车辆预警方法和装置、存储介质及电子设备与流程
本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种车辆预警方法和装置、存储介质及电子设备。
背景技术：
交通事故造成的交通拥堵是日常生活中较为常见的场景。尤其是对于车流量较大的路段，一旦发生交通事故，将很容易出现车辆拥堵的情况，并将难以得到及时疏散。
现有技术中在发生交通事故时，通常是由交警进行现场指挥，这需要大量的人力。此外，对于车流量较大的事故发生地，还会不断地增加新的车辆卷入交通事故发生地。这样即使有交警指挥也于事无补，反而在疏散的过程中，随着新的车辆的驶入，还将导致发生新的交通事故，从而使得拥堵的车辆越来越多。
因此，针对相关技术中，由于路段中道路交通事故的影响，将导致难以保证该路段中的车辆的行驶安全的问题，目前尚未存在有效的解决方案。
技术实现要素：
本发明实施例提供了一种车辆预警方法和装置、存储介质及电子设备，以至少解决由于路段中道路交通事故的影响，将导致难以保证该路段中的车辆的行驶安全的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆预警方法，包括：在目标车辆的行驶方向前方存在出现交通事故的事故车辆的情况下，获取上述目标车辆的后方车辆的第一平均速度，以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度，其中，上述事故车辆位于上述交通事故地点；根据上述第一平均速度和上述第二平均速度确定第一时长，并根据上述第一平均速度确定第二时长，其中，上述第一时长表示在目标路段上出现上述事故车辆的情况下，车辆通过上述目标路段的时长，上述第二时长表示在上述目标路段上未出现上述事故车辆的情况下，车辆通过上述目标路段的时长，上述目标路段包括上述交通事故地点；根据上述第一时长和上述第二时长，确定第一概率，其中，上述第一概率表示上述目标车辆无法保持当前驾驶状态而卷入上述交通事故的概率；在上述第一概率小于第二概率的情况下，发送预警信息，其中，上述第二概率表示上述目标路段的历史交通事故率。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种车辆预警装置，包括：获取模块，用于在目标车辆的行驶方向前方存在出现交通事故的事故车辆的情况下，获取上述目标车辆的后方车辆的第一平均速度，以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度，其中，上述事故车辆位于上述交通事故地点；第一确定模块，用于根据上述第一平均速度和上述第二平均速度确定第一时长，并根据上述第一平均速度确定第二时长，其中，上述第一时长表示在目标路段上出现上述事故车辆的情况下，车辆通过上述目标路段的时长，上述第二时长表示在上述目标路段上未出现上述事故车辆的情况下，车辆通过上述目标路段的时长，上述目标路段包括上述交通事故地点；第二确定模块，用于根据上述第一时长和上述第二时长，确定第一概率，其中，上述第一概率表示上述目标车辆无法保持当前驾驶状态而卷入上述交通事故的概率；发送模块，用于在上述第一概率小于第二概率的情况下，发送预警信息，其中，上述第二概率表示上述目标路段的历史交通事故率。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述车辆预警方法。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过上述计算机程序执行上述的车辆预警方法。
在本发明实施例中，采用在目标车辆的行驶方向前方存在出现交通事故的事故车辆的情况下，获取目标车辆的后方车辆的第一平均速度，以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度，根据第一平均速度和第二平均速度确定第一时长，并根据第一平均速度确定第二时长，根据第一时长和第二时长，确定第一概率，在第一概率小于目标路段的历史交通事故率第二概率的情况下，发送预警信息。通过利用交通事故发生地的特征，并考虑了因不能够持续保持当前安全行驶状态而卷入交通事故的第一概率，达到了结合车辆在当前安全驾驶状态的停留可能性和发生交通事故可能性做出预警决策的目的，从而实现了提高道路交通事故中其他车辆的安全性的技术效果，进而解决了由于路段中道路交通事故的影响，将导致难以保证该路段中的车辆的行驶安全的技术问题。
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可选的车辆预警方法的应用环境的示意图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的车辆预警方法流程示意图；
图3是根据本发明实施例的一种可选的交通事故发生地示意图一；
图4是根据本发明实施例的一种可选的交通事故发生地示意图二；
图5是根据本发明实施例的一种可选的交通事故发生地示意图三；
图6是根据本发明实施例的一种可选的交通事故发生地示意图四；
图7是根据本发明实施例的一种可选的交通事故发生地示意图五；
图8是根据本发明实施例的一种可选的目标路段的监控设备示意图；
图9是根据本发明实施例的一种可选的车联网示意图；
图10是根据本发明实施例的一种可选的车辆预警装置的结构示意图；
图11是根据本发明实施例的一种可选的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
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。
在本申请实施例中，将涉及以下相关技术术语：
物联网(theinternetofthings，简称iot)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
云物联(cloudiot)旨在将传统物联网中传感设备感知的信息和接受的指令连入互联网中，真正实现网络化，并通过云计算技术实现海量数据存储和运算，由于物联网的特性是物与物相连接，实时感知各个“物体”当前的运行状态，在这个过程中会产生大量的数据信息，如何将这些信息汇总,如何在海量信息中筛取有用信息为后续发展做决策支持,这些已成为影响物联网发展的关键问题，而基于云计算和云存储技术的物联云也因此成为物联网技术和应用的有力支持。
车联网是由车辆位置、速度和路线鞥信息构成的交互网络，通过全球定位系统(globalpositionsystem，简称为gps)、射频识别(radiofrequencyidentification，简称rfid)、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集。通过互联网技术，所有车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器，通过计算机技术分析处理车辆信息，从而为驾驶车辆提供服务，例如：路径规划、导航、路径汇报等。
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他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆预警方法，可选地，作为一种可选的实施方式，上述车辆预警方法可以但不限于应用于如图1所示的应用环境中的车辆预警系统，在该车辆预警系统中包括：第一用户设备102、第二用户设备104、第三用户设备106、服务器108及网络110。其中，第一用户设备、第二用户设备和第三用户设备可以但不限于是道路上行驶的车辆，上述车辆包括但不限于驾驶员驾驶的车辆，以及具有自动驾驶功能的车辆。车辆包括但不限于货车、轿车、面包车、公交车、摩托车、电动车等一切可以在道路上行驶车辆。第一用户设备可以是目标车辆的后方车辆，第二用户设备可以是驶过交通事故地点的车辆，第三用户设备可以是目标车辆。其中，上述用户设备中包括：显示器、处理器和存储器，显示器用于显示车辆的状态信息，例如，车辆的行驶速度，车辆的剩余电量、车辆的剩余油量、车辆当前的驾驶模式等，处理器用于根据驾驶对象的操作执行相应的处理，例如，根据驾驶对象的加减档操作控制车辆的速度，根据空调的开启控制车内的温度等等。存储器用于存储车辆当前的驾驶数据，例如，车速、剩余电量、剩余油量，行车记录等信息。
上述网络可以包括但不限于：有线网络，无线网络，其中，该有线网络包括：局域网、城域网和广域网，该无线网络包括：蓝牙、wifi及其他实现无线通信的网络。
上述服务器包括：数据库和处理引擎，数据库用于存储数据，例如，目标车辆的后方车辆的第一平均速度，驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度等。处理器用于对数据进行处理，例如，根据第一平均速度和第二平均速度确定第一时长，并根据第一平均速度确定第二时长；根据第一时长和第二时长，确定第一概率。
上述服务器可以是单一服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群，或者是云服务器。上述仅是一种示例，本实施例中对此不作任何限定。
具体的，通过上述车辆预警系统将实现以下步骤：
步骤s102，第一用户设备通过网络将第一平均速度发送给服务器；
步骤s104，第二用户设备通过网络将第二平均速度发送服务器；
步骤s106，服务器根据第一平均速度和第二平均速度确定第一时长，并根据第一平均速度确定第二时长，其中，第一时长表示在目标路段上出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的时长，第二时长表示在目标路段上未出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的时长，目标路段包括所述交通事故地点；
步骤s108，服务器根据第一时长和所述第二时长，确定第一概率，其中，第一概率表示目标车辆无法保持当前驾驶状态而卷入交通事故的概率；
步骤s110，在由服务器确定第一概率小于第二概率的情况下，向目标车辆发送预警信息，其中，第二概率表示目标路段的历史交通事故率。
可选地，作为一种可选的实施方式，如图2所示，上述车辆预警方法包括：
步骤s202，在目标车辆的行驶方向前方存在出现交通事故的事故车辆的情况下，获取目标车辆的后方车辆的第一平均速度，以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度，其中，事故车辆位于交通事故地点；
步骤s204，根据第一平均速度和第二平均速度确定第一时长，并根据第一平均速度确定第二时长，其中，第一时长表示在目标路段上出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的时长，第二时长表示在目标路段上未出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的时长，目标路段包括交通事故地点；
步骤s206，根据第一时长和第二时长，确定第一概率，其中，第一概率表示目标车辆无法保持当前驾驶状态而卷入交通事故的概率；
步骤s208，在第一概率小于第二概率的情况下，发送预警信息，其中，第二概率表示目标路段的历史交通事故率。
可选地，在本实施例中，上述车辆预警方法可以但不限于应用于辅助车辆实现自动驾驶、半自动驾驶、安全辅助驾驶、车辆导航、车路协同等产品中。从而通过采集车辆在交通事故发生地的特征，结合车辆因不能够持续保持当前安全行驶状态而卷入交通事故的第一概率，以实现智能化地辅助车辆进行安全驾驶。
作为一个可选的实施方式，如图3所示是根据本发明可选实施例的交通事故发生地示意图一，其中，车辆的行驶方向为向右行驶，在此交通场景中假设车辆1和车辆2发生了交通事故，例如，追尾、撞车等。目标车辆是发生交通事故方向的后方车辆，也就是说，目标车辆是发生交通事故车辆的后方车辆。车辆3和车辆4是目标车辆的后方车辆。第一平均速度可以是车辆3和车辆4的平均车速。在本实施例中，第一速度可以是位于目标车辆后方的多辆车辆的平均速度，上述车辆3和车辆4仅为了说明本实施例，具体的可以是n个车辆，n是任意大于或等于1的整数。
作为一个可选的实施方式，第二平均速度是驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度，如图3中车辆5和车辆6是驶过交通事故地点的车辆，第一平均速度可以是车辆5和车辆6的平均车速。在本实施例中，第一速度可以是驶过事故发生地的多辆车辆的平均速度，上述车辆5和车辆6仅为了说明本实施例，具体的可以是n个车辆，n是任意大于或等于1的整数。
作为一个可选的实施方式，可以通过摄像头采集前后方车辆的行驶图像，由服务器根据采集到的图像分析前后方车辆的行驶速度。以此得到后方车辆的第一平均速度和行驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度。具体地，以后方车辆的行驶速度为例，可以通过摄像头采集视频，确定预定时间间隔两帧视频图像中目标车辆与后方车辆之间的距离差值。通过距离差值与预定时间间隔的比值，可得到目标车辆与后方车辆的速度差，由于目标车辆的速度是已知的，通过速度差可得到后方车辆的速度。假设，图像采集设备采集到的第一帧图像中目标车辆与后方车辆之间的距离为s1，第二帧图像中目标车辆与后方车辆之间的距离为s2，两帧图像中目标车辆与后方车辆的距离差值s＝s1-s2，假设图像采集第一帧图像和第二帧图像的时间间隔为t，则可得到目标车辆与后方车辆的速度差值是s/t，由于目标车辆的行驶速度是已知的，则可以通过速度差值和目标车辆的行驶速度得到后方车辆的行驶速度。
或者，也可以通过目标车辆上安装的传感器，结合目标车辆的行驶速度得到前后方车辆的行驶速度，传感器可以是距离传感器，例如雷达。将得到的后方车辆的行驶速度取均值可以得到后方车辆的第一平均速度，将得到的前方车辆的行驶速度取均值可以得到前方车辆的第二平局速度。具体地，以后方车辆为例进行说明，目标车辆后方安装有传感器，通过传感器可以检测到目标车辆与后方车辆在t1时的距离为s1，以及在t2时的距离未s2，假设t1与t2时差t，可以得到t秒内目标车辆与后方车辆之间的距离变化s为s2与s1的差值，由于目标车辆的速度是已知的，结合时差t、距离变化s可得到后方车辆的速度。
或者，也可以通过道路管理云平台获取前后方车辆的平均行驶速度，可以通过路侧摄像头拍摄目标车辆前后方车辆的行驶图像，路侧摄像头将采集到的行驶图像上传至道路管理云平台，由道路管理云平台分析出目标对象后方车辆的第一平均速度和目标车辆前方驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度。在本实施例中，目标车辆的后方车辆的第一平均速度可以记为vback。由于目标车辆后方的车辆还没有驶入交通事故发生地，是正常行驶，所以vback是行驶车辆的正常车速。驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度可以记为vfront。
作为一个可选的实施方式，可以根据标车辆的后方车辆的vback和驶过交通事故地点的车辆的vfront，确定出目标路段上出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的第一时长，以及目标路段上未出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的第二时长，目标路段可以是包括发生事故地点的路段。根据第一时长和第二时长可以得到目标车辆的当前驾驶对象无法保持目标车辆的当前驾驶状态而卷入交通事故的概率。
其中，上述当前驾驶状态可以但不限于是驾驶员的驾驶状态，例如，驾驶员的开车时长会影响驾驶员的疲劳状态，进而影响驾驶员的驾驶状态。需要说明的是，驾驶员随着开车时长的增加，驾驶员的疲劳程度越高，驾驶员的注意力集中程度较低。驾驶员状态的改变可以使得目标车辆无法保持当前的驾驶状态行驶。
此外，上述当前驾驶状态也可以但不限于是车辆的驾驶状态，例如，自动驾驶或辅助驾驶对路况存在要求的，自动驾驶会根据路况切换驾驶模式，驾驶状态可以用于表示自动驾驶的驾驶模式。需要说明的是，目标车辆行驶的道路的路况可能会影响到自动驾驶车辆的驾驶模式的改变，驾驶模式的改变使得目标车辆无法保持当前的驾驶状态行驶。
本实施例中，在确定目标车辆的当前驾驶对象无法保持目标车辆的当前驾驶状态而卷入所述交通事故的概率，小于目标路段的历史交通事故率的情况下，发送预警信息。这里的发送预警信息可以但不限于包括以下之一：1)向目标车辆发送预警信息，2)向驾驶目标车辆的驾驶员所使用的移动终端发送预警信息，3)向自动驾驶目标车辆的虚拟驾驶对象发送预警信息。该预警信息用于提示目标车辆前方存在交通事故，且在当前驾驶状态下可能会卷入该交通事故，以提示目标车辆绕道行驶或切换驾驶模式。
通过上述步骤，采用在目标车辆的行驶方向前方存在出现交通事故的事故车辆的情况下，获取目标车辆的后方车辆的第一平均速度，以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度，根据第一平均速度和第二平均速度确定第一时长，并根据第一平均速度确定第二时长，根据第一时长和第二时长，确定第一概率，在第一概率小于目标路段的历史交通事故率第二概率的情况下，发送预警信息。通过利用交通事故发生地的特征，并考虑了因不能够持续保持当前安全行驶状态而卷入交通事故的第一概率，达到了根据在当前安全驾驶状态的停留可能性和交通事故可能性做出预警决策的目的，从而实现了提高道路交通事故中其他车辆的安全性的技术效果，进而解决了由于路段中道路交通事故的影响，将导致难以保证该路段中的车辆的行驶安全的技术问题。
可选地，根据第一平均速度和第二平均速度确定第一时长，包括：根据第一平均速度、第二平均速度、第一道路宽度和第二道路宽度，确定第一时间变化参数，其中，第一道路宽度表示在目标路段上未出现事故车辆的情况下，目标路段的道路宽度，第二道路宽度表示在目标路段上出现事故车辆的情况下，交通事故地点上允许通行的道路宽度，第一时间变化参数表示第一时长相对于第二时长的变化比例；根据第一平均速度、第一时间变化参数以及目标距离，确定第一时长，其中，目标距离为第一地点与交通事故地点之间的距离，第一地点为速度捕捉区域中的地点，所述速度捕捉区域是速度捕捉设备的捕捉范围内的预设区域，第一平均速度为在速度捕捉区域上的后方车辆的平均速度。
作为一个可选的实施方式，图4所示是根据本发明可选实施例的交通事故发生地示意图二。其中，wstreet用于第一道路宽度，第一道路宽度在目标路段上未出现事故车辆的情况下，目标路段的道路宽度，也就是目标路段的正常路宽。由于道路交通事故缩小了道路可通行空间，如图4所示，假设车辆1和车辆2发生交通事故，在目标路段上无法继续行驶，导致目标路段中wtraffic所表示的路宽无法行驶车辆，wspace表示第二道路宽度，第二道路宽度是在所述目标路段上出现事故车辆的情况下，交通事故地点上允许通行的道路宽度，wspace＝wstreet-wtraffic。在本实施例中，可以通过目标车辆上安装的摄像头拍摄并分析交通事故地的横向波及范围wtraffic，或者，通过路侧摄像头拍摄交通事故地，由服务器分析交通事故地的横向波及范围wtraffic。由于wstreet是已知的，wstreet可以预先存储在道路管理云平台或服务器中，通过wspace＝wstreet-wtraffic可以得到第二道路宽度wspace。
作为一个可选的实施方式，可以将车辆假设成流水，将道路假设管道，根据流体力学的质量守恒原理，也可以根据车辆的数量守恒，即在通过交通事故发生地的时段内，车辆不会消失也不会新增，可以得到关系vfronttfrontwspace＝vbacktbackwstreet，其中，tfront是车辆驶过包括交通事故发生地在内的目标路段所表示的一段距离所花的时间(第一时长)，如图5所示是根据本发明可选实施例的交通事故发生地示意图三，其中，tfront可以用于表示车辆驶过s0所花的时间，s0可以根据实际情况而定，交通事发地可以位于s0之间的任意位置，例如可以是s0的中点位置，s0所表示的距离值可以根据实际情况而定，例如可以是100米、200米、500米等。tback是无交通事故的情况下车辆驶过同样路段s0所花的时间(第二时长)。在本实施例中，第一时间变化参数可以是车辆驶过交通事故发生地所需时间，相对于无交通事故时的时间变化尺度可以为：
其中，tback表示第二时长，tfront表示第一时长，vback表示第一平均车速，vfront表示第二平均速度，wstreet用于第一道路宽度，wspace表示第二道路宽度。
作为一个可选的实施方式，对目标车辆的后方车辆的速度进行捕捉时，存在速度捕捉区域，如图6所示是根据本发明可选实施例的交通事故发生地示意图四，对目标车辆后方的速度捕捉区域内行驶的车辆进行捕捉。在本实施例中，速度捕捉区域可以是速度捕捉设备的捕捉范围内的预设区域，其中，速度捕捉器可以是摄像头，也可以是传感器，速度捕捉设备可以安装在路侧，安装在路侧的位置可以根据实际情况而定。预设区域可以是速度捕捉设备的整个捕捉范围，也可以是捕捉范围内的部分区域，具体区域大小的选取可以根据实际情况而定。第一平均速度是速度捕捉区域内的行驶车辆的平均速度，如图6所示场景，是车辆3和车辆4的平均速度。在本实施例中，第一地点可以是捕捉区域内的任意地点，例如可以是捕捉区域的地理中心点，目标距离s用于表示第一地点与交通事故地点之间的距离，可以得到：
tback＝s/vback(2)
tfront＝αts/vback(3)
其中，s表示第一地点与交通事故地点之间的距离，tback表示第二时长，tfront表示第一时长，vback表示第一平均车速，αt表示第一时间变化参数。
作为一个可选的实施方式，根据第一平均速度、第一时间变化参数以及第二目标距离，确定第一时长，其中，第二目标距离为第一地点与第二地点之间的距离，第一地点为第一速度捕捉区域中的地点，第一地点为第二速度捕捉区域中的地点，第一平均速度为在第一速度捕捉区域上的后方车辆的平均速度，第二平均速度为在第二速度捕捉区域上的驶过交通事故地点的车辆的平均速度。在本实施例中，对目标车辆的后方车辆的速度进行捕捉时，存在第一速度捕捉区域，对目标车辆的前方驶过交通事故地点的车辆的速度进行捕捉时，存在第二速度捕捉区域，如图7所示是根据本发明可选实施例的交通事故发生地示意图五，对目标车辆后方的第一速度捕捉区域内行驶的车辆进行捕捉，第一平均速度是第一速度捕捉区域内的行驶车辆的平均速度，在图7所示场景，这里是车辆3和车辆4的平均速度。对目标车辆前方的第二速度捕捉区域内驶过交通事故地点的车辆进行捕捉，第二平均速度是第二速度捕捉区域内的行驶车辆的平均速度，在图7中是车辆5和车辆6的平均速度。目标距离s用于表示第一地点与第二地点之间的距离，可以得到第二时长tback＝s/vback，进而第一时长tfront＝αts/vback。
可选地，根据第一平均速度、第二平均速度、第一道路宽度和第二道路宽度，确定第一时间变化参数，包括：将第一时间变化参数αt确定为：
其中，vback表示第一平均速度，vfront表示第二平均速度，wstreet表示第一道路宽度，wspace表示第二道路宽度，tfront表示第一时长，tback表示第二时长。
作为一个可选的实施方式，服务器(例如，下文可以以车载电脑为例)确定车辆驶过交通事故发生地所需要的时间和无交通事故情况下驶过同样的地点所需要的时间。车载电脑通过车内摄像头或者道路管理云平台获取道路宽度，记为wstreet；道路交通事故缩小了道路可通行空间，如图4所示路段原始宽度是wstreet，由于车辆1和车辆2发生了交通事故导致该吕端的可通行路段宽度变为wspace。车载电脑通过车内摄像头拍摄并分析交通事故地的横向波及范围，记为wtraffic，那么wspace＝wstreet-wtraffic是车辆可通行的横向范围；车载电脑通过车内摄像头或者道路管理云平台获取本车后方车辆的平均车速，记为vback，获取驶过交通事故地点的车辆的平均车速，记为vfront；将车辆看成水，将道路看成管道，那么根据流体力学的质量守恒原理可以得到关系vfronttfrontwspace＝vbacktbackwstreet，进而得到车辆驶过交通事故发生地所需时间相对于无交通事故时的时间变化尺度为
可选地，根据第一平均速度、第一时间变化参数以及目标距离，确定第一时长，包括：将第一时长tfront确定为：tfront＝αts/vback，其中，s表示目标距离。
作为一个可选的实施方式，摄像头在确定vback时捕捉的区域的地理中心与确定vfront时捕捉的区域的地理中心之间的距离为s。因为无交通事故情况下的车速和时间分别是第一平均速度vback和第二时长tback，所以tback＝s/vback，进一步，得到第一时长tfront＝αts/vback。
可选地，根据第一平均速度确定第二时长，包括：根据第一平均速度以及目标距离，确定第二时长，其中，目标距离为第一地点与交通事故地点之间的距离，第一地点为速度捕捉区域中的地点，第一平均速度为在速度捕捉区域上的后方车辆的平均速度。
可选地，根据第一平均速度确定第二时长，包括：将第二时长tback确定为：tback＝s/vback，其中，s表示目标距离，vback表示第一平均速度。
作为一个可选的实施方式，摄像头在确定vback时捕捉的区域的地理中心与确定vfront时捕捉的区域的地理中心之间的距离为s。因为无交通事故情况下的车速和时间分别是vback和tback，所以第二时长tback＝s/vback。
可选地，根据第一时长和第二时长，确定第一概率，包括：获取当前驾驶对象在当前驾驶状态下的平均持续时长；根据第一时长、第二时长以及平均持续时长，确定第一概率。
作为一个可选的实施方式，驾驶车辆的对象可以是驾驶人员，也可以是自动驾驶或辅助驾驶的虚拟驾驶对象。对于驾驶人员来说，驾驶的时长，驾驶人员的身体状况都会影响驾驶人员的驾驶状态。驾驶人员存在多种驾驶状态，对于驾驶状态的划分可以根据实际情况而定，划分驾驶状态的因素可以依据驾驶人员的驾龄、已驾驶的时间、身体状况、疲劳程度而定。对于自动驾驶的车辆，也存在多种驾驶状态，可以通过多个虚拟驾驶对象控制车辆的驾驶状态，驾驶状态可以根据路况而定，例如，在高速上可以选择比较激进的虚拟驾驶对象操控车辆，对于城市道路可以选择比较舒缓的虚拟驾驶对象操控车辆。对于自动驾驶可以根据道路情况自动切换控制车辆的虚拟驾驶对象。
在本实施例中，不论驾驶人员还是虚拟驾驶对象，在某一驾驶状态下均存在平均持续时长。在任何驾驶状态的一次性停留的持续时间服从指数分布。一次性停留在当前驾驶状态的持续时长不低于t的概率为pt＝e-λt，其中，1/λ为驾驶者(驾驶人员或虚拟驾驶对象)在当前状态的平均持续时间，1/λ可以根据驾驶员的历史驾驶情况确定。
例如，对于驾驶人员可以在驾驶人员的驾驶历史中，车内摄像头或者其他人脸识别设备可实时拍摄分析驾驶员的脸部特征，进而根据脸部特征分析出驾驶员的驾驶状态是否发生了变化以及驾驶员在某个状态的持续停留时间。采用这种方法可以确定出平均持续时间1/λ。对于自动驾驶车辆可以通过摄像头采集行驶道路的情况，根据行驶道路的情况和虚拟驾驶对象的驾驶状态是否发生变化分析得到自动驾驶车辆在某个驾驶状态的持续停留时间。
需要说明的是，因为驾驶员的当前状态是利于驾驶安全的。如果驾驶员能保持这种安全状态，那么本车能安全驶过交通事故发生地。在没有交通事故的情况下，驾驶员持续保持当前驾驶状态的时长不低于tback的概率为
可选地，根据第一时长、第二时长以及平均持续时长，确定第一概率，包括：将第一概率βp确定为：
可选地，发送预警信息，包括以下至少之一：发送第一预警信息，其中，第一预警信息用于提示调整当前驾驶状态；发送第二预警信息，其中，第二预警信息用于提示更换目标车辆的当前驾驶对象；发送第三预警信息，其中，所述第三预警信息用于提示切换所述目标车辆的自动驾驶模式；发送第四预警信息，其中，所述第四预警信息用于提示控制所述目标车辆停车。
作为一个可选的实施方式，车载电脑确定本车是否会卷入交通事故并根据判断结果预警，车辆在交通事故发生地减速(即vfront＜vback)通行时间增加(即tfront＞tback)的目的是避免卷入交通事故(如二次交通事故或者连环交通事故)，因此，驾驶员因为不能够持续保持当前安全行驶状态而卷入交通事故的概率至少应小于本车所在路段的历史交通事故率phistory，历史交通事故率可以根据路段历史交通情况得到，可以基于数据库中存储的道路交通数据得到，也可以基于车辆行车记录仪中得到。例如，目标车辆的行车记录仪可以记录本车的历史行驶情况，可以记录本车所遇到的历史交通事故，假设行车记录仪中记录了目标车辆在过去的365天中在目标路段3天发生了交通事故，那么此处的交通事故率是3/365，即判断βp＜phistory是否成立；如果成立，那么无需给车辆驾驶员发起预警，否则，需要给目标车辆发起预警。
作为一个可选的实施方式，可以按照如下三种方式之一进行预警：
1)提醒调整驾驶状态，对于驾驶人员驾驶的车辆，可以通过向车辆或者像驾驶人员发送提示信息的方式提示驾驶人员调整驾驶状态，例如，对于有些疲劳的驾驶人员可以通过播放音乐的方式提升驾驶人员的状态。对于由虚拟驾驶对象操控的自动驾驶车辆，可以通过向虚拟驾驶对象发送指示信息，以指示虚拟驾驶对象调账驾驶状态，例如，若当前驾驶速度较低表示按照当前驾驶速度将无法驶过发生事故的路段，那么有服务器向虚拟驾驶对象发送加速的指示信息。
2)提示更换驾驶对象，驾驶对象可以是驾驶人员，也可以是虚拟驾驶对象。将驾驶对象更换为具备平均停留时间大于1/λ的安全驾驶状态的驾驶对象，服务器中存储了不同驾驶对象的驾驶状态以及每一个驾驶状态的历史平均停留时间，服务器会从中找到驾驶状态的驾驶对象。对于驾驶人员来说，若车辆中存在其他可以驾驶车辆的驾驶人员，可以通过发送提示信息，提示更换驾驶人员。对于虚拟驾驶对象来说，自动驾驶车辆可以由多个不同的虚拟驾驶对象操控，不同虚拟驾驶对象的驾驶风格可能是不同的，例如有些虚拟驾驶对象的驾驶风格较激进，有些虚拟驾驶对象的驾驶风格较为舒缓。若当前驾驶车辆的虚拟操作对象无法保证能够驶过交通事故路段，服务器相自动驾驶车辆发送指示信息，以指示更换虚拟驾驶对象。
3)切换驾驶自动驾驶模式，在目标车辆是自动驾驶车辆的情况下，可以通过向目标车辆发送指示信息，指示控制目标车辆切换自动驾驶模式，例如，当前的自动驾驶模式是慢速驾驶模式，可以通过向目标车辆发送指令的方式控制目标车辆切换为快速驾驶模式。或者，也可以向目标车辆发送提示信息，提示将自动驾驶模式切换为人工驾驶模式。具体的模式切换可以根据实际情况而定。
4)控制车辆停车，如果以上两种方式都无法保证车辆可以驶过发生交通事故的道路，则可以向目标车辆发送指示信息，以指示控制目标车辆停车。
可选地，在本实施例中，发送第一预警信息，其中，第一预警信息用于提示将目标车辆的驾驶状态从当前驾驶状态调整到目标驾驶状态，当前驾驶对象在目标驾驶状态下的平均持续时长大于当前驾驶对象在当前驾驶状态下的平均持续时长。
作为一个可选的实施方式，目标驾驶状态可以表示能够驶出交通事故道路的安全驾驶状态。可以将目标车辆调控到平均停留时间大于1/λ的安全驾驶状态，服务器内部存储了驾驶人员或虚拟驾驶对象的各种驾驶状态以及每一个驾驶状态的历史平均停留时间，服务器会从这些状态中找到平均停留时间大于1/λ的安全驾驶状态，此处的安全状态可以定义为驾驶员或虚拟驾驶对象在该状态驾驶时没有发生被卷入到任何交通事故。
可选地，在实施例中，发送第二预警信息，其中，第二预警信息用于提示将目标车辆的驾驶对象从当前驾驶对象更换为第一驾驶对象，第一驾驶对象在当前驾驶状态下的平均持续时长大于当前驾驶对象在当前驾驶状态下的平均持续时长；或者发送第二预警信息，其中，第二预警信息用于提示将目标车辆的驾驶对象从当前驾驶对象更换为第二驾驶对象，第二驾驶对象在多个驾驶状态下的平均持续时长大于当前驾驶对象在多个驾驶状态下的平均持续时长，多个驾驶状态包括当前驾驶状态。
作为一个可选的实施方式，第一驾驶对象和第二驾驶对象可以是驾驶车辆的驾驶人员，也可以控制车辆的虚拟驾驶对象。对于驾驶人员来说，可以向目标车辆或驾驶人员发送第二预警信息，提示更换驾驶人员，更换的驾驶人员在当前的驾驶状态的平均时长比当前的驾驶人员保持当前驾驶状态的时长更长。对于自动驾驶的虚拟驾驶对象来说，可以向目标车辆或当前控制车辆的第一虚拟驾驶对象发送第二预警信息，以指示将当前控制自动驾驶车辆的第一虚拟驾驶对象更换为第二虚拟驾驶对象，第二虚拟驾驶对象在当前驾驶状态下的平均持续时长要大于第一虚拟驾驶对象在当前驾驶状态下的平均时长。
作为一个可选的实施方式，每个驾驶对象可以包括多种驾驶状态，对于驾驶人员来说，可以向目标车辆或驾驶人员发送第二预警信息，提示更换驾驶人员，更换的驾驶人员在多个驾驶状态的平均时长比当前的驾驶人员多个驾驶状态的持续时长更长。对于自动驾驶的虚拟驾驶对象来说，可以向目标车辆或当前控制车辆的第一虚拟驾驶对象发送第二预警信息，以指示将当前控制自动驾驶车辆的第一虚拟驾驶对象更换为第二虚拟驾驶对象，第二虚拟驾驶对象在多个驾驶状态下的平均持续时长要大于第一虚拟驾驶对象在多个驾驶状态下的平均时长。
可选地，获取目标车辆的后方车辆的第一平均速度，以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度，包括：通过目标车辆的拍摄设备或传感器获取第一平均速度和第二平均速度；或者通过第一网络设备获取第一平均速度和第二平均速度，其中，第一网络设备用于通过设置在目标路段的监控设备获取第一平均速度和第二平均速度；或者通过第二网络设备获取第一平均速度和第二平均速度，其中，第二网络设备用于通过经过目标路段的车辆上的车联网设备获取第一平均速度和第二平均速度。
作为一个可选的实施方式，目标车辆上安装有摄像头或行车记录仪，可以通过目标车辆上安装的摄像头获取目标车辆的后方车辆的第一平均速度以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度。
作为一个可选的实施方式，目标道路上安装的路侧摄像头可以对行驶在目标道路上的车辆进行视频拍摄，在本实施例中，如图8所示是根据本发明可选实施例的目标路段的监控设备示意图。第二网络设备可以是目标车辆上安装的车载单元，通过车载单元与路侧摄像头的网络通信可以获取到目标车辆的后方车辆的第一平均速度以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度。
作为一个可选的实施方式，随着互联网的发展，车辆可以将自身的信息上传至云存储，通过云计算得到目标车辆的后方车辆的第一平均速度以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度。如图9所示是根据本发明可选实施例的车联网示意图，第二网络设备可以是目标车辆上安装的车载单元，车载单元可以在车联网设备中获取到目标车辆的后方车辆的第一平均速度以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述车辆预警方法的车辆预警方法装置。如图10所示，该装置包括：获取模块1002，用于在目标车辆的行驶方向前方存在出现交通事故的事故车辆的情况下，获取目标车辆的后方车辆的第一平均速度，以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度，其中，事故车辆位于交通事故地点；第一确定模块1004，用于根据第一平均速度和第二平均速度确定第一时长，并根据第一平均速度确定第二时长，其中，第一时长表示在目标路段上出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的时长，第二时长表示在目标路段上未出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的时长，目标路段包括交通事故地点；第二确定模块1006，用于根据第一时长和第二时长，确定第一概率，其中，第一概率表示目标车辆无法保持当前驾驶状态而卷入交通事故的概率；发送模块1008，用于在第一概率小于第二概率的情况下，发送预警信息，其中，第二概率表示目标路段的历史交通事故率。
可选地，上述装置还用于通过如下方式实现根据第一平均速度和第二平均速度确定第一时长：根据第一平均速度、第二平均速度、第一道路宽度和第二道路宽度，确定第一时间变化参数，其中，第一道路宽度表示在目标路段上未出现事故车辆的情况下，目标路段的道路宽度，第二道路宽度表示在目标路段上出现事故车辆的情况下，交通事故地点上允许通行的道路宽度，第一时间变化参数表示第一时长相对于第二时长的变化比例；根据第一平均速度、第一时间变化参数以及目标距离，确定第一时长，其中，目标距离为第一地点与交通事故地点之间的距离，第一地点为速度捕捉区域中的地点，所述速度捕捉区域是速度捕捉设备的捕捉范围内的预设区域，第一平均速度为在速度捕捉区域上的后方车辆的平均速度。
可选地，上述装置还用于通过如下方式实现根据第一平均速度、第二平均速度、第一道路宽度和第二道路宽度，确定第一时间变化参数，包括：将第一时间变化参数αt确定为：
其中，vback表示第一平均速度，vfront表示第二平均速度，wstreet表示第一道路宽度，wspace表示第二道路宽度，tfront表示第一时长，tback表示第二时长。
可选地，上述装置还用于通过如下方式实现根据第一平均速度、第一时间变化参数以及目标距离，确定第一时长：
将第一时长tfront确定为：
tfront＝αts/vback
其中，s表示目标距离。
可选地，上述装置还用于通过如下方式实现根据第一平均速度确定第二时长：根据第一平均速度以及目标距离，确定第二时长，其中，目标距离为第一地点与交通事故地点之间的距离，第一地点为速度捕捉区域中的地点，第一平均速度为在速度捕捉区域上的后方车辆的平均速度。
可选地，上述装置还用于通过如下方式实现根据第一平均速度确定第二时长：
将第二时长tback确定为：
tback＝s/vback
其中，s表示目标距离，vback表示第一平均速度。
可选地，上述装置还用于通过如下方式实现根据第一时长和第二时长，确定第一概率：获取当前驾驶对象在当前驾驶状态下的平均持续时长；根据第一时长、第二时长以及平均持续时长，确定第一概率。、
可选地，上述装置还用于通过如下方式实现根据第一时长、第二时长以及平均持续时长，确定第一概率：
将第一概率βp确定为：
其中，1/λ表示平均持续时长，tfront表示第一时长，tback表示第二时长。
可选地，上述装置还用于通过如下方式实现发送预警信息：发送第一预警信息，其中，第一预警信息用于提示调整当前驾驶状态；发送第二预警信息，其中，第二预警信息用于提示更换目标车辆的当前驾驶对象；发送第三预警信息，其中，第三预警信息用于提示切换所述目标车辆的自动驾驶模式；发送第四预警信息，其中，第四预警信息用于提示控制目标车辆停车。
可选地，上述装置还用于通过如下方式实现发送第一预警信息：发送第一预警信息，其中，第一预警信息用于提示将目标车辆的驾驶状态从当前驾驶状态调整到目标驾驶状态，当前驾驶对象在目标驾驶状态下的平均持续时长大于当前驾驶对象在当前驾驶状态下的平均持续时长。
可选地，上述装置还用于通过如下方式实现发送第二预警信息：发送第二预警信息，其中，第二预警信息用于提示将目标车辆的驾驶对象从当前驾驶对象更换为第一驾驶对象，第一驾驶对象在当前驾驶状态下的平均持续时长大于当前驾驶对象在当前驾驶状态下的平均持续时长；或者发送第二预警信息，其中，第二预警信息用于提示将目标车辆的驾驶对象从当前驾驶对象更换为第二驾驶对象，第二驾驶对象在多个驾驶状态下的平均持续时长大于当前驾驶对象在多个驾驶状态下的平均持续时长，多个驾驶状态包括当前驾驶状态。
可选地，上述装置还用于通过如下方式实现获取目标车辆的后方车辆的第一平均速度，以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度：通过目标车辆的拍摄设备或传感器获取第一平均速度和第二平均速度；或者通过第一网络设备获取第一平均速度和第二平均速度，其中，第一网络设备用于通过设置在目标路段的监控设备获取第一平均速度和第二平均速度；或者通过第二网络设备获取第一平均速度和第二平均速度，其中，第二网络设备用于通过经过目标路段的车辆上的车联网设备获取第一平均速度和第二平均速度。
具体的实施例可以参考上述车辆预警方法的示例，这里不再赘述。
根据本发明实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述车辆预警方法的电子设备，该电子设备可以是图1所示的用户设备或服务器。本实施例以该电子设备为用户设备为例来说明。如图11所示，该电子设备包括存储器1102和处理器1104，该存储器1102中存储有计算机程序，该处理器1104被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述电子设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
s1，在目标车辆的行驶方向前方存在出现交通事故的事故车辆的情况下，获取目标车辆的后方车辆的第一平均速度，以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度，其中，事故车辆位于交通事故地点；
s2，根据第一平均速度和第二平均速度确定第一时长，并根据第一平均速度确定第二时长，其中，第一时长表示在目标路段上出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的时长，第二时长表示在目标路段上未出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的时长，目标路段包括交通事故地点；
s3，根据第一时长和第二时长，确定第一概率，其中，第一概率表示目标车辆无法保持当前驾驶状态而卷入交通事故的概率；
s4，在第一概率小于第二概率的情况下，发送预警信息，其中，第二概率表示目标路段的历史交通事故率。
可选地，本领域普通技术人员可以理解，图11所示的结构仅为示意，电子装置电子设备也可以是智能手机(如android手机、ios手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(mobileinternetdevices，mid)、pad等终端设备。图11其并不对上述电子装置电子设备的结构造成限定。例如，电子装置电子设备还可包括比图11中所示更多或者更少的组件(如网络接口等)，或者具有与图11所示不同的配置。
其中，存储器1102可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的车辆预警方法和装置对应的程序指令/模块，处理器1104通过运行存储在存储器1102内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的车辆预警方法。存储器1102可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器1102可进一步包括相对于处理器1104远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。其中，存储器1102具体可以但不限于用于车辆行驶速度、车辆拍摄的图像等信息。作为一种示例，如图11所示，上述存储器1102中可以但不限于包括上述车辆预警装置中的获取模块1002、第一确定模块1004、第二确定模块1006及发送模块1008。此外，还可以包括但不限于上述车辆预警装置中的其他模块单元，本示例中不再赘述。
可选地，上述的传输装置1106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置1106包括一个网络适配器(networkinterfacecontroller，nic)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置1106为射频(radiofrequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
此外，上述电子设备还包括：显示器1108，用于显示车辆的状态；和连接总线1110，用于连接上述电子设备中的各个模块部件。
在其他实施例中，上述终端设备或者服务器可以是一个分布式系统中的一个节点，其中，该分布式系统可以为区块链系统，该区块链系统可以是由该多个节点通过网络通信的形式连接形成的分布式系统。其中，节点之间可以组成点对点(p2p，peertopeer)网络，任意形式的计算设备，比如服务器、终端等电子设备都可以通过加入该点对点网络而成为该区块链系统中的一个节点。
根据本申请的一个方面，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各种可选实现方式中提供的方法。其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述计算机可读的存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
s1，在目标车辆的行驶方向前方存在出现交通事故的事故车辆的情况下，获取目标车辆的后方车辆的第一平均速度，以及驶过交通事故地点的车辆的第二平均速度，其中，事故车辆位于交通事故地点；
s2，根据第一平均速度和第二平均速度确定第一时长，并根据第一平均速度确定第二时长，其中，第一时长表示在目标路段上出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的时长，第二时长表示在目标路段上未出现事故车辆的情况下，车辆通过目标路段的时长，目标路段包括交通事故地点；
s3，根据第一时长和第二时长，确定第一概率，其中，第一概率表示目标车辆的无法保持当前驾驶状态而卷入交通事故的概率；
s4，在第一概率小于第二概率的情况下，发送预警信息，其中，第二概率表示目标路段的历史交通事故率。
可选地，在本实施例中，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取器(randomaccessmemory，ram)、磁盘或光盘等。
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。
上述实施例中的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，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。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存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(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所述方法的全部或部分步骤。
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，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，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，例如所述单元的划分，仅仅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。
所述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网络单元上。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。
以上所述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。
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