车辆遇险的处理方法及装置、存储介质、电子设备与流程

1.本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种车辆遇险的处理方法与车辆遇险的处理装置、计算机可读存储介质及电子设备。


背景技术：

2.车辆行驶过程中可能因突发状况遭遇险情，探测到可能遭遇险情车辆后，及时为遇险车辆提供援助，可在一定程度上保障人民生命和财产安全。
3.现阶段，主动对行驶过程中可能遭遇险情的车辆进行探测主要依托视频技术。但是，视频视野较小，探测范围受限。以相对较低的成本在较大范围内探测行驶过程中可能遭遇险情车辆，对保障人民生命和财产安全具有一定的意义。
4.鉴于此，本领域亟需开发一种新的车辆遇险的处理方法及装置。
5.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本公开的目的在于提供一种车辆遇险的处理方法、车辆遇险的处理装置、计算机可读存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制而导致的车辆遇险探测准确度不足的技术问题。
7.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
8.根据本发明实施例的第一个方面，提供一种车辆遇险的处理方法，应用于5g云平台，所述方法包括：
9.利用5g定位技术获取车辆的车辆坐标和车辆速度，并获取道路中线坐标；
10.利用边缘计算技术对所述车辆坐标进行轨迹计算得到车辆轨迹，并对所述车辆轨迹和所述道路中线坐标进行叠加处理确定车辆位置；
11.对所述车辆位置或所述车辆速度进行主动探测确定所述车辆的遇险情况。
12.在本发明的一种示例性实施例中，所述对所述车辆位置或所述车辆速度进行主动探测确定所述车辆的遇险情况，包括：
13.对所述车辆位置进行逆方向行驶判断确定所述车辆的遇险情况。
14.在本发明的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
15.若所述遇险情况为所述车辆遇险，生成与所述遇险情况对应的第一预警信息，并将所述第一预警信息发送至第一平台。
16.在本发明的一种示例性实施例中，所述对所述车辆位置或所述车辆速度进行主动探测确定所述车辆的遇险情况，包括：
17.对所述车辆位置进行行驶轨迹判断确定所述车辆的遇险情况。
18.在本发明的一种示例性实施例中，所述对所述车辆位置或所述车辆速度进行主动
探测确定所述车辆的遇险情况，包括：
19.获取与所述车辆速度对应的速度阈值，并对所述车辆速度和所述速度阈值进行比较得到比较结果；
20.根据所述比较结果确定所述车辆的遇险情况。
21.在本发明的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
22.若所述遇险情况为所述车辆遇险，生成与所述遇险情况对应的第二预警信息，并将所述第二预警信息发送至第二平台。
23.在本发明的一种示例性实施例中，所述根据所述比较结果确定所述车辆的遇险情况，包括：
24.若所述比较结果为所述车辆速度大于所述速度阈值，确定所述车辆遇险情况为所述车辆遇险。
25.根据本发明实施例的第二个方面，提供一种车辆遇险的处理装置，应用于5g云平台，包括：
26.数据获取模块，被配置为利用5g定位技术获取车辆的车辆坐标和车辆速度，并获取道路中线坐标；
27.位置确定模块，被配置为利用边缘计算技术对所述车辆坐标进行轨迹计算得到车辆轨迹，并对所述车辆轨迹和所述道路中线坐标进行叠加处理确定车辆位置；
28.遇险探测模块，被配置为对所述车辆位置或所述车辆速度进行主动探测确定所述车辆的遇险情况。
29.根据本发明实施例的第三个方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现上述任意示例性实施例中的车辆遇险的处理方法。
30.根据本发明实施例的第四个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意示例性实施例中的车辆遇险的处理方法。
31.由上述技术方案可知，本公开示例性实施例中的车辆遇险的处理方法、车辆遇险的处理装置、计算机存储介质及电子设备至少具备以下优点和积极效果：
32.在本公开的示例性实施例提供的方法及装置中，通过5g定位技术获取车辆坐标等参数，并利用边缘计算技术对车辆坐标进行轨迹计算，满足了车辆探险情况下对实时性的要求，为及时示警与救援提供了必要条件，并且，在边缘侧完成数据计算过程，不占用中心云的运算资源，能够进一步降低遇险探测过程中的时延。不仅如此，对车辆位置或车辆速度进行主动探测确定车辆的遇险情况，在一定程度上降低了交通事故率和危害性，也满足了交通出行场景中对安全保障的需求，在一定程度上保障人民的生命和财产安全。
33.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，并不能限制本公开。
附图说明
34.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开
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。
35.图1示意性示出本公开示例性实施例中一种车辆遇险的处理方法的流程示意图；
36.图2示意性示出本公开示例性实施例中确定车辆的遇险情况的方法的流程示意图；
37.图3示意性示出相关技术中传统导航路况提示技术的简介示意图；
38.图4示意性示出本公开示例性实施例中应用场景下车辆遇险的处理方法的系统模块图；
39.图5示意性示出本公开示例性实施例中应用场景下车辆遇险的处理方法的流程示意图；
40.图6示意性示出本公开示例性实施例中一种车辆遇险的处理装置的结构示意图；
41.图7示意性示出本公开示例性实施例中一种用于实现车辆遇险的处理方法的电子设备；
42.图8示意性示出本公开示例性实施例中一种用于实现车辆遇险的处理方法的计算机可读存储介质。
具体实施方式
43.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
44.本说明书中使用用语“一个”、“一”、“该”和“所述”用以表示存在一个或多个要素/组成部分/等；用语“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要素/组成部分/等；用语“第一”和“第二”等仅作为标记使用，不是对其对象的数量限制。
45.此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。
46.针对相关技术中存在的问题，本公开提出了一种车辆遇险的处理方法，应用于5g云平台。图1示出了车辆遇险的处理方法的流程图，如图1所示，车辆遇险的处理方法至少包括以下步骤：
47.步骤s110.利用5g定位技术获取车辆的车辆坐标和车辆速度，并获取道路中线坐标。
48.步骤s120.利用边缘计算技术对车辆坐标进行轨迹计算得到车辆轨迹，并对车辆轨迹和道路中线坐标进行叠加处理确定车辆位置。
49.步骤s130.对车辆位置或车辆速度进行主动探测确定车辆的遇险情况。
50.在本公开的示例性实施例中，通过5g定位技术获取车辆坐标等参数，并利用边缘计算技术对车辆坐标进行轨迹计算，满足了车辆探险情况下对实时性的要求，为及时示警与救援提供了必要条件，并且，在边缘侧完成数据计算过程，不占用中心云的运算资源，能够进一步降低遇险探测过程中的时延。不仅如此，对车辆位置或车辆速度进行主动探测确定车辆的遇险情况，在一定程度上降低了交通事故率和危害性，也满足了交通出行场景中对安全保障的需求，在一定程度上保障人民的生命和财产安全。
51.下面对车辆遇险的处理方法的各个步骤进行详细说明。
52.在步骤s110中，利用5g定位技术获取车辆的车辆坐标和车辆速度，并获取道路中线坐标。
53.在本公开的示例性实施例中，4g(the 4th generation mobile communication technology，第四代移动通信技术)时代下，基于gps(global positioning system，全球定位系统)的手机定位精度约10m，定位精度难以满足遇险车辆精确预警的要求。
54.随着5g(5th generation mobile communication technology，第五代移动通信技术)高精度定位技术的初选，可精确定位车辆的位置，为精确预警提供通信环境。
55.因此，以5g云平台，例如5g云网为基础，以5g高精度定位技术和边缘计算技术为依托，通过获取车辆高精度的位置为手段，计算车辆与道路的相对位置和行驶轨迹，实时探测车辆是否遭遇险情。
56.其中，5g定位技术，例如5g r16引入了新的定位参考信号(prs)，采用了dl-tdoa、ul-tdoa、dl-aod、ul-aoa、e-cid多种定位技术来合力提升定位精度。
57.其中，在dl-tdoa中，5g r16版本引入了新参考信号——prs(定位参考信号)，用来供ue(user equipment，用户设备)对每个基站的prs执行下行链路参考信号时间差(dl rstd)测量。这些测量结果将上报给位置服务器。
58.在ul-tdoa中，5g r16版本增强了srs(信道探测参考信号)，以允许每个基站测量上行链路相对到达时间(ul-rtoa)，并将测量结果报告给位置服务器。
59.在dl-aod(下行离开角)中，ue测量每波束/gnb的下行链路参考信号接收功率(dl rsrp)，然后将测量报告发送到位置服务器，位置服务器根据每个波束的dl rsrp来确定aod，再根据aod估计ue位置。
60.在ul-aoa(上行到达角)中，gnb根据ue所在的波束测量到达角，并将测量报告发送到位置服务器。
61.在multi-cell rtt中，gnb和ue对每个小区的信号执行rx-tx时差测量。来自ue和gnb的测量报告会上报到位置服务器，以确定每个小区的往返时间并得出ue位置。
62.在e-cid中，ue对每个gnb的rrm测量(例如dl rsrp)，测量报告将发送到位置服务器。
63.所有与定位相关的测量报告都要上报到位置服务器，这些测量报告包括ue上报的定位测量报告和gnb上报的定位测量报告。其中，ue上报的定位测量报告包括每波束/gnb的dl rsrp、下行参考信号时间差(dl rstd)和ue rx-tx时间差。gnb上报的定位测量报告包括上行到达角(ul-aoa)、ul-rsrp、ul-rtoa(ul相对到达时间)和gnb rx-tx时间差。
64.同时，由于5g时代超密集网络增加了参考点的数量和多样性，massive mimo多波
束可让aoa估计更精确，以及更低的网络时延可提升基于时间测量的精度等，这些优势可进一步提升5g定位能力。
65.在未来，5g定位能力将进一步增强，r17版本还会将5g定位精度提升到亚米级。
66.因此，通过5g定位技术能够获取到车辆高精度的车辆坐标和车辆速度。
67.除此之外，还可以获取当前车辆行驶的道路的道路中线坐标。
68.其中，道路中线测量是公路设计的外业工作，其主要任务就是通过对公路的交点、转点、转角、直线和平曲线的测设，沿线测定路线的里程长度并设置里程桩，最终将公路中心线的平面位置用木桩具体地标定在现场。
69.道路的平面线型一般由直线和曲线组成。中线测量就是通过直线和曲线的测设，将道路中心线具体测设到地面上去。中线测量包括:测设中线各交点(jd)和转点(zd)、量距和钉桩、测量路线各偏角(a)、测设圆曲线等。
70.在步骤s120中，利用边缘计算技术对车辆坐标进行轨迹计算得到车辆轨迹，并对车辆轨迹和道路中线坐标进行叠加处理确定车辆位置。
71.在本公开的示例性实施例中，获取到车辆坐标之后，还可以利用5g技术的边缘计算技术对车辆坐标进行轨迹计算。
72.其中，边缘计算是继分布式计算、网格计算、云计算之后的又一新型计算模型。边缘计算是以云计算为核心，以现代通信网络为途径，以海量智能终端为前沿，集云、网、端、智四位一体的新型计算模型。
73.边缘计算是一种在数据源附近的网络边缘执行数据分析处理以优化云计算系统的方法。通过在数据源处或附近处执行分析和知识生成任务来减少云端不必要的数据存储以及传感器和中央数据中心间传输所需的通信带宽。
74.其中，可用于边缘计算的设备包括民用、商用、工业、军工等领域的终端应用产品，如笔记本电脑、平板电脑、智能手机、智能家居、无人驾驶汽车、atm机、摄像头、红绿灯、发电机、无人机或各类型的传感器等。边缘设备只会往云计算中心发送处理过后的有用信息并自动删除无用数据，从而减轻网络传输压力以及节省企业在云计算中心的存储成本费用。边缘计算是云计算的重要补充，是新一代的分布式计算，符合“去中心化”的理念。
75.因此，利用边缘计算技术可以实时对车辆坐标进行轨迹计算得到车辆轨迹。
76.在得到车辆轨迹之后，还可以对车辆轨迹和道路中线坐标进行叠加处理。
77.具体的，可以是利用车辆轨迹与道路中线坐标进行匹配处理以确定该车辆轨迹当前在哪条道路上行驶得到车辆位置。
78.在步骤s130中，对车辆位置或车辆速度进行主动探测确定车辆的遇险情况。
79.在本公开的示例性实施例中，由于可以以车辆速度和行驶路线表征车辆是否遭遇险情。例如，车速过快、车速过慢、车辆停止在行车道上或者车辆蛇形时，可以确定车辆遇险。
80.因此，在得到车辆位置之后，可以利用车辆位置或车辆速度进行主动探测。
81.在可选的实施例中，对车辆位置进行逆方向行驶判断确定车辆的遇险情况。
82.举例而言，在一个车辆靠右行驶的国家，当车辆位置处于道路的左侧时可以确定该车辆处于逆行或者对侧停留的情况，因此根据该情况能够判定该车辆的遇险情况。
83.具体的，可以获取到该道路中线坐标的左侧区域的坐标，并利用该坐标与车辆位
置进行匹配判断该车辆是否在逆道路方向上移动，因此确定该车辆的遇险情况。
84.当根据道路左侧区域的坐标与车辆位置的匹配情况判断该车辆在逆道路方向上移动时，确定该车辆遇险。
85.更进一步的，还可以向交通安全管理机构发送预警信息。
86.在可选的实施例中，若遇险情况为车辆遇险，生成与遇险情况对应的第一预警信息，并将第一预警信息发送至第一平台。
87.当遇险情况为车辆遇险时，可以根据遇险情况和车辆位置等相关信息生成对应的第一预警信息。进一步的，使用网络接口将该第一预警信息发送至第一平台。
88.其中，该第一平台可以是管理平台，例如交通安全管理机构平台，或者是医疗机构平台和保险机构平台等，本示例性实施例对此不做特殊限定。
89.更进一步的，还可以根据车辆速度确定车辆的遇险情况。
90.在可选的实施例中，图2示出了确定车辆的遇险情况的方法的流程示意图，如图2所示，该方法至少包括以下步骤：在步骤s210中，获取与车辆速度对应的速度阈值，并对车辆速度和速度阈值进行比较得到比较结果。
91.在获取到车辆速度之后，还可以获取与该车辆速度对应的速度阈值。其中，该速度阈值可以是当前车辆行驶的道路上的限速速度，也可以是根据其他方式和需求确定的速度阈值，本示例性实施例对此不做特殊限定。
92.进一步的，对该车辆速度和速度阈值进行比较得到对应的比较结果。
93.在步骤s220中，根据比较结果确定车辆的遇险情况。
94.在可选的实施例中，若比较结果为车辆速度大于速度阈值，确定车辆遇险情况为车辆遇险。
95.当车辆速度和速度阈值的比较结果为车辆速度大于速度阈值时，可以确定该车辆的行驶速度已经超过该道路的速度阈值，因此确定该车辆的遇险情况的车辆遇险。
96.在本示例性实施例中，通过速度阈值与车辆速度的比较结果可以确定车辆的遇险情况，确定方式简单准确，且实时性高，能够及时且主动地探测车辆的遇险情况。
97.不仅如此，还可以根据车辆位置进一步确定车辆的遇险情况。
98.在可选的实施例中，对车辆位置进行行驶轨迹判断确定车辆的遇险情况。
99.具体的，根据车辆位置判断车辆的行驶轨迹是否为一条直线还是一条曲线。
100.当根据车辆位置确定车辆的行驶轨迹为一条曲线时，确定该车辆正在蛇形，因此确定该车辆的遇险情况为车辆遇险。
101.当根据车辆位置确定车辆的行驶轨迹为一条直线时，确定该车辆行驶情况正常，因此确定该车辆的遇险情况为车辆未遇险。
102.在对车辆位置进行行驶轨迹判断以及根据车辆速度与速度阈值的比较结果确定车辆的遇险情况之后，当该车辆的遇险情况为车辆阈值时，也可以将对应的第二预警信息发送至对应的第二平台。
103.在可选的实施例中，若遇险情况为车辆遇险，生成与遇险情况对应的第二预警信息，并将第二预警信息发送至第二平台。
104.当遇险情况为车辆遇险时，可以生成与该车辆遇险的情况对应的第二预警信息。进一步的，使用通用的开放接口将该第二预警信息发送至第二平台。
105.其中，该第二平台可以是适配交通物流行业相关信息化的平台，例如医疗机构平台和保险机构平台，或者是交通安全管理机构平台等，本示例性实施例对此不做特殊限定。
106.下面结合一应用场景对本公开实施例中车辆遇险的处理方法做出详细说明。
107.图3示出了传统导航路况提示技术的简介示意图，如图3所示，传统导航系统利用卫星、基站、wi-fi等技术实现定位。传统导航系统根据终端设备的单位密度及相对位移判断该区域路况，根据终端用户的反馈确认拥堵原因，传统导航系统无法实现对行驶中可能遭遇险情的车辆进行实时探测。
108.虽然4g网络技术发展成熟，基于gps与4g网络的导航系统定位精度较低，仅能满足一般的个人出行需求，对提高交通安全性、降低事故率作用有限。
109.其一，无法直观判断终端所处的车道，从而无法直观判断车辆行驶方向。
110.其二，无法通过位置与相对位移判断行驶中车辆是否可能遭遇险情。
111.其三，无法直接定位遇险车辆，提高了救援难度。
112.图4示出了应用场景下车辆遇险的处理方法的系统模块图，如图4所示，车辆可以利用车辆的传感器或者是处于该车辆上的手机终端等设备接入5g网络。
113.进一步的，利用5g定位技术能够获取高精度的车辆车辆坐标和车辆速度。
114.除此之外，还可以获取当前车辆行驶的道路的道路中线坐标。
115.不仅如此，还可以根据地图应用程序等提供的接口获取到道路地图等。
116.当5g云平台对车辆进行主动探测时，可以利用中心云或者边缘云对该车辆是否遇险进行主动探测。
117.其中，边缘云计算，简称边缘云，是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力，构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。
118.形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台，并与中心云和物联网终端形成“云边端三体协同”的端到端的技术架构。通过将网络转发、存储、计算，智能化数据分析等工作放在边缘处理，降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本，并提供全网调度、算力分发等云服务。
119.边缘云计算的基础设施包括但不限于：分布式idc、运营商通信网络边缘基础设施、边缘侧客户节点(如边缘网关，家庭网关等)等边缘设备及其对应的网络环境。
120.边缘云作为中心云的延伸，将云的部分服务或者能力(包括但不限于存储、计算、网络、ai、大数据、安全等)扩展到边缘基础设施之上。中心云和边缘云相互配合，实现中心-边缘协同、全网算力调度、全网统一管控等能力，真正实现“无处不在”的云。
121.边缘云计算本质上是基于云计算技术，为“万物互联”的终端提供低时延、自组织、可定义、可调度、高安全、标准开放的分布式云服务。边缘云可以最大程度上与中心云采用统一架构、统一接口、统一管理，这样能够最大程度地降低用户开发和运维成本，真正实现将云计算的范畴拓展至距离数据源产生更近的地方，弥补传统架构的云计算在某些应用场景中的不足之处。
122.利用边缘计算技术可以实时对车辆坐标进行轨迹计算得到车辆轨迹。
123.在得到车辆轨迹之后，还可以对车辆轨迹和道路中线坐标进行叠加处理。
124.具体的，可以是利用车辆轨迹与道路中线坐标进行匹配处理以确定该车辆轨迹当前在哪条道路上行驶得到车辆位置。
125.进一步的，对车辆位置或车辆速度进行主动探测确定车辆的遇险情况。
126.对车辆位置进行逆方向行驶判断确定车辆的遇险情况。
127.举例而言，在一个车辆靠右行驶的国家，当车辆位置处于道路的左侧时可以确定该车辆处于逆行或者对侧停留的情况，因此根据该情况能够判定该车辆的遇险情况。
128.具体的，可以获取到该道路中线坐标的左侧区域的坐标，并利用该坐标与车辆位置进行匹配判断该车辆是否在逆道路方向上移动，因此确定该车辆的遇险情况。
129.当根据道路左侧区域的坐标与车辆位置的匹配情况判断该车辆在逆道路方向上移动时，确定该车辆遇险。
130.更进一步的，还可以向交通安全管理机构发送预警信息。
131.若遇险情况为车辆遇险，生成与遇险情况对应的第一预警信息，并将第一预警信息发送至第一平台。
132.当遇险情况为车辆遇险时，可以根据遇险情况和车辆位置等相关信息生成对应的第一预警信息。进一步的，使用网络接口将该第一预警信息发送至第一平台。
133.其中，该第一平台可以是管理平台，例如交通安全管理机构平台，或者是医疗机构平台和保险机构平台等，本示例性实施例对此不做特殊限定。
134.更进一步的，还可以根据车辆速度确定车辆的遇险情况。
135.获取与车辆速度对应的速度阈值，并对车辆速度和速度阈值进行比较得到比较结果。
136.在获取到车辆速度之后，还可以获取与该车辆速度对应的速度阈值。其中，该速度阈值可以是当前车辆行驶的道路上的限速速度，也可以是根据其他方式和需求确定的速度阈值，本示例性实施例对此不做特殊限定。
137.根据比较结果确定车辆的遇险情况。
138.在可选的实施例中，若比较结果为车辆速度大于速度阈值，确定车辆遇险情况为车辆遇险。
139.当车辆速度和速度阈值的比较结果为车辆速度大于速度阈值时，可以确定该车辆的行驶速度已经超过该道路的速度阈值，因此确定该车辆的遇险情况的车辆遇险。
140.不仅如此，还可以根据车辆位置进一步确定车辆的遇险情况。
141.根据车辆位置判断车辆的行驶轨迹是否为一条直线还是一条曲线。
142.当根据车辆位置确定车辆的行驶轨迹为一条曲线时，确定该车辆正在蛇形，因此确定该车辆的遇险情况为车辆遇险。
143.当根据车辆位置确定车辆的行驶轨迹为一条直线时，确定该车辆行驶情况正常，因此确定该车辆的遇险情况为车辆未遇险。
144.在对车辆位置进行行驶轨迹判断以及根据车辆速度与速度阈值的比较结果确定车辆的遇险情况之后，当该车辆的遇险情况为车辆阈值时，也可以将对应的第二预警信息发送至对应的第二平台。
145.若遇险情况为车辆遇险，生成与遇险情况对应的第二预警信息，并将第二预警信息发送至第二平台。
146.当遇险情况为车辆遇险时，可以生成与该车辆遇险的情况对应的第二预警信息。进一步的，使用通用的开放接口将该第二预警信息发送至第二平台。
147.其中，该第二平台可以是适配交通物流行业相关信息化的平台，例如医疗机构平台和保险机构平台，或者是交通安全管理机构平台等，本示例性实施例对此不做特殊限定。
148.图5示出了应用场景下车辆遇险的处理方法的流程示意图，如图5所示，在步骤s510中，获取车辆坐标。
149.利用5g定位技术获取车辆的车辆坐标和车辆速度，并获取道路中线坐标。
150.通过5g定位技术能够获取到车辆高精度的车辆坐标和车辆速度。
151.除此之外，还可以获取当前车辆行驶的道路的道路中线坐标。
152.获取到车辆坐标之后，还可以利用5g技术的边缘计算技术对车辆坐标进行轨迹计算。
153.利用边缘计算技术可以实时对车辆坐标进行轨迹计算得到车辆轨迹。
154.在步骤s520中，叠加道路中线坐标。
155.在得到车辆轨迹之后，还可以对车辆轨迹和道路中线坐标进行叠加处理。
156.具体的，可以是利用车辆轨迹与道路中线坐标进行匹配处理以确定该车辆轨迹当前在哪条道路上行驶得到车辆位置。
157.在步骤s530中，判断车辆是否逆道路方向行驶。
158.对车辆位置进行逆方向行驶判断确定车辆的遇险情况。
159.举例而言，在一个车辆靠右行驶的国家，当车辆位置处于道路的左侧时可以确定该车辆处于逆行或者对侧停留的情况，因此根据该情况能够判定该车辆的遇险情况。
160.具体的，可以获取到该道路中线坐标的左侧区域的坐标，并利用该坐标与车辆位置进行匹配判断该车辆是否在逆道路方向上移动，因此确定该车辆的遇险情况。
161.当根据道路左侧区域的坐标与车辆位置的匹配情况判断该车辆在逆道路方向上移动时，确定该车辆遇险。
162.在步骤s540中，向交通安全管理机构示警。
163.更进一步的，还可以向交通安全管理机构发送预警信息。
164.若遇险情况为车辆遇险，生成与遇险情况对应的第一预警信息，并将第一预警信息发送至第一平台。
165.当遇险情况为车辆遇险时，可以根据遇险情况和车辆位置等相关信息生成对应的第一预警信息。进一步的，使用网络接口将该第一预警信息发送至第一平台。
166.其中，该第一平台可以是管理平台，例如交通安全管理机构平台，或者是医疗机构平台和保险机构平台等，本示例性实施例对此不做特殊限定。
167.在步骤s550中，判断车辆速度是否在道路阈值范围内。
168.获取与车辆速度对应的速度阈值，并对车辆速度和速度阈值进行比较得到比较结果。
169.在获取到车辆速度之后，还可以获取与该车辆速度对应的速度阈值。其中，该速度阈值可以是当前车辆行驶的道路上的限速速度，也可以是根据其他方式和需求确定的速度阈值，本示例性实施例对此不做特殊限定。
170.进一步的，对该车辆速度和速度阈值进行比较得到对应的比较结果。
171.若比较结果为车辆速度大于速度阈值，确定车辆遇险情况为车辆遇险。
172.当车辆速度和速度阈值的比较结果为车辆速度大于速度阈值时，可以确定该车辆
的行驶速度已经超过该道路的速度阈值，因此确定该车辆的遇险情况的车辆遇险。
173.在步骤s560中，判断车辆行驶轨迹是否合理(是否蛇形)。
174.对车辆位置进行行驶轨迹判断确定车辆的遇险情况。
175.具体的，根据车辆位置判断车辆的行驶轨迹是否为一条直线还是一条曲线。
176.当根据车辆位置确定车辆的行驶轨迹为一条曲线时，确定该车辆正在蛇形，因此确定该车辆的遇险情况为车辆遇险。
177.当根据车辆位置确定车辆的行驶轨迹为一条直线时，确定该车辆行驶情况正常，因此确定该车辆的遇险情况为车辆未遇险。
178.在步骤s570中，发出车辆遇险示警。
179.在对车辆位置进行行驶轨迹判断以及根据车辆速度与速度阈值的比较结果确定车辆的遇险情况之后，当该车辆的遇险情况为车辆阈值时，也可以将对应的第二预警信息发送至对应的第二平台。
180.若遇险情况为车辆遇险，生成与遇险情况对应的第二预警信息，并将第二预警信息发送至第二平台。
181.当遇险情况为车辆遇险时，可以生成与该车辆遇险的情况对应的第二预警信息。进一步的，使用通用的开放接口将该第二预警信息发送至第二平台。
182.其中，该第二平台可以是适配交通物流行业相关信息化的平台，例如医疗机构平台和保险机构平台，或者是交通安全管理机构平台等，本示例性实施例对此不做特殊限定。
183.在步骤s580中，交互确认取消示警。
184.当第二平台对车辆的遇险情况进行人工判断和确认之后，若该车辆未遇险，还可以与5g云平台进行交互取消该车辆的遇险情况的汇报。
185.在步骤s590中，结束探测。
186.在该应用场景下，以主动实时获取车辆的高精度的车辆坐标为主要手段，通过计算该车辆与道路之间的相对位置和行驶轨迹探测该车辆是否遭遇险情。
187.不仅能够主动探测车辆定位，还使得计算过程在边缘侧运算完成，不占用中心云的运算资源，降低了时延。除此之外，通过网络接口向平台发送示警信息，降低了交通事故的风险，并且，接口标准化，能够适配于交通物流行业的相关信息化平台。
188.在该应用场景下的车辆遇险的处理方法，通过5g定位技术获取车辆坐标等参数，并利用边缘计算技术对车辆坐标进行轨迹计算，满足了车辆探险情况下对实时性的要求，为及时示警与救援提供了必要条件，并且，在边缘侧完成数据计算过程，不占用中心云的运算资源，能够进一步降低遇险探测过程中的时延。不仅如此，对车辆位置或车辆速度进行主动探测确定车辆的遇险情况，在一定程度上降低了交通事故率和危害性，也满足了交通出行场景中对安全保障的需求，在一定程度上保障人民的生命和财产安全。
189.此外，在本公开的示例性实施例中，还提供一种车辆遇险的处理装置，应用于5g云平台。图6示出了车辆遇险的处理装置的结构示意图，如图6所示，车辆遇险的处理装置600可以包括：数据获取模块610、位置确定模块620和遇险探测模块630。其中：
190.数据获取模块610，被配置为利用5g定位技术获取车辆的车辆坐标和车辆速度，并获取道路中线坐标；
191.位置确定模块620，被配置为利用边缘计算技术对所述车辆坐标进行轨迹计算得
到车辆轨迹，并对所述车辆轨迹和所述道路中线坐标进行叠加处理确定车辆位置；
192.遇险探测模块630，被配置为对所述车辆位置或所述车辆速度进行主动探测确定所述车辆的遇险情况。
193.在本发明的一种示例性实施例中，所述对所述车辆位置或所述车辆速度进行主动探测确定所述车辆的遇险情况，包括：
194.对所述车辆位置进行逆方向行驶判断确定所述车辆的遇险情况。
195.在本发明的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
196.若所述遇险情况为所述车辆遇险，生成与所述遇险情况对应的第一预警信息，并将所述第一预警信息发送至第一平台。
197.在本发明的一种示例性实施例中，所述对所述车辆位置或所述车辆速度进行主动探测确定所述车辆的遇险情况，包括：
198.对所述车辆位置进行行驶轨迹判断确定所述车辆的遇险情况。
199.在本发明的一种示例性实施例中，所述对所述车辆位置或所述车辆速度进行主动探测确定所述车辆的遇险情况，包括：
200.获取与所述车辆速度对应的速度阈值，并对所述车辆速度和所述速度阈值进行比较得到比较结果；
201.根据所述比较结果确定所述车辆的遇险情况。
202.在本发明的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
203.若所述遇险情况为所述车辆遇险，生成与所述遇险情况对应的第二预警信息，并将所述第二预警信息发送至第二平台。
204.在本发明的一种示例性实施例中，所述根据所述比较结果确定所述车辆的遇险情况，包括：
205.若所述比较结果为所述车辆速度大于所述速度阈值，确定所述车辆遇险情况为所述车辆遇险。
206.上述车辆遇险的处理装置600的具体细节已经在对应的车辆遇险的处理方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
207.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了车辆遇险的处理装置600的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
208.此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
209.下面参照图7来描述根据本发明的这种实施例的电子设备700。图7显示的电子设备700仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
210.如图7所示，电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元710、上述至少一个存储单元720、连接不同系统组件(包括存储单元720和处理单元710)的总线730、显示单元740。
211.其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元710执行，使得所述处理单元710执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。
212.存储单元720可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)721和/或高速缓存存储单元722，还可以进一步包括只读存储单元(rom)723。
213.存储单元720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块725的程序/实用工具724，这样的程序模块725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。
214.总线730可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
215.电子设备700也可以与一个或多个外部设备900(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备700交互的设备通信，和/或与使得该电子设备700能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、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750进行。并且，电子设备700还可以通过网络适配器760与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器760通过总线730与电子设备700的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备700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。
216.通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
217.在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。
218.参考图8所示，描述了根据本发明的实施例的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
219.所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
220.计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其
中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
221.可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
222.可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
223.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。