拥堵车道确定方法及相关产品与流程

本申请涉及终端设备以及交通领域，具体涉及一种拥堵车道确定方法及相关产品。

背景技术：

现有技术中，终端已经是用户使用最频繁的电子装置，例如，手机、车载终端、平板电脑等等设备。

现有的交通信息中拥堵车道的确认基于人工来确认，此方式不利于交通信息的发布，对于拥堵车道，人为确认可能确认，也可以不确认，另外，现有的导航软件也仅仅只能确定拥堵的位置，对于拥堵的车道无法确定，所以现有的导航软件的用户体验度差。

申请内容

本申请实施例提供了一种拥堵车道的确定方法及相关产品，通过采集图片，对采集图片进行分析来自动确定拥堵车道，提高用户体验度。

第一方面，本申请实施例提供一种拥堵车道的确定方法，所述方法包括如下步骤：

采集车辆的第一速度，如第一速度低于设定阈值，采集设定时间区间内的n张图片，识别n张图片中每个像素点的rgb值，确定n张图片中rgb值为黄色的像素点，提取n张图片中黄色的像素点最多的第一图片；

提取第一图片之后的第二图片和第三图片，其中，采集第一图片的第一时间与采集第二图片的第二时间的差值为预设值，采集第二图片的第二时间与采集第三图片的第三时间的差值为预设值；

对第一图片、第二图片以及第三图片分析确定黄色的像素点组成同辆车的后双闪提示灯后，获取后双闪提示灯之间的双闪中线；

提取第一图片、第二图片和第三图片中红色像素点最多的图片作为第四图片，在第四图片添加α个水平区域，依据α个水平区域中刹车警示灯确定同向车道，依据该双闪中线与同向车道的位置确定拥堵车道的序号，α为大于等于2的整数，n为大于等于3的整数。

可选的，所述对第一图片、第二图片以及第三图片分析确定黄色的像素点组成同辆车的后双闪提示灯后，获取后双闪提示灯之间的双闪中线具体包括：

确定第一图片的多个黄色像素点，提取黄色像素点的黄素点β1，确定β1是否在已有的正方形内，如在已有的正方形中的正方形γ1内，将β1添加入正方形γ1内，如不在已有的正方形中，以β1为中心点，新生成一个正方形γ2，遍历一张图片中的多个黄色像素点得到包含多个正方形的图片，将重叠的正方形划分成一个黄色区域得到具有多个黄色区域的图片，确定多个黄色区域中像素点数量在设定数量范围的a个黄色区域为双闪灯区域，提取a个黄色区域中离第一图片下边缘最近的双闪灯区域1，搜索双闪灯区域1处于同一水平线的双闪灯区域2，计算双闪灯区域1与双闪灯区域2的距离差值，如距离差值在设定差值范围内，提取双闪灯区域1与双闪灯区域2水平中线与第一图片下边缘的第一距离；确定第二图片的多个白色像素点，提取多个白色像素点的白素点β2，确定β2是否在已有的正方形内，如在已有的正方形中的正方形γ3内，将β2添加入正方形γ2内，如不在已有的正方形中，以β2为中心点，新生成一个正方形γ4，遍历一张图片中的多个白色像素点得到包含多个正方形的图片，将重叠的正方形划分成一个白色区域得到具有多个白色区域的图片，确定多个白色区域中像素点数量在设定数量范围的f个黄色区域为双闪灯区域，提取f个黄色区域中离第二图片下边缘最近的双闪灯区域3，搜索双闪灯区域3处于同一水平线的双闪灯区域4，计算双闪灯区域3与双闪灯区域4的距离差值，如该距离差值在设定差值范围内，计算双闪灯区域3与双闪灯区域4水平中线与第二图片下边缘的第二距离，对第三图片处理得到双闪灯区域5和双闪灯区域6，计算双闪灯区域5和双闪灯区域6水平中线与第三图片下边缘的第三距离，计算第一距离与第三距离的差值，如该差值低于差值阈值且第二距离位于第一距离与第三距离之间，确定双闪灯区域1与双闪灯区域2为同辆车的后双闪提示灯，提取双闪灯区域1与双闪灯区域2的竖直中线作为该双闪中线；β1，β2、γ1、γ2、γ3、γ4、a、f均为正整数。

可选的，所述在第四图片添加α个水平区域具体包括：

在第四图片设置α个水平线，将α个水平线中相邻的2根水平线之间的区域确定为α-1个水平区域，将α个水平线中最下侧的第一水平线与第四图片下边缘的区域确定为第一水平区域。

可选的，如α＝2，所述依据α个水平区域中刹车警示灯确定同向车道，依据该双闪中线与同向车道的位置确定拥堵车道的序号具体包括：

确定2根水平线之间的区域为第二水平区域，提取第一水平区域以及第二水平区域中的w个警示灯区域，从w个警示灯区域中提取第一警示灯区域，查找与第一警示灯区域处于同一水平线且水平距离最近的第二警示灯区域，将第一警示灯区域和第二警示灯区域组成一个警示灯组，遍历w个警示灯区域中的剩余警示灯区域得到m个警示灯组，获取m+1个警示灯组的m+1个中心线，将m+1个中心线之间的中心距离在距离阈值范围内的中心线进行合并得到x个中心线，确定x为车道数量，以x为每个车道的中心，划分出x+1个车道线，确定双闪中线与x+1个车道线相邻的第y车道线和第y+1车道线，确定第y车道拥堵，其中x，m为大于等于2的整数，所述y大于等于2小于等于x。

第二方面，提供一种电子装置，所述电子装置包括：

传感器，用于采集车辆的第一速度，如第一速度低于设定阈值，采集n张图片；

处理器，识别n张图片中每个像素点的rgb值，确定n张图片中rgb值为黄色的像素点，提取n张图片中黄色的像素点最多的第一图片；提取第一图片之后的第二图片和第三图片，其中，采集第一图片的第一时间与采集第二图片的第二时间的差值为预设值，采集第二图片的第二时间与采集第三图片的第三时间的差值为预设值；对第一图片、第二图片以及第三图片分析确定黄色的像素点组成同辆车的后双闪提示灯后，获取后双闪提示灯之间的双闪中线；提取第一图片、第二图片和第三图片中红色像素点最多的图片作为第四图片，在第四图片添加α个水平区域，依据α个水平区域中刹车警示灯确定同向车道，依据该双闪中线与同向车道的位置确定拥堵车道的序号，α为大于等于2的整数，n为大于等于3的整数。

可选的，所述处理器，具体用于确定第一图片的多个黄色像素点，提取黄色像素点的黄素点β1，确定β1是否在已有的正方形内，如在已有的正方形中的正方形γ1内，将β1添加入正方形γ1内，如不在已有的正方形中，以β1为中心点，新生成一个正方形γ2，遍历一张图片中的多个黄色像素点得到包含多个正方形的图片，将重叠的正方形划分成一个黄色区域得到具有多个黄色区域的图片，确定多个黄色区域中像素点数量在设定数量范围的a个黄色区域为双闪灯区域，提取a个黄色区域中离第一图片下边缘最近的双闪灯区域1，搜索双闪灯区域1处于同一水平线的双闪灯区域2，计算双闪灯区域1与双闪灯区域2的距离差值，如距离差值在设定差值范围内，提取双闪灯区域1与双闪灯区域2水平中线与第一图片下边缘的第一距离；确定第二图片的多个白色像素点，提取多个白色像素点的白素点β2，确定β2是否在已有的正方形内，如在已有的正方形中的正方形γ3内，将β2添加入正方形γ2内，如不在已有的正方形中，以β2为中心点，新生成一个正方形γ4，遍历一张图片中的多个白色像素点得到包含多个正方形的图片，将重叠的正方形划分成一个白色区域得到具有多个白色区域的图片，确定多个白色区域中像素点数量在设定数量范围的f个黄色区域为双闪灯区域，提取f个黄色区域中离第二图片下边缘最近的双闪灯区域3，搜索双闪灯区域3处于同一水平线的双闪灯区域4，计算双闪灯区域3与双闪灯区域4的距离差值，如该距离差值在设定差值范围内，计算双闪灯区域3与双闪灯区域4水平中线与第二图片下边缘的第二距离，对第三图片处理得到双闪灯区域5和双闪灯区域6，计算双闪灯区域5和双闪灯区域6水平中线与第三图片下边缘的第三距离，计算第一距离与第三距离的差值，如该差值低于差值阈值且第二距离位于第一距离与第三距离之间，确定双闪灯区域1与双闪灯区域2为同辆车的后双闪提示灯，提取双闪灯区域1与双闪灯区域2的竖直中线作为该双闪中线；β1，β2、γ1、γ2、γ3、γ4、a、f均为正整数。

可选的，所述处理器，具体用于在第四图片设置α个水平线，将α个水平线中相邻的2根水平线之间的区域确定为α-1个水平区域，将α个水平线中最下侧的第一水平线与第四图片下边缘的区域确定为第一水平区域。

可选的，如α＝2，所述处理器，具体用于确定2根水平线之间的区域为第二水平区域，提取第一水平区域以及第二水平区域中的w个警示灯区域，从w个警示灯区域中提取第一警示灯区域，查找与第一警示灯区域处于同一水平线且水平距离最近的第二警示灯区域，将第一警示灯区域和第二警示灯区域组成一个警示灯组，遍历w个警示灯区域中的剩余警示灯区域得到m个警示灯组，获取m+1个警示灯组的m+1个中心线，将m+1个中心线之间的中心距离在距离阈值范围内的中心线进行合并得到x个中心线，确定x为车道数量，以x为每个车道的中心，划分出x+1个车道线，确定双闪中线与x+1个车道线相邻的第y车道线和第y+1车道线，确定第y车道拥堵，其中x，m为大于等于2的整数，所述y大于等于2小于等于x。

第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行第一方面提供的所述的方法。

第四方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行第一方面提供的方法。

实施本申请实施例，具有如下有益效果：

可以看出，本申请提供的技术方案采集第一速度，在第一速度低于设定阈值时，采集n张图片，提取n张图片中的三张图片，然后对三张图片分析确定同辆车的后双闪的双闪中心线，这样确定本车道拥堵，然后在通过刹车警示灯来确定同向车道，依据同向车道与双闪中心线之间的位置确定具体的拥堵车道，从而能够自动识别出拥堵车道，提高了用户的体验度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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。

图1是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。

图2是本申请实施例公开的一种拥堵车道的确定方法的流程示意图。

图2a为一种拥堵车道示意图。

图3a为黄色区域划分示意图。

图3b为多个转向灯区域示意图。

图3c为水平区域示意图。

图3d为车道线与第一双闪中心线示意图。

图3e为车道中心线合并示意图。

图4是本申请实施例公开的一种电子装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，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，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地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。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

参阅图1，图1为一种终端结构示意图，如图1所示，该终端可以包括智能终端(如android智能终端、ios智能终端、windowsphone智能终端)等。如图1所示，该终端包括：处理器101、输入单元102、通信模组103(可选的)、存储器104和摄像头105。

上述输入单元102包括但不限于：触控显示屏、语音采集设备等等。上述通信模组包括但不限于：远程通信模组或近距离通信模组等等。

上述终端具体可以为：智能手机、智能车载终端或平板电脑，为了描述的方便，这里以智能车载终端为例来说明。

参阅图2，图2提供了一种拥堵车道的确定方法，该方法由如图1所示的终端执行，该方法如图2所示，包括如下步骤：

步骤s201、采集车辆的第一速度，如第一速度低于设定阈值，采集设定时间区间内的n张图片；

上述采集车辆的第一速度可以由加速度传感器来采集，上述采集n张图片可以由摄像头来采集，该摄像头具体可以为车辆前车标位置或车辆中间后视镜位置，当然在实际应用中，还可以通过其他位置的摄像头来采集n张图片，本申请并不局限上述摄像头的具体位置，只需其位置与车辆的中心线偏差正常就可以。

上述n张图片为设定时间区间内的n张图片，上述设定时间区间为较小的时间区间，例如10s钟，此时由于速度很慢，几乎可以认为该n张图片的车辆的位移很小，这样采集的n张图片分析对拥堵车道分析更加的准确。

步骤s202、识别n张图片中每个像素点的rgb值，确定n张图片中rgb值为黄色的像素点，提取n张图片中黄色的像素点最多的第一图片。

上述黄色的rgb值的具体可以为(255,255,0)。当然在实际应用中，还可以允许用一定的误差范围。

步骤s203、提取第一图片之后的第二图片和第三图片，其中，采集第一图片的第一时间与采集第二图片的第二时间的差值为预设值，采集第二图片的第二时间与采集第三图片的第三时间的差值为预设值；

上述预设值可以为双闪灯闪烁的频率的倒数。

步骤s204、对第一图片、第二图片以及第三图片分析确定黄色的像素点组成同辆车的后双闪提示灯后，获取后双闪提示灯之间的双闪中线；

步骤s205、提取第一图片、第二图片和第三图片中红色像素点最多的图片作为第四图片，在第四图片添加α个水平区域，依据α个水平区域中刹车警示灯确定同向车道，依据该双闪中线与同向车道的位置确定拥堵车道的序号，上述α可以为大于等于2的整数，具体的，以3、4等等。

本申请提供的技术方案采集第一速度，在第一速度低于设定阈值时，采集n张图片，提取n张图片中的三张图片，然后对三张图片分析确定同辆车的后双闪的双闪中心线，这样确定本车道拥堵，然后在通过刹车警示灯来确定同向车道，依据同向车道与双闪中心线之间的位置确定具体的拥堵车道，从而能够自动识别出拥堵车道，提高了用户的体验度。

下面结合图2a来详细说明本申请的技术方案的效果。

如图2a所示，这里假设拥堵的车道具体可以为双向8车道，对于道路来说，双向均为对称设置，即这里具有单向的4车道，为了描述的方便，这里将4个车道编号为车道1、车道2、车道3、车道4，在发生拥堵，其第一速度一定是低于设定阈值的，所以通过速度的采集可以初步判断是否拥堵，另外，对于拥堵的车道来说，每个车道肯定均具有车辆，为了方便说明，图2a均通过四方形来表示车辆，通过渲染的矩形块来表示车灯(包括但不限于转向灯和刹车指示灯)。

参阅图2a，图2a为一种车辆拥堵的示意图，这里假设第2条车道为拥堵的车道，对于拥堵的车辆来说，其需要通过双闪灯来提示后面的车辆这里发生事故或车辆故障，对于双闪灯的确定，一张图片是不足以判断其处于双闪的，所以其需要通过至少3张图片来判断是否具有双闪，即二张具有双闪的图片，一张没有双闪的图片，通过车辆尾部双闪确定以后，提取双闪提示灯的双闪中线(如图2a虚线所示)，然后依据双闪中线来确定具体的拥堵的车道，对于拥堵的路段，如图2a所示，其对应的所有车道均具有车辆，并且大部分的车辆在拥堵时均会比较频繁的踩刹车，依据车辆的国家标准，踩刹车以后车尾的车辆警示灯(红色)会开启，那么确定车辆警示灯的数量即能够确定同向车道的数量，进而确定同向车道的车道线，然后依据该双闪中线位于那2个序号的车道线之间确定该拥堵的车道。

可选的，上述对第一图片、第二图片以及第三图片分析确定黄色的像素点组成同辆车的后双闪提示灯后，获取后双闪提示灯之间的双闪中线具体可以包括：

确定第一图片的多个黄色像素点，提取黄色像素点的黄素点β1，确定β1是否在已有的正方形内，如在已有的正方形中的正方形γ1内，将β1添加入正方形γ1内，如不在已有的正方形中，以β1为中心点，新生成一个正方形γ2，遍历一张图片中的多个黄色像素点得到包含多个正方形的图片，将重叠的正方形划分成一个黄色区域得到具有多个黄色区域的图片，确定多个黄色区域中像素点数量在设定数量范围的a个黄色区域为双闪灯区域，提取a个黄色区域中离第一图片下边缘最近的双闪灯区域1，搜索双闪灯区域1处于同一水平线(该水平线与图片下边缘线平行)的双闪灯区域2，计算双闪灯区域1与双闪灯区域2的距离差值(像素点在图片的水平距离)，如距离差值在设定差值范围内(可选的)，提取双闪灯区域1与双闪灯区域2水平中线与第一图片下边缘的第一距离；确定第二图片的多个白色像素点，提取多个白色像素点的白素点β2，确定β2是否在已有的正方形内，如在已有的正方形中的正方形γ3内，将β2添加入正方形γ2内，如不在已有的正方形中，以β2为中心点，新生成一个正方形γ4，遍历一张图片中的多个白色像素点得到包含多个正方形的图片，将重叠的正方形划分成一个白色区域得到具有多个白色区域的图片，确定多个白色区域中像素点数量在设定数量范围的f个黄色区域为双闪灯区域，提取f个黄色区域中离第二图片下边缘最近的双闪灯区域3，搜索双闪灯区域3处于同一水平线(该水平线与第一图片下边缘线平行)的双闪灯区域4，计算双闪灯区域3与双闪灯区域4的距离差值(像素点在图片的距离)，如距离差值在设定差值范围内，计算双闪灯区域3与双闪灯区域4水平中线与第二图片下边缘的第二距离，对第三图片处理得到双闪灯区域5和双闪灯区域6(具体的提取方法可以参见第一图片处理得双闪等区域1和双闪灯区域2的方法)，计算双闪灯区域5和双闪灯区域6水平中线与第三图片下边缘的第三距离，计算第一距离与第三距离的差值，如该差值低于差值阈值且第二距离位于第一距离与第三距离之间，确定双闪灯区域1与双闪灯区域2为同辆车的尾部的两个转向灯区域，确定双闪灯区域1与双闪灯区域2为同辆车的后双闪提示灯，提取双闪灯区域1与双闪灯区域2的竖直中线(与水平中线垂直)作为该双闪中线。

对于同一辆车的双闪灯，其处于同一水平线，在工作时，为黄色像素，在不工作时，为灯罩的颜色(白色)，并且一辆车左双闪灯与右双闪灯之间的距离的差别不大，所以同辆车的尾部双闪灯处于同一水平线且之间的距离在设定范围内即能够确定处于同辆车的尾部双闪灯，这样对3张图片进行处理确定2张具有双闪灯，一张没有双闪灯，且双闪灯在图片的位置几乎处于相同的位置即能够确定该同辆车的尾部双闪灯处于工作状态，在结合其速度很低，就可以确定其处于故障或事故状态。

参阅图3a，对于双闪灯，其闪烁时颜色为黄色，其不闪烁时为白色，但是对于车辆，其颜色也有可能是黄色，那么这里需要将这2个黄色区分出来，另外，对于其他的东西也有可能是黄色，例如贴纸，图标等等，这里均需要将其区分开了，为了对其区分，这里需要遍历所有的像素点，另外给一个设定尺寸的正方形，该正方形的尺寸可以比较小，例如图片尺寸1mm*1mm，当然该正方形的尺寸还可以为20*20(像素点)，对于双闪灯，无论其在那个位置，其发光的位置周围均具有白色的灯罩，对于灯罩是不会发光的，这样较小的正方形尺寸即能够区分开双闪灯与其他部件的区分。对于黄色车身的尺寸，其必定是连续的大片的区域，所以通过此种方式很容易区分车身与双闪灯(也可以称为转向灯)。这样对于图片1(即第一图片)，如图3a所示的图片，对于第一个黄色像素点，由于没有设定尺寸的正方形，其需要建立一个以该像素点为中心的正方形，这样其周围的黄色像素点会包含在该正方形内，这样遍历所有的黄色像素点，就可以得到如图3a所示的图示，对于图3a所示的图示(黑色的点为新建的正方形黄色像素点)，对于转向灯，其大小的范围相对固定，不会太大也不会太小，这样我们对于范围区间即可以实现对车身颜色的过滤，因为对于黄色的车身，其黄色的范围比转向灯的范围要得多。另外，对于双闪灯，其周边为其他的指示灯，例如刹车指示灯，任何的装饰是不允许贴在转向灯的区域的，所以比较小的一个设定尺寸的正方形可以很好的将双闪灯的区域识别出来，另外对于装饰，一般都比较小，那么通过范围也可以过滤，这样就避免了一些噪声。

参阅图3b，如图3b所示，对于多个黄色区域，均可以确定为双闪灯，那么同辆车的尾部双闪灯是那个呢，通过经验的分析，确定最接近下边缘区域的转向灯区域为最接近的转向灯区域1，由于两个转向灯在同辆车的尾部，其在车辆故障或车祸时占用一个车道，且位于车道的中央，通过实践证明，大部分的情况即与转向灯区域1处于同一水平线的转向灯区域2且两个转向灯在设定距离范围内时，转向灯区域1和转向灯区域2为同辆车的尾部的两个转向灯区域，这样即实现了对同辆车的尾部的转向灯区域的区分，为了确定该双闪是闪烁的，这里将第二图片进行类似白色像素点的处理，将第三图片进行黄色像素点的处理，由于三张图片之间的时间间隔很小，并且此时的速度很低，那么三张图片处理得到双闪灯与各自图片底部边缘的距离肯定在设定范围内，通过此设定即可能确定是否为双闪灯在闪烁，从而判断该车辆是否故障或车祸。

上述步骤s205的实现方法具体可以为，在第四图片设置α个水平线(这里从3张图片中选择一张作为第四图片是因为3张图片的时间间隔很小，这样对于第四图片的车道线处理能够达与双闪中线较好的对应)，如图3c所示，以2根水平线为例(如3c中的虚线)，α个水平区域为一张图片最下面的一根水平线与第四张图片下边缘之间的第一水平区域以及两根水平线之间的第二水平区域，提取第一水平区域以及第二水平区域中的w个警示灯区域，从w个警示灯区域中提取第一警示灯区域，查找与第一警示灯区域处于同一水平线(即与α个水平线平行的线)且水平距离最近的第二警示灯区域，将第一警示灯区域和第二警示灯区域组成一个警示灯组，遍历w个警示灯区域中的剩余警示灯区域(除第一警示灯区域和第二警示灯区域以外的警示灯区域)得到m个警示灯组，获取m+1个警示灯组的m+1个中心线，将m+1个中心线之间的中心距离在距离阈值范围内的中心线进行合并得到x个中心线(参阅图3e)，确定x为车道数量，以x为每个车道的中心，划分出x+1个车道线(即在x个中心线中确定相邻两个中心线的x-1个中线为x个车道之间的车道线，在x个中心线左、右两侧添加2根与x个中心线平行的线得到x+1个车道线)，确定双闪中线与x+1个车道线相邻的第y车道线和第y+1车道线，确定第y车道拥堵。

参阅图3d所述，其中x＝3，所以其具有4个车道线，如图3d所示，双闪中心线为虚线，如双闪中心线位于第2车道线与第3车道之间，确定第2车道拥堵。

上述提取第一水平区域以及第二水平区域中的w个警示灯区域，具体可以包括：

提取第一水平区域以及第二水平区域中亮度值大于亮度阈值的多个像素点，将多个像素点中的位置连续的红色像素点集合起来得到e个红色区域，提取e个红色区域中面积在设定面积范围的w个红色区域，该w个红色区域即为w个警示灯区域。

由于警示灯为亮着的警示灯，因此亮度肯定大于不亮的区域，那么提取亮度阈值的多个像素点，然后从e个红色区域中提取面积合适的区域(即红色区域中面积在设定面积范围)即得到w个警示灯区域。

此面积的设置主要是为了将红色的车辆进行排除，对于警示灯，其面积在一定的面积范围内，此面积范围可以依据调试来确定，这里不再赘述，而对于红色的车辆，其红色像素面积远远大于警示灯区域，所以这种面积的过滤能够去掉红色车辆对警示灯区域的认定。

参阅图3e，如图3e所示，m+1个中心线如图3e的虚线所示，对于在同一个车道行驶的车辆来说，不同车辆的两个警示灯之间的中心线可能有所偏差，但是偏差一般不大，如图3e所示的车道3、车道4所示，所以对于在多根中心线之间的距离在距离阈值的中心线可以合并，这样即能够得到x个中心线，实现了车道数量的统计。

参阅图4，图4为本申请提供一种电子装置，所述电子装置包括：

传感器401，用于采集车辆的第一速度，如第一速度低于设定阈值，采集n张图片；

上述传感器依据不同的采集数据可以是不同的传感器，例如测速的传感器可以为速度传感器，例如陀螺仪，采集n张图片的可以为图像传感器，例如摄像头。

处理器402，用于识别n张图片中每个像素点的rgb值，确定n张图片中rgb值为黄色的像素点，提取n张图片中黄色的像素点最多的第一图片；提取第一图片之后的第二图片和第三图片，其中，采集第一图片的第一时间与采集第二图片的第二时间的差值为预设值，采集第二图片的第二时间与采集第三图片的第三时间的差值为预设值；对第一图片、第二图片以及第三图片分析确定黄色的像素点组成同辆车的后双闪提示灯后，获取后双闪提示灯之间的双闪中线；提取第一图片、第二图片和第三图片中红色像素点最多的图片作为第四图片，在第四图片添加α个水平区域，依据α个水平区域中刹车警示灯确定同向车道，依据该双闪中线与同向车道的位置确定拥堵车道的序号，α为大于等于2的整数，n为大于等于3的整数。

上述电子装置具体可以为：智能手机、平板电脑或智能车载终端。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种拥堵车道的确定方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种拥堵车道的确定方法的部分或全部步骤。

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，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，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可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，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，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，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，装置或单元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，在本申请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，也可以采用软件程序模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件程序模块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器中。基于这样的理解，本申请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器中，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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

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相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：read-onlymemory，简称：rom)、随机存取器(英文：randomaccessmemory，简称：ram)、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。