无人驾驶车辆的报警方法和装置与流程

本申请涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种无人驾驶车辆的报警方法。

背景技术：

无人驾驶车辆是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。根据规划，无人驾驶汽车可自动识别交通指示牌和行车信息，具备雷达、相机、全球卫星导航等电子设施，并安装同步传感器，车主只要向导航系统输入目的地，汽车即可自动行驶，前往目的地，在行驶过程中，汽车会通过传感设备上传路况信息，在大量数据基础上进行实时定位分析，从而判断行驶方向和速度。

随着无人驾驶车辆的研发和不断发展，在不久的将来，无人驾驶车辆必将应用到人们的生活中。例如，无人驾驶小巴将会应用到在公园、住宅等场景中。无人驾驶小巴在行驶的过程中，会有部分闲散人员乘车。但是，无人驾驶小巴没有驾驶员、乘务员等管理人员随车行驶，可能会有一些乘客做出可疑行为，例如偷窃、骚扰等行为，无法保证普通乘客的乘车安全。

技术实现要素：

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

本申请提出一种无人驾驶车辆的报警方法和装置，以实现通过车内监控图像识别到乘客之间的人员关系和相对距离后，以在发现乘客的异常行为后，发送远程报警信息，进而通过控制无人驾驶车辆的行驶速度、路线等以确保警察在设定站点上车检查，从而确保了普通乘客的人身和财产安全。

本申请第一方面实施例提出了一种无人驾驶车辆的报警方法，包括：

获取无人驾驶车辆的车内监控图像；

根据所述车内监控图像，识别乘客之间的人员关系和相对距离；

比较以确定所述相对距离小于所述人员关系对应的第一阈值时，发送远程报警信息；

控制所述无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。

作为本申请实施例的第一种可能的实现方式，所述控制所述无人驾驶车辆继续行驶至设定站点，包括：

获取出警至所述设定站点所需的第一时长；

根据所述第一时长和所述无人驾驶车辆行驶至所述设定站点所需的第二时长之间的差值，控制所述无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。

作为本申请实施例的第二种可能的实现方式，所述根据所述第一时长和所述无人驾驶车辆行驶至所述设定站点所需的第二时长之间的差值，控制所述无人驾驶车辆继续行驶至设定站点，包括：

若所述第一时长小于或等于所述第二时长，控制所述无人驾驶车辆以不低于设定的标准速度沿设定的标准路线行驶至所述设定站点；

若所述第一时长大于所述第二时长，控制所述无人驾驶车辆以低于所述标准速度行驶至所述设定站点。

作为本申请实施例的第三种可能的实现方式，所述若所述第一时长大于所述第二时长，控制所述无人驾驶车辆以低于所述标准速度行驶至所述设定站点，包括：

若所述第一时长与所述第二时长之差小于或等于差值阈值，控制所述无人驾驶车辆以低于所述标准速度沿所述标准路线行驶至所述设定站点；

若所述第一时长与所述第二时长之差大于所述差值阈值，控制所述无人驾驶车辆以低于所述标准速度沿重新设定的路线行驶至所述设定站点；其中，所述重新设定的路线长于所述标准路线。

作为本申请实施例的第四种可能的实现方式，所述重新设定的路线的长度随所述第一时长和第二时长之差增大。

作为本申请实施例的第五种可能的实现方式，所述控制所述无人驾驶车辆以低于所述标准速度沿重新设定的路线行驶至所述设定站点之后，还包括：

维持所述无人驾驶车辆的车门关闭，并在车内广播车辆故障。

作为本申请实施例的第六种可能的实现方式，所述识别乘客之间的人员关系和相对距离之后，还包括：

比较以确定所述相对距离小于所述人员关系对应的第二阈值时，对所述乘客进行录像。

本申请实施例的无人驾驶车辆的报警方法，通过获取无人驾驶车辆的车内监控图像，根据车内监控图像，识别乘客之间的人员关系和相对距离，比较以确定相对距离小于人员关系对应的第一阈值时，发送远程报警信息，控制无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。该方法通过车内监控图像识别到乘客之间的人员关系和相对距离后，在乘客的相对距离小于人员关系对应的第一阈值时，乘客可能存在可疑行为，发送远程报警信息，进而通过控制无人驾驶车辆的行驶速度、路线等以确保警察在设定站点上车检查，从而确保了普通乘客的人身和财产安全。

本申请第二方面实施例提出了一种无人驾驶车辆的报警装置，包括：

获取模块，用于获取无人驾驶车辆的车内监控图像；

识别模块，用于根据所述车内监控图像，识别乘客之间的人员关系和相对距离；

比较模块，用于比较以确定所述相对距离小于所述人员关系对应的第一阈值时，发送远程报警信息；

控制模块，用于控制所述无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。

本申请实施例的无人驾驶车辆的报警装置，通过获取无人驾驶车辆的车内监控图像，根据车内监控图像，识别乘客之间的人员关系和相对距离，比较以确定相对距离小于人员关系对应的第一阈值时，发送远程报警信息，控制无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。该方法通过车内监控图像识别到乘客之间的人员关系和相对距离后，在乘客的相对距离小于人员关系对应的第一阈值时，乘客可能存在可疑行为，发送远程报警信息，进而通过控制无人驾驶车辆的行驶速度、路线等以确保警察在设定站点上车检查，从而确保了普通乘客的人身和财产安全。

本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如上述实施例中所述的无人驾驶车辆的报警方法。

本申请第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的无人驾驶车辆的报警方法。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本申请实施例所提供的一种无人驾驶车辆的报警方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种无人驾驶车辆的外形示例图；

图3为本申请实施例提供的一种无人驾驶车辆的内部结构示例图；

图4为本申请实施例提供的一种无人驾驶车辆的摄像头分布实例图；

图5为本申请实施例提供的另一种无人驾驶车辆的报警方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种无人驾驶车辆的报警装置的结构示意图；

图7示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性电子设备的框图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的无人驾驶车辆的报警方法和装置。

图1为本申请实施例所提供的一种无人驾驶车辆的报警方法的流程示意图。

如图1所示，该无人驾驶车辆的报警方法包括以下步骤：

步骤101，获取无人驾驶车辆的车内监控图像。

其中，无人驾驶车辆，是指主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。它一般是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

本申请实施例中，可以通过无人驾驶车辆中设置的摄像头对车辆内部进行监控，以获取到摄像头采集的无人驾驶车辆的车内监控图像。

作为一种示例，参见图2，图2为本申请实施例提供的一种无人驾驶车辆的外形示例图。如图2所示，该无人驾驶车辆为无人驾驶小巴，主要行驶在住宅小区、公园等区域内。

如图3所示，该无人驾驶小巴为了保证乘车环境及无人驾驶正常运行，可供14个乘客使用，其中8个座位分布在车头、车尾、车门对面，6个站立位置分布在车的中间。

如图4所示，为了全方位的监控车内情况，该无人驾驶小巴内部设置有5个摄像头，部分于车顶端4个角落及中央位置处。由此，根据无人驾驶小巴内部设置的摄像头，可以监控整个车辆内部乘客的行为，及时发现有异常行为的乘客。

步骤102，根据车内监控图像，识别乘客之间的人员关系和相对距离。

本申请实施例中，获取到无人驾驶车辆的车内监控图像后，可以根据车内监控图像判断车内乘客的数量，以确保乘客数量在允许承载的范围内，避免超员，以保证车内乘客不会感到拥挤。

举例来说，在无人驾驶车辆行驶至某一站点时，上车的人数较多，导致车内的乘客超过车辆允许承载的数量。这种情况下，根据无人驾驶车辆内部设置的摄像头采集的车内监控图像，确定车内超员时，可以通过语音提示的方式提醒乘客，从而避免了超员驾驶，确保了乘客乘车的安全性。

本申请实施例中，在获取到车内监控图像后，可以对监控图像中的乘客身份进行识别，以识别乘客之间的人员关系和相对距离。

作为一种可能的实现方式，可以采用人脸识别技术对车内监控图像进行识别，以识别得到乘客的身份信息，进而采用基于图像的社会关系识别系统识别乘客之间的人员关系。例如，乘客的身份可以为经常乘车的熟人，偶尔乘车的人，或者从未乘坐过本车的陌生乘客。

其中，人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

可以理解的是，基于图像的社会关系识别系统将图像中的人物之间的关系划分为预定义的关系类型，如朋友、家人、熟人、陌生人等。将车内监控图像输入社会关系识别系统后，可以识别得到乘客之间的人员关系。其中，基于图像的社会关系识别系统，是经过训练不同场景中的人员关系得到的，可以准确预测人员之间的关系。

需要说明的是，上述通过基于图像的社会关系识别系统对乘客之间的人员关系的识别，仅作为示例性表示，还可以采用其余可能的方式实现，本实施例中对此不做限定。

作为一种示例，在采用人脸识别技术对车内监控图像进行识别时，当识别得到某一位乘客的身份为陌生乘客时，也可以根据云端存储的大数据匹配该陌生乘客与车内其余乘客之间的人员关系。若识别得到该陌生乘客与车内其余乘客之间的人员关系均为陌生关系，则根据车内监控图像识别该陌生乘客与车内其余乘客之间的相对距离。

本申请实施例中，可以根据无人驾驶车辆中各乘客在车内监控图像中的像素点坐标，来计算乘客之间的相对距离。

步骤103，比较以确定相对距离小于人员关系对应的第一阈值时，发送远程报警信息。

其中，人员关系对应的第一阈值，是指陌生乘客之间的相对距离允许的最小值。

本申请实施例中，在无人驾驶车辆正常行驶的过程中，根据获取到的车内监控图像识别到乘客之间的相对距离后，比较两位陌生乘客之间的相对距离，在确定相对距离小于人员关系对应的第一阈值时，无人驾驶车辆的报警装置自动发送远程报警信息。由此，能够使得警察根据报警信息及时发现车内乘客的异常行为。

举例来说，当无人驾驶车辆出现盗窃行为时，这种情况下，根据车内监控图像识别到的盗窃人和被盗乘客之间的相对距离小于0，且持续时间超过5秒，无人驾驶车辆的报警装置会自动发送远程报警信息，通知附近警察在下一站点上车检查，以确保普通乘客的乘车安全。

步骤104，控制无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。

本申请实施例中，在确定乘客之间的相对距离小于人员关系对应的第一阈值，发送远程报警信息后，无人驾驶车辆的报警装置将计算警察出警至车辆行驶至设定站点所需的第一时长，以及无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长。进而，根据第一时长和第二时长之间的差值，控制无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。

需要说明的是，可以根据警察出警至设定站点所需的第一时长与无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长，控制无人驾驶车辆行驶的速度以及行车路线，以确保在警察抵达的设定站点之后行驶至设定站点。

本申请实施例的无人驾驶车辆的报警方法，通过获取无人驾驶车辆的车内监控图像，根据车内监控图像，识别乘客之间的人员关系和相对距离，比较以确定相对距离小于人员关系对应的第一阈值时，发送远程报警信息，控制无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。该方法通过车内监控图像识别到乘客之间的人员关系和相对距离后，以在发现乘客的异常行为后，发送远程报警信息，进而通过控制无人驾驶车辆的行驶速度、路线等以确保警察在设定站点上车检查，从而确保了普通乘客的人身安全。

作为一种可能的实现方式，可以根据警察出警至设定站点所需的第一时长和无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长之间的差值，控制无人驾驶车辆继续行驶至设定站点，以确保警察能够在设定站点及时对车辆进行检查。下面结合图5对上述过程进行详细介绍，图5为本申请实施例提供的另一种无人驾驶车辆的报警方法的流程示意图。

如图5所示，该无人驾驶车辆的报警方法可以包括以下步骤：

步骤201，获取无人驾驶车辆的车内监控图像。

步骤202，根据车内监控图像，识别乘客之间的人员关系和相对距离。

本申请实施例中，步骤201至步骤202的实现过程，可以参见上述实施例中步骤101至步骤102的实现过程，在此不再赘述。

步骤203，比较以确定相对距离小于人员关系对应的第二阈值时，对乘客进行录像。

其中，人员关系对应的第二阈值，可以是指陌生乘客之间的相对距离为异常距离对应的值。

本申请实施例中，在无人驾驶车辆正常行驶的过程中，根据获取到的车内监控图像识别到乘客之间的相对距离后，比较两位陌生乘客之间的相对距离，在确定相对距离小于人员关系对应的第二阈值时，对乘客进行录像取证，以根据录像及时发生乘客的可疑行为，例如偷窃、骚扰等行为，并及时报警。

举例来说，根据车内监控图像识别到两位陌生乘客a和乘客b之间的相对距离小于0.05米，控制无人驾驶车辆的摄像头启动录像功能，对乘客a和乘客b进行录像，以进入高度警戒状态。进而，根据录像确定陌生乘客a和乘客b是否发生了可疑行为。

步骤204，比较以确定相对距离小于人员关系对应的第一阈值时，发送远程报警信息。

本申请实施例中，步骤204的实现过程，可以参见上述实施例中步骤103的实现过程，在此不再赘述。

步骤205，获取出警至设定站点所需的第一时长。

本申请实施例中，可以根据警察接警的速度，以及接警的位置至设定站点之间的距离，预测警察出警至设定站点所需的第一时长。

例如，在发出远程报警信息后，警察立马接警，并且接警位置至设定站点之间的距离较近，此时，出警至设定站点所需的第一时长较短。若警察长时间未接警，或者接警位置至设定站点之间的距离较远时，出警至设定站点所需的第一时长较长。

步骤206，根据第一时长和无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长之间的差值，控制无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。

本申请实施例中，在确定警察出警至设定站点所需的第一时长，以及无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长之后，可以根据第一时长和第二时长，从而控制无人驾驶车辆的行驶速度和行驶路线，以确保警察能够在无人驾驶车辆行驶至设定站点之前到达。

在一种可能的场景下，附近的警察出警至设定站点所需的第一时长小于或等于无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长，这种情况下，可以控制无人驾驶车辆以不低于设定的标准速度沿设定的标准路线行驶至设定站点。

在另一种可能的场景下，附近的警察出警至设定站点所需的第一时长大于无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长，这种情况下，控制无人驾驶车辆以低于标准速度行驶至设定站点。由此，能够通过降低无人驾驶车辆行驶的速度延长车辆行驶至设定站点所需的第二时长，以确保警察能够在无人驾驶车辆行驶至站点之前到达。

作为一种可能的实现方式，附近的警察出警至设定站点所需的第一时长大于无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长，并且第一时长与第二时长之差小于或等于差值阈值。这种情况下，控制无人驾驶车辆以低于标准速度沿标准路线行驶至设定站点。

作为另一种可能的实现方式，附近的警察出警至设定站点所需的第一时长大于无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长，并且第一时长与第二时长之差大于差值阈值，可以以前方道路异常为由，控制无人驾驶车辆以低于标准速度沿重新设定的路线行驶至设定站点。由此，能够在不引起异常乘客怀疑的情况下，延长车辆行驶至设定站点所需的时间，以确保警察及时到达设定站点。

需要说明的是，重新设定的路线长于标准路线，并且重新设定的路线的长度随第一时长和第二时长之差增大。可以理解为，在警察接警慢或者需要较长的时间才能到达设定站点时，需要无人驾驶车辆选择更远的路线并降低行驶速度来延长行驶至设定站点的时间，以确保警察在车辆行驶至设定站点时及时上车检查。

本申请实施例中，在无人驾驶车辆以低于标准速度沿重新设定的路线行驶至设定站点之后，附近警察还未达到设定站点，可以维持无人驾驶车辆的车门关闭，并在车内广播车辆故障。由此，在不引起异常乘客怀疑的情况下，为警察的到来争取了一定的时间。

在又一种可能的情况下，在无人驾驶车辆以低于标准速度沿重新设定的路线行驶至设定站点之后，维持无人驾驶车辆的车门关闭较长时间后，例如3分钟，发送的报警信息还无人接警，或者警察还未到达设定站点。这种情况下，可以控制无人驾驶车辆恢复正常运行，以免影响普通乘客的乘车体验。若在设定站点可疑乘客没有下车，可以控制无人驾驶车辆继续发送远程报警信息，以使得警察在下一个站点上车检查。

本申请实施例的无人驾驶车辆的报警方法，通过获取无人驾驶车辆的车内监控图像，根据车内监控图像，识别乘客之间的人员关系和相对距离，比较以确定相对距离小于人员关系对应的第二阈值时，对乘客进行录像，比较以确定相对距离小于人员关系对应的第一阈值时，发送远程报警信息，获取出警至设定站点所需的第一时长，根据第一时长和无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长之间的差值，控制无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。由此，在发现可疑乘客后，根据警察出警至设定站点所需的第一时长和无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长之间的差值，控制车辆继续行驶至设定站点的行驶速度、行驶路线，以确保警察能够在设定站点及时上车对车辆进行检查，从而确保了普通乘客的人身和财产的安全。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种无人驾驶车辆的报警装置。

图6为本申请实施例提供的一种无人驾驶车辆的报警装置的结构示意图。

如图6所示，该无人驾驶车辆的报警装置100包括：获取模块110、识别模块120、比较模块130以及控制模块140。

获取模块110，用于获取无人驾驶车辆的车内监控图像。

识别模块120，用于根据车内监控图像，识别乘客之间的人员关系和相对距离。

比较模块130，用于比较以确定相对距离小于人员关系对应的第一阈值时，发送远程报警信息。

控制模块140，用于控制无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。

作为一种可能的实现方式，控制模块140，还可以包括：

获取单元，用于获取出警至设定站点所需的第一时长。

控制单元，用于根据第一时长和无人驾驶车辆行驶至设定站点所需的第二时长之间的差值，控制无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。

作为另一种可能的实现方式，控制单元，还可以具体用于：

若第一时长小于或等于第二时长，控制无人驾驶车辆以不低于设定的标准速度沿设定的标准路线行驶至设定站点；

若第一时长大于第二时长，控制无人驾驶车辆以低于标准速度行驶至设定站点。

作为另一种可能的实现方式，控制单元，还可以具体用于：

若第一时长与第二时长之差小于或等于差值阈值，控制无人驾驶车辆以低于标准速度沿标准路线行驶至设定站点；

若第一时长与第二时长之差大于差值阈值，控制无人驾驶车辆以低于标准速度沿重新设定的路线行驶至设定站点；其中，重新设定的路线长于标准路线。

作为另一种可能的实现方式，重新设定的路线的长度随第一时长和第二时长之差增大。

作为另一种可能的实现方式，控制单元，还可以具体用于：

维持无人驾驶车辆的车门关闭，并在车内广播车辆故障。

作为另一种可能的实现方式，该无人驾驶车辆的报警装置100，还包括：

录像模块，用于比较以确定相对距离小于人员关系对应的第二阈值时，对乘客进行录像。

需要说明的是，前述对无人驾驶车辆的报警方法实施例的解释说明也适用于该实施例的无人驾驶车辆的报警装置，此处不再赘述。

本申请实施例的无人驾驶车辆的报警装置，通过获取无人驾驶车辆的车内监控图像，根据车内监控图像，识别乘客之间的人员关系和相对距离，比较以确定相对距离小于人员关系对应的第一阈值时，发送远程报警信息，控制无人驾驶车辆继续行驶至设定站点。该方法通过车内监控图像识别到乘客之间的人员关系和相对距离后，以在发现乘客的异常行为后，发送远程报警信息，进而通过控制无人驾驶车辆的行驶速度、路线等以确保警察在设定站点上车检查，从而确保了普通乘客的人身安全。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如上述实施例中所述的无人驾驶车辆的报警方法。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的无人驾驶车辆的报警方法。

图7示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性电子设备的框图。图7显示的电子设备12仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，电子设备12以通用电子设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(industrystandardarchitecture；以下简称：isa)总线，微通道体系结构(microchannelarchitecture；以下简称：mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(videoelectronicsstandardsassociation；以下简称：vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheralcomponentinterconnection；以下简称：pci)总线。

电子设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(randomaccessmemory；以下简称：ram)30和/或高速缓存存储器32。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(compactdiscreadonlymemory；以下简称：cd-rom)、数字多功能只读光盘(digitalvideodiscreadonlymemory；以下简称：dvd-rom)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。

电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备12交互的设备通信，和/或与使得该电子设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口22进行。并且，电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(localareanetwork；以下简称：lan)，广域网(wideareanetwork；以下简称：wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图7中未示出，可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现前述实施例中提及的无人驾驶车辆的报警方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，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模块中，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模块中。上述集成的模块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。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。