Corp サーバ、車載ナビゲーション装置、および車載ナビゲーションシステム
JP2013097606A (ja) * 2011-11-01 2013-05-20 Daimler Ag 車両の危険度判定システム及び車両の危険度判定装置並びにこれらを用いた車両の危険報知装置
CN105225509A (zh) * 2015-10-28 2016-01-06 努比亚技术有限公司 一种道路车辆智能预警方法、装置和移动终端
CN105303764A (zh) * 2015-10-09 2016-02-03 深圳市凯立德科技股份有限公司 一种驾驶安全提示方法及行车记录仪设备
CN207106492U (zh) * 2017-08-29 2018-03-16 哈尔滨理工大学 动态监测全方位汽车防撞预警系统
CN109785633A (zh) * 2019-03-14 2019-05-21 百度在线网络技术（北京）有限公司 危险路况提醒方法、装置、车载终端、服务器及介质
CN109823346A (zh) * 2019-01-23 2019-05-31 广州德晟人工智能科技有限公司 基于大数据主动安全预警系统及方法
CN110033615A (zh) * 2019-03-22 2019-07-19 山西省交通科学研究院有限公司 一种基于物联网的道路危险货物运输动态风险评估方法
CN110033614A (zh) * 2019-03-22 2019-07-19 山西省交通科学研究院有限公司 一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警系统
CN110276988A (zh) * 2019-06-26 2019-09-24 重庆邮电大学 一种基于碰撞预警算法的辅助驾驶系统
CN110706485A (zh) * 2019-09-30 2020-01-17 上海商汤临港智能科技有限公司 驾驶预警方法、装置、电子设备和计算机存储介质

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008181252A (ja) * 2007-01-23 2008-08-07 Toyota Motor Corp 危険情報集配信システム並びに該システムを構成する危険情報送受信装置及び危険情報集配信装置
EP2138987A1 (en) * 2008-06-25 2009-12-30 Ford Global Technologies, LLC Method for determining a property of a driver-vehicle-environment state
CN103208205B (zh) * 2013-03-20 2015-05-13 北京航空航天大学 一种基于车联网的车辆安全行驶预警方法
CN103310202B (zh) * 2013-06-27 2017-04-05 西安电子科技大学 一种保障驾驶安全的系统及其方法
CN104751665A (zh) * 2013-12-26 2015-07-01 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 危险路段分析方法及装置
EP3125210A4 (en) * 2014-03-27 2018-06-13 Mitsubishi Electric Corporation Driving support information generation system, driving support information provision device, driving support information generation method, and driving support information generation program
US10024684B2 (en) * 2014-12-02 2018-07-17 Operr Technologies, Inc. Method and system for avoidance of accidents
US20180299284A1 (en) * 2014-12-02 2018-10-18 Kevin Sunlin Wang Method and System For Avoidance of Accidents
JP6497915B2 (ja) * 2014-12-08 2019-04-10 株式会社デンソーテン 運転支援システム
KR20170119842A (ko) * 2016-04-20 2017-10-30 삼성에스디에스 주식회사 자율 주행 차량 제어 장치 및 방법
CN105931461A (zh) * 2016-06-01 2016-09-07 乐视控股（北京）有限公司 路况预警方法、装置及服务器

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011080815A (ja) * 2009-10-06 2011-04-21 Mitsubishi Electric Corp サーバ、車載ナビゲーション装置、および車載ナビゲーションシステム
JP2013097606A (ja) * 2011-11-01 2013-05-20 Daimler Ag 車両の危険度判定システム及び車両の危険度判定装置並びにこれらを用いた車両の危険報知装置
CN105303764A (zh) * 2015-10-09 2016-02-03 深圳市凯立德科技股份有限公司 一种驾驶安全提示方法及行车记录仪设备
CN105225509A (zh) * 2015-10-28 2016-01-06 努比亚技术有限公司 一种道路车辆智能预警方法、装置和移动终端
CN207106492U (zh) * 2017-08-29 2018-03-16 哈尔滨理工大学 动态监测全方位汽车防撞预警系统
CN109823346A (zh) * 2019-01-23 2019-05-31 广州德晟人工智能科技有限公司 基于大数据主动安全预警系统及方法
CN109785633A (zh) * 2019-03-14 2019-05-21 百度在线网络技术（北京）有限公司 危险路况提醒方法、装置、车载终端、服务器及介质
CN110033615A (zh) * 2019-03-22 2019-07-19 山西省交通科学研究院有限公司 一种基于物联网的道路危险货物运输动态风险评估方法
CN110033614A (zh) * 2019-03-22 2019-07-19 山西省交通科学研究院有限公司 一种基于物联网技术的道路危险货物运输动态风险预警系统
CN110276988A (zh) * 2019-06-26 2019-09-24 重庆邮电大学 一种基于碰撞预警算法的辅助驾驶系统
CN110706485A (zh) * 2019-09-30 2020-01-17 上海商汤临港智能科技有限公司 驾驶预警方法、装置、电子设备和计算机存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113140111A (zh) * 2021-04-30 2021-07-20 贵州数据宝网络科技有限公司 一种交通车辆行为预警装置及方法
CN113660637A (zh) * 2021-08-17 2021-11-16 安徽江淮汽车集团股份有限公司 基于车路协同系统的驾驶危险工况仲裁方法
CN113660637B (zh) * 2021-08-17 2023-08-18 安徽江淮汽车集团股份有限公司 基于车路协同系统的驾驶危险工况仲裁方法

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