道路作业区域预警方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本公开涉及交通安全技术领域，尤其涉及一种道路作业区域预警方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着汽车技术的不断提高以及公路运输行业的发展，越来越多的用户选择驾驶汽车出行，并且，出行安全性也是用户一直关心的问题。
3.为了提高出行安全性，车辆上可以配置辅助驾驶模块，以通过辅助驾驶模块辅助用户驾驶车辆。但是目前的辅助驾驶模块功能不完善，无法准确的预测公路上的作业区域，使得驾驶用户不能及时避开作业区域，因此，不能保证驾驶用户和作业区域人员的安全性，也不能保证驾驶用户的驾驶体验。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种道路作业区域预警方法、装置、设备及存储介质。
5.第一方面，本公开提供了一种道路作业区域预警方法，该方法包括：
6.获取目标车辆在前进方向上的道路图像；
7.对道路图像进行道路检测，得到目标车辆的相关车道的车道范围；
8.对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置的位置；
9.若警示装置的位置落入车道范围内，生成预警信息，预警信息用于警示道路作业区域。
10.第二方面，本公开提供了一种道路作业区域预警装置，该装置包括：
11.道路图像获取模块，配置于获取目标车辆在前进方向上的道路图像；
12.车道范围确定模块，配置于对道路图像进行道路检测，得到目标车辆的相关车道的车道范围；
13.警示装置的位置确定模块，配置于对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置的位置；
14.预警信息生成模块，配置于若警示装置的位置落入车道范围内，生成预警信息，预警信息用于警示道路作业区域。
15.第三方面，本公开实施例还提供了一种道路作业区域预警设备，该设备包括：
16.一个或多个处理器；
17.存储装置，用于存储一个或多个程序，
18.当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现第一方面所提供的道路作业区域预警方法。
19.第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，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第一方面所提供的道路作业区域预警方法。
20.本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
21.本公开实施例的一种道路作业区域预警方法、装置、设备及存储介质，在获取目标车辆在前进方向上的道路图像，能够对道路图像进行道路检测，得到目标车辆的相关车道的车道范围，以及对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置的位置，使得进一步基于目标车辆的相关车道的车道范围和警示装置的位置，准确的确定警示装置的位置是否落入车道范围内，若警示装置的位置落入车道范围内，则生成预警信息，以利用预警信息警示道路作业区域，由此，可以对道路图像进行实时分析，以准确的预测道路作业区域，并在预测到道路作业区域的情况下，向用户发出预警信息，使得用户获取到预警信息之后，及时避开作业区域，保证了驾驶用户和作业区域人员的安全性，也进一步保证了驾驶用户的驾驶体验。
附图说明
22.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。
23.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
24.图1为本开实施例提供的一种道路作业区域预警方法的流程示意图；
25.图2为本公开实施例提供的另一种道路作业区域预警方法的流程示意图；
26.图3为本公开实施例提供的又一种道路作业区域预警方法的流程示意图；
27.图4为本公开实施例提供的又一种道路作业区域预警方法的流程示意图；
28.图5为本公开实施例提供的一种道路作业区域预警方法的逻辑示意图；
29.图6为本公开实施例提出了另一种道路作业区域预警方法的逻辑示意图；
30.图7为本公开实施例提出了又一种道路作业区域预警方法的逻辑示意图；
31.图8为本公开实施例提出了再一种道路作业区域预警方法的逻辑示意图；
32.图9为本公开实施例提供的一种道路作业区域预警装置的结构示意图；
33.图10为本公开实施例提供的一种道路作业区域预警设备的结构示意图。
具体实施方式
34.为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
35.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
36.用户驾驶车辆在高速公路上行驶时，高速公路上的车速较快，如果用户长时间驾驶容易产生疲劳，使得用户出行安全性得不到保证。为了提高车辆的出行安全性，车辆上可以配置辅助驾驶模块，辅助驾驶模块可以为用户提供辅助驾驶功能，帮助用户缓解驾驶疲劳，然而，同时也存在降低用户驾驶警觉性的弊端。
37.但是，发明人发现，目前的辅助驾驶模块功能不完善，通常依赖于卷积神经网络检
测车道线、车辆等要素。由于卷积神经网络存在严重的长尾问题，如果车辆驾驶前方的道路上存在道路作业区域，作业区域的路面上布满锥桶，卷积神经网络无法识别到道路作业区域，使得驾驶用户不能及时发现作业区域以及不能及时避开作业区域，因此，不能保证驾驶用户和作业区域人员的安全性，也不能保证驾驶用户的驾驶体验。
38.为了解决上述问题，本公开实施例提供了一种能够识别道路作业区域的道路作业区域预警方法、装置、设备及存储介质。
39.下面，首先结合图1至图8对本公开实施例提供的道路作业区域预警方法进行说明。
40.图1示出了本公开实施例提供的一种道路作业区域预警方法的流程示意图。
41.在本公开一些实施例中，图1所示的道路作业区域预警方法可以由电子设备或服务器执行。该电子设备可以包括但不限于诸如智能手机、笔记本电脑、平板电脑(pad)、便携式多媒体播放器(pmp)、车载终端(例如车载导航终端)等的移动终端，以及诸如台式计算机等的固定终端。服务器可以是云服务器或者服务器集群等具有存储及计算功能的设备。
42.如图1所示，该道路作业区域预警方法可以包括如下步骤。
43.s110、获取目标车辆在前进方向上的道路图像。
44.在本公开实施例中，在目标车辆驾驶的过程中，电子设备可以实时获取目标车辆在前进方向上的道路图像，以利用前进方向上的道路图像，识别前进方向上的道路作业区域，以及进行道路作业区域预警。
45.在本公开实施例中，前进方向可以是目标车辆的行驶方向。
46.在本公开实施例中，道路图像可以是包括前进方向的预设距离内的路况信息。
47.可选的，路况信息可以包括目标车辆前方的车道线信息、前方车辆的行驶信息以及警示装置信息中的至少一种。
48.其中，预设距离可以是100米、200米、500米等区域，在此不做限定。
49.具体的，可以预先在目标车辆上配置前置图像采集装置，在目标车辆驾驶的过程中，可以利用前置图像采集装置，实时采集前进方向上的道路图像，并将道路图像发送至电子设备，使得电子设备获取前置图像采集装置采集的道路图像。
50.可选的，前置图像采集装置可以是单目相机、双目相机、深度相机以及摄像头等装置，在此不做限制。
51.s120、对道路图像进行道路检测，得到目标车辆的相关车道的车道范围。
52.在本公开实施例中，在电子设备获取到道路图像之后，可以对道路图像进行道路检测，以确定目标车辆的相关车道的车道范围。
53.在本公开实施例中，目标车辆的相关车道可以包括目标车辆所行驶的第一车道和与第一车道相邻的第二车道。具体的，第一车道可以为主车道，第二车道可以包括主车道的左车道和右车道。
54.在本公开实施例中，车道范围可以根据相关车道上的车道线范围确定。
55.在一些实施例中，车道范围可以包括第一车道和与第一车道相邻的第二车道。
56.在另一些实施例中，车道范围可以包括第一车道对应的车道线。
57.在又一些实施例中，车道范围可以第一车道和与第一车道相邻的第二车道，以及每个车道对应的车道线。
58.在本公开实施例中，可选的，s120具体可以包括如下步骤：
59.s1201、对道路图像进行图像分割，得到车道线图像；
60.s1202、基于车道分割图像中车道点对应的像素值，确定车道点位置，车道点位置为车道点在车辆坐标系下的位置；
61.s1203、基于车道点位置，确定目标车辆的相关车道的车道范围。
62.具体的，电子设备可以将道路图像输入预先训练好的图像分割模型中，得到车道线图像，并确定车道线图像中车道点对应的像素值，根据车道点对应的像素值和前置图像采集装置的标定参数，确定车辆坐标系下的车道点位置，然后根据车道点位置，确定目标车辆的相关车道的车道范围。
63.由此，在本公开实施例中，可以从道路图像中分割出车道线图像，并基于车道线图像中车道点对应的像素值以及前置图像采集装置的标定参数，准确的确定车道点位置，使得进一步基于车道点位置准确的确定相关车道的车道范围。
64.s130、对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置的位置。
65.在本公开实施例中，在电子设备获取到道路图像之后，可以对道路图像进行警示装置检测，以确定警示装置的位置。
66.在本公开实施例中，警示装置可以是用于警示作业区域的装置。
67.可选的，警示装置可以包括锥桶、警示牌、桩桶以及圆筒等装置，在此不做限制。
68.在本公开实施例中，可选的，s130具体可以包括如下步骤：
69.s1301、对道路图像进行图像分割，得到警示装置图像；
70.s1302、基于警示装置图像中的警示装置对应的像素值，确定警示装置的位置，警示装置的位置为警示装置在车辆坐标系下的位置。
71.具体的，电子设备可以将道路图像输入预先训练好的图像分割模型中，得到警示装置图像，并确定警示装置图像中警示装置对应的像素值，根据警示装置对应的像素值和前置图像采集装置的标定参数，确定车辆坐标系下的警示装置的位置。
72.由此，在本公开实施例中，可以从道路图像中分割出警示装置图像，并基于警示装置图像中警示装置对应的像素值，以及前置图像采集装置的标定参数，准确的确定警示装置的位置。
73.s140、若警示装置的位置落入车道范围内，生成预警信息，预警信息用于警示道路作业区域。
74.在本公开实施例中，在电子设备确定相关车道的车道范围和警示装置的位置之后，可以根据警示装置的位置和车道范围，判断警示装置的位置是否落入车道范围内，如果落入，则生成预警信息，并发出预警信息，使得利用预警信息警示道路作业区域，如果没有落入，则不生成预警信息。
75.在一些实施例中，若警示装置的位置位于相关车道的车道内，则确定警示装置的位置落入车道范围内。
76.在另一些实施例中，若警示装置的位置位于相关车道中第一车道的车道线上，则确定警示装置的位置落入车道范围内。
77.在又一些实施例中，若警示装置的位置位于相关车道的车道内，并且，警示装置的位置位于相关车道中第一车道的车道线上，则确定警示装置的位置落入车道范围内。
78.可选的，警示信息可以包括作业区域所在的车道、作业区域与目标车辆的距离等信息，在此不做限制。
79.在本公开实施例中，在获取目标车辆在前进方向上的道路图像，能够对道路图像进行道路检测，得到目标车辆的相关车道的车道范围，以及对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置的位置，使得进一步基于目标车辆的相关车道的车道范围和警示装置的位置，准确的确定警示装置的位置是否落入车道范围内，若警示装置的位置落入车道范围内，则生成预警信息，以利用预警信息警示道路作业区域，由此，可以对道路图像进行实时分析，以准确的预测道路作业区域，并在预测到道路作业区域的情况下，向用户发出预警信息，使得用户获取到预警信息之后，及时避开作业区域，保证了驾驶用户和作业区域人员的安全性，也进一步保证了驾驶用户的驾驶体验。
80.在本公开另一种实施方式中，可以采用不同的方式确定目标车辆的相关车道的车道范围和警示装置的位置。
81.在本公开实施例中，可以根据道路图像，确定车道范围。
82.在本公开实施例中，可选的，s120具体可以包括如下步骤：
83.s1201、对道路图像进行车道线检测，得到道路图像所包含的拟合车道线；
84.s1202、基于拟合车道线，确定目标车辆的相关车道的车道范围。
85.其中，拟合车道线可以对从道路图像中采集到的车道点进行拟合得到。
86.针对s1201，可选的，s1201具体可以包括如下步骤：
87.s12011、对道路图像进行车道线检测，得到车道线图像；
88.s12012、根据用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，将车道线图像投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到车道线投影点；
89.s12013、按照预设拟合参数，对目标车道对应的车道线投影点进行拟合，得到拟合车道线。
90.具体的，电子设备可以将道路图像输入预先训练好的图像分割模型中，以对道路图像进行车道线检测，得到车道线图像，然后，根据用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，将车道线图像投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到车道线投影点，按照预设拟合参数，对目标车道对应的车道线投影点进行拟合，得到曲线方程，将得到的曲线方程作为拟合车道线。
91.可选的，图像分割模型可以是卷积神经网络、深度学习网络等，在此不做限制。
92.可选的，用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数可以包括目标车辆上的前置图像采集装置的内参和外参。
93.具体的，电子设备可以将用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数作为图像坐标系和车辆坐标系的映射关系，基于该映射关系，将车道线图像投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到车道线投影点。
94.可选的，预设拟合参数可以包括用于得到曲线方程的各阶次的拟合系数。曲线方程可以是三次方程，使得得到的拟合车道线为三次拟合曲线。
95.针对s1202，可选的，s1202具体可以包括如下步骤：
96.s12021、分别确定目标车辆的位置和拟合车道线上所有拟合点的位置；
97.s12022、基于目标车辆的位置和拟合车道线上所有拟合点的位置，确定目标车辆
的相关车道的车道范围。
98.其中，目标车辆的位置可以根据目标车辆在车辆坐标系下的实时坐标确定。
99.其中，拟合点的位置可以根据拟合点在车辆坐标系下的坐标确定。
100.具体的，电子设备可以根据目标车辆上的定位装置采集的定位信息和车辆坐标系，确定目标车辆在车辆坐标系下的实时坐标，得到目标车辆的位置，基于目标车辆的位置，确定目标车辆所行驶的车道，即确定第一车道和与第一车道相邻的第二车道；同时，根据拟合点在车辆坐标系下的坐标，确定拟合车道线上所有拟合点的位置，得到相关车道上每条车道线的车道线范围；然后，根据目标车辆所行驶的车道和相关车道上每条车道线的车道线范围，确定目标车辆的相关车道的车道范围。
101.由此，在本公开实施例中，可以对道路图像进行车道线检测，得到车道线图像，并根据车道线图像和用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，确定车道线投影点，以及对车道线投影点进行拟合，得到拟合车道线，以进一步基于目标车辆的位置和拟合车道线上的拟合点的位置，准确的确定车道范围。
102.在本公开实施例中，可以根据道路图像，确定警示装置的位置。
103.在本公开实施例中，可选的，s130具体可以包括如下步骤：
104.s1301、对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置图像。
105.s1302、基于警示装置图像，确定警示装置的位置。
106.针对s1301，可选的，s1301具体可以包括如下步骤：
107.s13011、将道路图像输入预先训练好的图像分割模型中，利用图像分割模型对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置图像。
108.其中，警示装置图像可以是警示装置检测框。
109.可选的，图像分割模型可以是卷积神经网络、深度学习网络等，在此不做限制。
110.针对s1302，可选的，s1302具体可以包括如下步骤：
111.s13021、根据用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，将警示装置图像投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到警示装置投影点；
112.s13022、从警示装置投影点中选择目标投影点，目标投影点包括警示装置图像的左下角投影点和右下角投影点；
113.s13023、将左下角投影点和右下角投影点的中点，作为警示装置的位置。
114.具体的，电子设备可以根据用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，将警示装置图像投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到警示装置投影点，然后，从警示装置投影点中选择左下角投影点和右下角投影点，分别基于左下角投影点和右下角投影点对应的投影位置，计算左下角投影点和右下角投影点的中点，并将左下角投影点和右下角投影点的中点，作为警示装置的位置。
115.可选的，左下角投影点和右下角投影点的中点可以表示为cone_vcs_c[k]。
[0116]
由此，在本公开实施例中，可以对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置图像，并根据警示装置图像和用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，确定车辆坐标系下警示装置投影点，根据警示装置投影点中的左下角投影点和右下角投影点，准确的确定警示装置的位置。
[0117]
在本公开又一种实施方式中，在生成预警信息之前，可以根据警示装置与任一车
道对应的拟合车道线的最大距离，确定警示装置的位置是否落入车道范围，或者，根据第一车道对应的每侧拟合车道线上的警示装置数量，确定警示装置的位置是否落入车道范围。
[0118]
在本公开一些实施例中，在生成预警信息之前，可以根据警示装置与任一车道对应的拟合车道线的最大距离，确定警示装置的位置是否落入车道范围。
[0119]
图2示出了本公开实施例提供的另一种道路作业区域预警方法的流程示意图。
[0120]
如图2所示，该道路作业区域预警方法可以包括如下步骤。
[0121]
s210、获取目标车辆在前进方向上的道路图像。
[0122]
其中，s210与s110相似，在此不做赘述。
[0123]
s220、对道路图像进行车道线检测，得到道路图像所包含的拟合车道线。
[0124]
s230、基于拟合车道线，确定目标车辆的相关车道的车道范围。
[0125]
在本公开实施例中，可选的，在s230的同时，该方法还可以包括如下步骤：
[0126]
s2301、基于拟合车道线，计算相关车道中每条车道的宽度。
[0127]
具体的，电子设备可以获取连续多帧道路图像，根据每帧道路图像对应的拟合车道线中相邻两条拟合车道线上车道点的位置，计算相邻两条拟合车道线之间的距离，然后，计算基于所有帧道路图像得到的距离计算距离的平均值，将距离的平均值作为每条车道的宽度。
[0128]
可选的，每条车道的宽度可以表示为lane_width_avr_[j]。
[0129]
s240、对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置的位置。
[0130]
其中，s240与s130相似，在此不做赘述。
[0131]
s250、针对相关车道中的任一车道，基于警示装置的位置，计算警示装置与任一车道对应的拟合车道线的最大距离。
[0132]
在本公开实施例中，车道范围可以包括第一车道和与第一车道相邻的第二车道，第一车道为目标车辆所行驶的车道。
[0133]
在本公开实施例中，电子设备可以获取连续多帧道路图像，针对每帧道路图像对应的拟合车道线，确定相关车道的任意车道的拟合车道线，然后根据警示装置的位置和任一车道对应的拟合车道线，计算警示装置与任一车道对应的拟合车道线的最大距离，由此可以基于每帧道路图像计算得到最大距离，然后，基于所有帧道路图像计算得到的最大距离，计算最大距离均值，将最大距离均值，作为警示装置与任一车道对应的拟合车道线的最大距离。
[0134]
在一些实施例中，任一车道同时存在左侧拟合车道线和右侧拟合车道线，则根据警示装置的位置和任一车道对应的拟合车道线，分别计算警示装置与任一车道的左侧拟合车道线和右侧拟合车道线的距离，从计算的两个距离中取距离的最大值，作为警示装置与任一车道对应的拟合车道线的最大距离。
[0135]
在另一些实施例中，任一车道只存在左侧拟合车道线，则根据警示装置的位置和任一车道对应的左侧拟合车道线，计算警示装置与左侧拟合车道线的距离，同时，可以根据任一车道的宽度和任一车道对应的左侧拟合车道线，计算警示装置与右侧拟合车道线的距离，从计算的两个距离中取距离的最大值，作为警示装置与任一车道对应的拟合车道线的最大距离。
[0136]
在又一些实施例中，任一车道只存在右侧拟合车道线，则根据警示装置的位置和
任一车道对应的右侧拟合车道线，计算警示装置与右侧拟合车道线的距离，同时，可以根据任一车道的宽度和任一车道对应的右侧拟合车道线，计算警示装置与左侧拟合车道线的距离，从计算的两个距离中取距离的最大值，作为警示装置与任一车道对应的拟合车道线的最大距离。
[0137]
可选的，警示装置与任一车道对应的拟合车道线的最大距离可以表示为cone_lane_dis[k][j]。
[0138]
s260、若最大距离小于预设的距离阈值，则确定警示装置的位置落入车道范围。
[0139]
在本公开实施例中，电子设备计算最大距离之后，将最大距离与预设的距离阈值比较，若最大距离小于预设的距离阈值，说明警示装置落入第一车道或第二车道内，则可以确定警示装置的位置落入车道范围，否则，说明警示装置未落入第一车道或第二车道内，则可以确定警示装置的位置未落入车道范围。
[0140]
在本公开实施例中，预设的距离阈值可以是预先确定的用于判断警示装置的位置是否落入车道范围的最大距离。
[0141]
可选的，落入警示装置的相关车道可以表示为lane_cone_occ[j]。
[0142]
由此，在本公开实施例中，在车道范围包括第一车道和与第一车道相邻的第二车道，第一车道为目标车辆所行驶的车道的情况下，可以根据多帧图像确定警示装置与任一车道对应的拟合车道线的最大距离，准确的确定出警示装置的位置是否落入第一车道或第二车道内，以准确的确定警示装置的位置是否落入车道范围，消除了检测噪音，提高了预警信号的准确性。
[0143]
s270、生成预警信息，预警信息用于警示道路作业区域。
[0144]
其中，s270与s140相似，在此不做赘述。
[0145]
在本公开另一些实施例中，在生成预警信息之前，可以根据第一车道对应的每侧拟合车道线上的警示装置数量，确定警示装置的位置是否落入车道范围。
[0146]
图3示出了本公开实施例提供的又一种道路作业区域预警方法的流程示意图。
[0147]
如图3所示，该道路作业区域预警方法可以包括如下步骤。
[0148]
s310、获取目标车辆在前进方向上的道路图像。
[0149]
其中，s310与s110相似，在此不做赘述。
[0150]
s320、对道路图像进行车道线检测，得到道路图像所包含的拟合车道线。
[0151]
s330、基于拟合车道线，确定目标车辆的相关车道的车道范围。
[0152]
其中，s320～s330与s220～s230相似，在此不做赘述。
[0153]
s340、对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置的位置。
[0154]
其中，s340与s130相似，在此不做赘述。
[0155]
s350、针对第一车道，基于警示装置的位置，确定落在第一车道对应的每侧拟合车道线上的警示装置数量。
[0156]
在本公开实施例中，车道范围可以包括第一车道对应的拟合车道线，第一车道为目标车辆所行驶的车道。
[0157]
在本公开实施例中，电子设备可以获取连续多帧道路图像，针对每帧道路图像对应的第一车道，可以基于警示装置的位置，确定落在第一车道对应的每侧拟合车道线上的警示装置数量，以得到压在第一车道的左侧拟合车道线或右侧拟合车道线上的警示装置的
数量，由此，可以基于每帧道路图像，得到落在第一车道对应的每侧拟合车道线上的警示装置数量，然后，基于所有帧道路图像得到的落在第一车道对应的每侧拟合车道线上的警示装置数量，计算警示装置数量的均值，将警示装置数量的均值，作为落在第一车道对应的每侧拟合车道线上的警示装置数量。
[0158]
具体的，对每帧道路图像对应的第一车道，电子设备可以获取第一车道的拟合车道线的预设压线阈值；若警示装置的位置与第一车道的左侧拟合车道线的位置之间的距离小于预设压线阈值，则确定警示装置落在第一车道的左侧拟合车道线，并确定落在第一车道的左侧拟合车道线上的警示装置数量；若警示装置的位置与第一车道的右侧拟合车道线的位置之间的距离小于预设压线阈值，则确定警示装置落在第一车道的右侧拟合车道线，并确定落在第一车道的右侧拟合车道线上的警示装置数量。
[0159]
其中，预设压线阈值可以是用于判断警示装置是否压线的距离阈值。
[0160]
可选的，落在第一车道对应的每侧拟合车道线上的警示装置数量可以表示为cone_on_line_[j]。
[0161]
可选的，预设压线阈值可以表示为delta。
[0162]
s360、若至少一侧拟合车道线上的警示装置数量大于警示装置的数量阈值，则确定警示装置的位置落入车道范围。
[0163]
在本公开实施例中，电子设备确定上述警示装置数量之后，将至少一侧拟合车道线上的警示装置数量与警示装置的数量阈值比较，若至少一侧拟合车道线上的警示装置数量大于警示装置的数量阈值，说明警示装置落在第一车道的左侧拟合车道线上或者右侧拟合车道线上，则可以确定警示装置的位置落入车道范围，否则，说明警示装置未压在第一车道的车道线上，则可以确定警示装置的位置未落入车道范围。
[0164]
在本公开实施例中，警示装置的数量阈值可以是预先确定的用于判断警示装置的位置是否落入车道范围的最小数量。
[0165]
在一些实施例中，若第一车道的左侧拟合车道线上的警示装置数量大于警示装置的数量阈值，则可以确定警示装置落在第一车道的左车道内。
[0166]
在另一些实施例中，若第一车道的右侧拟合车道线上的警示装置数量大于警示装置的数量阈值，则可以确定警示装置落在第一车道的右车道内。
[0167]
在又一些实施例中，若第一车道的右侧拟合车道线上的警示装置数量大于警示装置的数量阈值，且第一车道的左侧拟合车道线上的警示装置数量大于警示装置的数量阈值，则可以确定警示装置落在第一车道的右车道和左车道内。
[0168]
可选的，落入警示装置的第一车道的右车道和/或左车道可以表示为lane_cone_occ[j]。
[0169]
由此，在本公开实施例中，在车道范围包括第一车道，第一车道为目标车辆所行驶的车道的情况下，将至少一侧拟合车道线上的警示装置数量与警示装置的数量阈值比较，可以准确的确定出警示装置的位置是否落入第一车道的左车道或者右车道内，以准确确定出警示装置的位置是否落入车道范围，由于车道范围可以根据多帧图像确定，因此消除了检测噪音，提高了预警信号的准确性。
[0170]
s370、生成预警信息，预警信息用于警示道路作业区域。
[0171]
综上，在生成预警信息之前，可以根据不同的方式，确定警示装置的位置是否落入
车道范围，提高了警示装置的位置是否落入车道范围判断的灵活性，可以适应不同的判断场景。
[0172]
在本公开再一种实施方式中，为了降低预警误报率，在确定警示装置的位置落入车道范围之后，还可以结合其他条件，生成预警信息。
[0173]
图4示出了本公开实施例提供的再一种道路作业区域预警方法的流程示意图。
[0174]
如图4所示，该道路作业区域预警方法可以包括如下步骤。
[0175]
s410、获取目标车辆在前进方向上的道路图像。
[0176]
其中，s410与s110相似，在此不做赘述。
[0177]
s420、对道路图像进行车道线检测，得到道路图像所包含的拟合车道线。
[0178]
s430、基于拟合车道线，确定目标车辆的相关车道的车道范围。
[0179]
其中，s420～s430与s220～s230相似，在此不做赘述。
[0180]
s440、对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置的位置。
[0181]
其中，s440与s130相似，在此不做赘述。
[0182]
s450、若警示装置的位置落入车道范围内，确定相关车道中的有效车道、计算相关车道中每条车道的宽度、以及获取相关车道中每条车道上前方车辆的行驶速度。
[0183]
在本公开实施例中，可选的，s450中的确定相关车道中的有效车道，具体可以包括如下步骤：
[0184]
s4501、针对相关车道中的任意一条车道，获取任意一条车道对应的拟合车道线的车道点采集数量；
[0185]
s4502、若车道点采集数量大于车道采集点的数量阈值，则确定相关车道中的任意一条车道为有效车道。
[0186]
其中，车道点采集数量可以是采集到的实际车道点的数量。
[0187]
其中，车道采集点的数量阈值可以是预先设置的用于判断任意一条车道是否为有效车道的最小数量。
[0188]
具体的，针对相关车道中的任意一条车道，电子设备可以获取任意一条车道对应的拟合车道线的车道点采集数量，并将车道点采集数量与车道采集点的数量阈值比较，若车道点采集数量大于车道采集点的数量阈值，则说明任意一条车道上的实际车道点较多，基于实际车道点可以得到较准确的拟合车道线，即确定相关车道中的任意一条车道为有效车道，否则，车道点采集数量小于车道采集点的数量阈值，则说明任意一条车道上的实际车道点较少，基于实际车道点很难得到较准确的拟合车道线，即确定相关车道中的任意一条车道为无效车道。
[0189]
可选的，有效车道可以表示为lane_valid[j]。
[0190]
在本公开实施例中，可选的，s450中的计算相关车道中每条车道的宽度，具体可以包括如下步骤：
[0191]
s4503、针对相关车道中的每条车道，基于每条车道的左侧的拟合车道线和右侧的拟合车道线，计算每条车道的宽度。
[0192]
具体的，针对相关车道中的每条车道，电子设备可以从每条车道的左侧的拟合车道线和右侧的拟合车道线上选择在一个方向上位置相同的车道点，根据这些车道点在另一个方向上的位置，计算每条车道的宽度。
[0193]
可选的，在一个方向上位置可以是车道点在车辆坐标系下的横坐标或者纵坐标。
[0194]
在本公开实施例中，可选的，s450中的获取相关车道中每条车道上前方车辆的行驶速度，具体可以包括如下步骤：
[0195]
s4504、对道路图像进行前方车辆检测，得到前方车辆图像和前方车辆接地线；
[0196]
s4505、根据用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，将前方车辆图像和前方车辆接地线投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到前方车辆的实时位置；
[0197]
s4506、根据前方车辆的实时位置、目标车辆的实时位置和目标车辆的车速，确定前方车辆的行驶速度。
[0198]
针对s4504，电子设备可以将道路图像输入预先训练好的图像分割模型中，以对道路图像进行前方车辆检测，得到前方车辆图像和前方车辆接地线。
[0199]
其中，前方车辆图像可以是前方车辆检测框。
[0200]
其中，前方车辆接地线可以为前方车辆的车辆中心，用于确定前方车辆所属的车道。
[0201]
可选的，前方车辆接地线可以表示为：veh[m]。
[0202]
针对s4505，电子设备可以根据用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，将前方车辆图像和前方车辆接地线投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到前方车辆的实时位置，以进一步基于前方车辆的实时位置，确定前方车辆的行驶速度。
[0203]
针对s4506，电子设备可以根据前方车辆的实时位置、目标车辆的实时位置，实时确定前方车辆与目标车辆的相对位置，并根据目标车辆的车速和相对位置，确定前方车辆的行驶速度。
[0204]
s460、若落入警示装置的相关车道为有效车道、落入警示装置的相关车道的宽度大于预设的宽度阈值，且落入警示装置的相关车道上前方车辆的行驶速度小于预设的速度阈值，则生成预警信息，预警信息用于警示道路作业区域。
[0205]
需要说明的是，针对作业车辆来说，车速低于正常行驶的车辆。
[0206]
基于上述原因，预设的速度阈值可以是用于确定前方车辆是否是正常行驶车辆的速度。
[0207]
可选的，预设的速度阈值可以表示为vel_speed_vel。
[0208]
在本公开实施例中，在电子设备确定警示装置的位置落入车道范围内之后，若确定落入警示装置的相关车道为有效车道、落入警示装置的相关车道的宽度大于预设的宽度阈值且落入警示装置的相关车道上前方车辆的行驶速度小于预设的速度阈值，则说明落入警示装置的相关车道是需要进行警示的车道，并确定落入警示装置的相关车道足够宽，以及落入警示装置的相关车道未被正常行驶的车辆占用，因此，可以综合上述条件确定落入警示装置的相关车道上正在进行道路作业，可以生成警示信息。
[0209]
可选的，落入警示装置的相关车道可以表示为lane_vehicles_occ[j]。
[0210]
由此，在本公开实施例中，在确定警示装置的位置落入车道范围内之后，若落入警示装置的相关车道是需要进行警示的车道，并确定落入警示装置的相关车道足够宽，以及落入警示装置的相关车道未被正常行驶的车辆占用，则生成预警信息，以结合更多的信息进行道路作业区域预警，因此，降低了预警误报率，进一步提高了用户的驾驶体验。
[0211]
需要说明的是，在电子设备确定警示装置的位置落入车道范围内之后，也可以结
合落入警示装置的相关车道为有效车道、落入警示装置的相关车道的宽度大于预设的宽度阈值、且落入警示装置的相关车道上前方车辆的行驶速度小于预设的速度阈值中的其中一种条件或者任意两种条件，生成警示信息，提高了判断是否生成警示信息的灵活性。
[0212]
在本公开再一种实施方式中，可以对道路作业区域预警方法的整体逻辑进行解释。
[0213]
图5示出了本公开实施例提供的一种道路作业区域预警方法的逻辑示意图。
[0214]
如图5所示，该道路作业区域预警方法可以包括如下步骤。
[0215]
s510、获取目标车辆在前进方向上的道路图像。
[0216]
其中，s510与s110相似，在此不做赘述。
[0217]
s520、基于道路图像，得到车道线图像、警示装置图像、前方车辆图像和前方车辆接地线。
[0218]
在本公开实施例中，可选的，s520中的基于道路图像，得到车道线图像，具体可以包括如下步骤：
[0219]
s5201、将道路图像输入至预先训练好的图像分割模型中，得到车道线图像。
[0220]
其中，s5201具体可以参见前述描述，在此不做赘述。
[0221]
在本公开实施例中，可选的，s520中的基于道路图像，得到警示装置图像，具体可以包括如下步骤：
[0222]
s5202、将道路图像输入至预先训练好的图像分割模型中，得到警示装置图像。
[0223]
其中，s5202具体可以参见前述描述，在此不做赘述。
[0224]
在本公开实施例中，可选的，s520中的基于道路图像，得到前方车辆图像和前方车辆接地线，具体可以包括如下步骤：
[0225]
s5203、对道路图像输入至预先训练好的图像分割模型中，以对道路图像进行前方车辆检测，得到前方车辆图像和前方车辆接地线。
[0226]
s530、基于用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数和自车运动信息，对车道线图像、警示装置图像、前方车辆图像和前方车辆接地线进行融合，生成预警信息。
[0227]
在本公开实施例中，可选的，s530具体可以包括如下步骤：
[0228]
s5301、基于车道线图像和用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，计算车道相关信息。
[0229]
s5302、基于警示装置图像，计算警示装置相关信息。
[0230]
s5303、基于前方车辆图像、前方车辆接地线、用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，计算前方车辆相关信息。
[0231]
s5304、若警示装置的位置在相关车道内或者落在第一车道的拟合车道线上，且相关车道的宽度大于预设的宽度阈值，且相关车道为有效车道以及前方车辆的行驶速度小于预设的速度阈值，则生成预警信息。
[0232]
在本公开实施例中，图6示出了本公开实施例提出了另一种道路作业区域预警方法的逻辑示意图。
[0233]
如图6所示，s5301具体可以包括如下步骤。
[0234]
s53011、对道路图像进行车道线检测，得到道路图像所包含的拟合车道线。
[0235]
其中，s53011具体可以包括：根据用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，将车道
线图像投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到车道线投影点；按照预设拟合参数，对目标车道对应的车道线投影点进行拟合，得到拟合车道线。
[0236]
s53012、基于拟合车道线，确定目标车辆的相关车道的车道范围。
[0237]
其中，车道范围可以包括第一车道、第二车道以及第一车道、第二车道上的左车道线和右车道线。
[0238]
s53013、确定相关车道中的有效车道。
[0239]
s53014、计算相关车道中每条车道的宽度。
[0240]
在本公开实施例中，图7示出了本公开实施例提出了又一种道路作业区域预警方法的逻辑示意图。
[0241]
如图7所示，s5302具体可以包括如下步骤。
[0242]
s53021、基于警示装置图像，确定警示装置的位置。
[0243]
s53022、确定警示装置的位置是否落入相关车道中的任一车道。
[0244]
其中，车道范围包括第一车道和与第一车道相邻的第二车道，第一车道为目标车辆所行驶的车道；
[0245]
相应的，s53022具体可以包括：针对相关车道中的任一车道，基于警示装置的位置，计算警示装置与任一车道对应的拟合车道线的最大距离；若最大距离小于预设的距离阈值，则确定警示装置的位置落入车道范围，具体可以确定警示装置的位置落入相关车道中的任一车道，否则，确定警示装置的位置未落入相关车道中的任一车道。
[0246]
s53023、确定警示装置的位置是否落在第一车道的拟合车道线上。
[0247]
其中，车道范围包括第一车道对应的拟合车道线，第一车道为目标车辆所行驶的车道；
[0248]
相应的，s53023具体可以包括：针对第一车道，基于警示装置的位置，确定落在第一车道对应的每侧拟合车道线上的警示装置数量；若至少一侧拟合车道线上的警示装置数量大于警示装置的数量阈值，则确定警示装置的位置落入车道范围，具体可以确定警示装置的位置落在第一车道的拟合车道线上，否则，确定警示装置的位置未落在第一车道的拟合车道线上。
[0249]
在本公开实施例中，图8示出了本公开实施例提出了再一种道路作业区域预警方法的逻辑示意图。
[0250]
如图8所示，s5303具体可以包括如下步骤。
[0251]
s53031、根据用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，将前方车辆图像和前方车辆接地线投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到前方车辆的实时位置。
[0252]
s53032、根据前方车辆的实时位置、目标车辆的实时位置和目标车辆的车速，确定前方车辆的行驶速度。
[0253]
本公开实施例还提供了一种用于实现上述的道路作业区域预警方法的道路作业区域预警装置，下面结合图9进行说明。在本公开实施例中，该道路作业区域预警装置可以为电子设备或服务器。其中，该电子设备可以包括但不限于诸如智能手机、笔记本电脑、平板电脑(pad)、便携式多媒体播放器(pmp)、车载终端(例如车载导航终端)等的移动终端，以及诸如台式计算机等的固定终端。服务器可以是云服务器或者服务器集群等具有存储及计算功能的设备。
[0254]
图9示出了本公开实施例提供的一种道路作业区域预警装置的结构示意图。
[0255]
如图9所示，道路作业区域预警装置900可以包括：道路图像获取模块910、车道范围确定模块920、警示装置的位置确定模块930和预警信息生成模块940。
[0256]
道路图像获取模块910，可以配置于获取目标车辆在前进方向上的道路图像；
[0257]
车道范围确定模块920，可以配置于对道路图像进行道路检测，得到目标车辆的相关车道的车道范围；
[0258]
警示装置的位置确定模块930，可以配置于对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置的位置；
[0259]
预警信息生成模块940，可以配置于若警示装置的位置落入车道范围内，生成预警信息，预警信息用于警示道路作业区域。
[0260]
在本公开实施例中，在获取目标车辆在前进方向上的道路图像，能够对道路图像进行道路检测，得到目标车辆的相关车道的车道范围，以及对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置的位置，使得进一步基于目标车辆的相关车道的车道范围和警示装置的位置，准确的确定警示装置的位置是否落入车道范围内，若警示装置的位置落入车道范围内，则生成预警信息，以利用预警信息警示道路作业区域，由此，可以对道路图像进行实时分析，以准确的预测道路作业区域，并在预测到道路作业区域的情况下，向用户发出预警信息，使得用户获取到预警信息之后，及时避开作业区域，保证了驾驶用户和作业区域人员的安全性，也进一步保证了驾驶用户的驾驶体验。
[0261]
在本公开一些实施例中，车道范围确定模块920可以包括：拟合车道线生成单元和车道范围确定单元；
[0262]
拟合车道线生成单元，可以配置于对道路图像进行车道线检测，得到道路图像所包含的拟合车道线；
[0263]
车道范围确定单元，可以配置于基于拟合车道线，确定目标车辆的相关车道的车道范围。
[0264]
在本公开一些实施例中，拟合车道线生成单元还可以配置于，对道路图像进行车道线检测，得到车道线图像；
[0265]
根据用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，将车道线图像投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到车道线投影点；
[0266]
按照预设拟合参数，对目标车道对应的车道线投影点进行拟合，得到拟合车道线。
[0267]
在本公开一些实施例中，车道范围确定单元还可以配置于，分别确定目标车辆的位置和拟合车道线上所有拟合点的位置；
[0268]
基于目标车辆的位置和拟合车道线上所有拟合点的位置，确定目标车辆的相关车道的车道范围。
[0269]
在本公开一些实施例中，警示装置的位置确定模块930可以包括：警示装置图像确定单元和警示装置的位置确定单元；
[0270]
警示装置图像确定单元，可以配置于对道路图像进行警示装置检测，得到警示装置图像；
[0271]
警示装置的位置确定单元，可以配置于基于警示装置图像，确定警示装置的位置。
[0272]
在本公开一些实施例中，警示装置的位置确定单元还可以配置于，根据用于拍摄
道路图像对应的拍摄标定参数，将警示装置图像投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到警示装置投影点；
[0273]
从警示装置投影点中选择目标投影点，目标投影点包括警示装置图像的左下角投影点和右下角投影点；
[0274]
将左下角投影点和右下角投影点的中点，作为警示装置的位置。
[0275]
在本公开一些实施例中，车道范围包括第一车道和与第一车道相邻的第二车道，第一车道为目标车辆所行驶的车道；
[0276]
该装置还可以包括：最大距离计算模块和第一落入确定模块；
[0277]
最大距离计算模块，可以配置于针对相关车道中的任一车道，基于警示装置的位置，计算警示装置与任一车道对应的拟合车道线的最大距离；
[0278]
第一落入确定模块，可以配置于若最大距离小于预设的距离阈值，则确定警示装置的位置落入车道范围。
[0279]
在本公开一些实施例中，车道范围包括第一车道对应的拟合车道线，第一车道为目标车辆所行驶的车道；
[0280]
该装置还可以包括：警示装置数量确定模块和第二落入确定模块；
[0281]
警示装置数量确定模块，可以配置于针对第一车道，基于警示装置的位置，确定落在第一车道对应的每侧拟合车道线上的警示装置数量；
[0282]
第二落入确定模块，可以配置于若至少一侧拟合车道线上的警示装置数量大于警示装置的数量阈值，则确定警示装置的位置落入车道范围。
[0283]
在本公开一些实施例中，该装置还可以包括：有效车道确定模块、宽度计算模块和行驶速度获取模块；
[0284]
有效车道确定模块，可以配置于确定相关车道中的有效车道；
[0285]
宽度计算模块，可以配置于计算相关车道中每条车道的宽度；
[0286]
行驶速度获取模块，可以配置于获取相关车道中每条车道上前方车辆的行驶速度；
[0287]
相应的，预警信息生成模块940还可以配置于，若落入警示装置的相关车道为有效车道、落入警示装置的相关车道的宽度大于预设的宽度阈值，且落入警示装置的相关车道上前方车辆的行驶速度小于预设的速度阈值，则生成预警信息。
[0288]
在本公开一些实施例中，有效车道确定模块还可以配置于，针对相关车道中的任意一条车道，获取任意一条车道对应的拟合车道线的车道点采集数量；
[0289]
若车道点采集数量大于车道采集点的数量阈值，则确定相关车道中的任意一条车道为有效车道。
[0290]
在本公开一些实施例中，宽度计算模块还可以配置于，针对相关车道中的每条车道，基于每条车道的左侧的拟合车道线和右侧的拟合车道线，计算每条车道的宽度。
[0291]
在本公开一些实施例中，行驶速度获取模块还可以配置于，对道路图像进行前方车辆检测，得到前方车辆图像和前方车辆接地线；
[0292]
根据用于拍摄道路图像对应的拍摄标定参数，将前方车辆图像和前方车辆接地线投影至目标车辆的车辆坐标系下，得到前方车辆的实时位置；
[0293]
根据前方车辆的实时位置、目标车辆的实时位置和目标车辆的车速，确定前方车
辆的行驶速度。
[0294]
需要说明的是，图9所示的道路作业区域预警装置900可以执行图1至图8所示的方法实施例中的各个步骤，并且实现图1至图8所示的方法实施例中的各个过程和效果，在此不做赘述。
[0295]
图10示出了本公开实施例提供的一种道路作业区域预警设备的结构示意图。
[0296]
如图10所示，该数据采集设备可以包括处理器1001以及存储有计算机程序指令的存储器1002。
[0297]
具体地，上述处理器1001可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
[0298]
存储器1002可以包括用于信息或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器1002可以包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个及其以上这些的组合。在合适的情况下，存储器1002可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器1002可在综合网关设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器1002是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器1002包括只读存储器(read-only memory，rom)。
[0299]
在合适的情况下，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(programmable rom，prom)、可擦除prom(electrical programmable rom，eprom)、电可擦除prom(electrically erasable programmable rom，eeprom)、电可改写rom(electrically alterable rom，earom)或闪存，或者两个或及其以上这些的组合。
[0300]
处理器1001通过读取并执行存储器1002中存储的计算机程序指令，以执行本公开实施例所提供的道路作业区域预警方法的步骤。
[0301]
在一个示例中，该道路作业区域预警设备还可包括收发器1003和总线1004。其中，如图10所示，处理器1001、存储器1002和收发器1003通过总线1004连接并完成相互间的通信。
[0302]
总线1004包括硬件、软件或两者。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(accelerated graphics port，agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(extended industry standard architecture，eisa)总线、前端总线(front side bus，fsb)、超传输(hyper transport，ht)互连、工业标准架构(industrial standard architecture，isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(low pin count，lpc)总线、存储器总线、微信道架构(micro channel architecture，mca)总线、外围控件互连(peripheral component interconnect，pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(serial advanced technology attachment，sata)总线、视频电子标准协会局部(video electronics standards association local bus，vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线1004可包括一个或多个总线。尽管本技术实施例描述和示出了特定的总线，但本技术考虑任何合适的总线或互连。
[0303]
本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质可以存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现本公开实施例所提供的道路作业区域预警方法。
[0304]
上述的存储介质可以例如包括计算机程序指令的存储器1002，上述指令可由电池内阻检测设备的处理器1001执行以完成本公开实施例所提供的电池内阻检测方法。可选地，存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(random access memory，ram)、光盘只读存储器(compact disc rom，cd-rom)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0305]
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0306]
以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。