技术领域本发明属于车联网领域，尤其涉及路况信息的推送方法、行车记录仪、云端服务器以及推送系统。
背景技术：
现有技术中，行车记录仪可以上传当前的路况信息，服务器也可以向所有行车记录仪广播路况信息。但是，很多情况下，服务器推送的路况信息并没有针对性的，所有的路况信息都推送给用户，会导致用户容易错过与自己出行相关的路况信息，从而无法躲避路况拥堵的情况，给用户出行带来麻烦。还有就是这种不分对象的信息推送，会使用户受到冗余信息的困扰，也可能会因此错过与自己相关的信息。
技术实现要素：
鉴于此，本发明实施例提供一种路况信息的推送方法、行车记录仪、云端服务器以及推送系统，以解决现有技术中路况推送不能针对性地向相关用户推送的问题。本发明提供一种路况信息的推送方法，包括：获取车辆的行车记录信息，其中，行车记录信息包括用户当前的车辆位置信息、行驶速度、图像信息以及视频信息；收集驾驶行为数据，其中，驾驶行为数据包括车辆的历史行驶轨迹、车辆位置信息以及导航目的地信息；向云端服务器上传行车记录信息以及驾驶行为数据；接收云端服务器的路况信息的推送。本发明还提供一种路况信息的推送方法，包括：接收行车记录信息，根据行车记录信息，判断行车记录信息对应的路况；接收并保存驾驶行为数据；当判断到路况为拥堵状态时，分析驾驶行为数据和/或行车记录信息，寻找与路况相关的目标车辆，并向目标车辆推送路况。优选地，在接收行车记录信息，根据行车记录信息，判断车辆位置信息的路况的步骤中，包括：根据车辆位置信息统计在同一路段内的车辆的数量，当超过设定值时，或者，分析同一路段内的车辆的行驶速度，当车辆的行驶速度以低于设定速度行驶设定时间时，或者，当识别到图像信息和/或视频信息的内容为堵车或者路段出现异常时，均认为该路况为拥堵状态；否则，认为该路况为畅通状态。优选地，在寻找与路况相关的目标车辆的步骤中，包括：判断历史行驶轨迹与处于拥堵状态的路段的重合次数是否超过设定次数，如果是，则认为该车辆为与路况相关的目标车辆；或者，比较车辆的车辆位置信息与处于拥堵状态的路段的距离是否在设定范围内，如果是，则认为该车辆是与路况相关的目标车辆；或者，分析车辆的导航目的地以及行驶速度，若车辆行驶至导航目的线路经过处于拥堵状态的路段，并且通过行驶速度推算出车辆在经过路段时，路段依然处于拥堵状态，则认为该车辆是与路况相关的目标车辆。本发明还提供一种行车记录仪，包括：获取模块，用于获取车辆的行车记录信息，其中，行车记录信息包括用户当前的车辆位置信息、行驶速度、图像信息以及视频信息；收集模块，用于收集驾驶行为数据，其中，驾驶行为数据包括车辆的历史行驶轨迹、车辆位置信息以及导航目的地信息；上传模块，用于向云端服务器上传行车记录信息以及驾驶行为数据；接收模块，用于接收云端服务器的路况信息的推送。本发明还提供一种云端服务器，包括：路况模块，用于接收行车记录信息，根据行车记录信息，判断行车记录信息对应的路况；保存模块，用于接收并保存驾驶行为数据；分析模块，用于当判断到路况为拥堵状态时，分析驾驶行为数据和/或行车记录信息，寻找与路况相关的目标车辆；推送模块，用于向目标车辆推送路况。优选地，路况模块用于：根据车辆位置信息统计在同一路段内的车辆的数量，当超过设定值时，或者，分析同一路段内的车辆的行驶速度，当车辆的行驶速度以低于设定速度行驶设定时间时，或者，当识别到图像信息和/或视频信息的内容为堵车或者路段出现异常时，均认为该路况为拥堵状态；否则，均认为该路况为畅通状态。优选地，分析模块包括：第一判断单元，用于判断历史行驶轨迹与处于拥堵状态的路段的重合次数是否超过设定次数，如果是，则认为该车辆为与路况相关的标车辆；第二判断单元，用于比较车辆的车辆位置信息与处于拥堵状态的路段的距离是否在设定范围内，如果是，则认为该车辆是与路况相关的目标车辆；第三判断单元，用于分析车辆的导航目的地以及行驶速度，若车辆行驶至导航目的线路经过处于拥堵状态的路段，并且通过行驶速度推算出车辆在经过路段时，路段依然处于拥堵状态，则认为该车辆是与路况相关的目标车辆。本发明还提供一种路况信息的推送系统，包括如上所述的行车记录仪和如上所述的云端服务器。以现有技术相比，本发明的路况信息的推送方法、行车记录仪、云端服务器以及推送系统，通过根据行车记录信息和驾驶行为数据，能够在路况出行异常的情况下，找到相关的车辆，从而实现针对性的路况推送，这样能够使得用户不会错过与自己出行相关的路况信息，方便用户规划出行。附图说明为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本发明的路况信息的推送方法的流程图；图2是本发明的另一路况信息的推送方法的流程图；图3是本发明的行车记录仪的原理图；图4是本发明的云端服务器的原理图；图5是本发明的路况信息推送系统的原理图。附图标记说明如下：行车记录仪1获取模块11收集模块12上传模块13接收模块14云端服务器2路况模块21保存模块22分析模块23推送模块24。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。本发明的实施例提供了一种路况的推送方法，可以应用于行车记录仪，如图1所示，方法包括：S101：获取车辆的行车记录信息。其中，行车记录信息包括用户当前的车辆位置信息、行驶速度、图像信息以及视频信息。车辆位置信息信息可以通过全球定位系统获取的，行驶速度可以通过速度传感器获得，图像信息/视频信息可以通过摄像机获得，本发明实施例不做限定。对于本发明的实施例，步骤S101具体可以为：当行车记录仪接收到触发指令时，获取车辆当前的行车记录信息。触发指令可以是由行车记录仪对应的车辆用户主动发送出发指令，例如，车辆用户可以按压遥控按键，即可控制行车记录仪拍摄图像或者视频；也可以为条件触发的，例如，根据车辆用户设定的速度、用户预订的条件等进行触发的，本发明实施例不做限定。S102：收集驾驶行为数据。其中，驾驶行为数据包括车辆的历史行驶轨迹，本发明实施例不做限定。驾驶行为数据还包括行驶速度、GPS信息、G-sensor信息以及导航的目的地等。历史行驶轨迹可以通过GPS定位信息的组合获得，本发明实施例不做限定。S103：向云端服务器上传行车记录信息以及驾驶行为数据。本实施例中，行车记录仪与云端服务器通过第二代通信技术/第三代通信技术/第四代通信技术或者无线网络等进行通信，完成行车记录信息和驾驶行为数据的上传。S104：接收云端服务器推送的路况。本发明的实施例提供了另一种路况的推送方法，可以应用于云端服务器，如图2所示，方法包括：S201：接收行车记录信息，根据行车记录信息，判断车辆位置信息对应的路况。步骤S201具体包括：根据车辆位置信息统计在同一路段内的车辆的数量，当超过设定值时，则认为该路况为拥堵状态；或者，分析同一路段内的车辆的行驶速度，当车辆的行驶速度以低于设定速度行驶设定时间时，则认为该路况为拥堵状态；否则，均认为该路况为畅通状态。例如，如果某个路段的车辆很多，则会统计到该路段收到的车辆位置信息的数量比较多，意味着在该路段比较拥堵。例如，如果某个路段的车辆的速度变慢，并且保持一段时间，说明路上的车辆较多或者路上出现了异常情况才会导致拥堵情况的出现。在其它实施例中，当云端服务器识别图像/视频信息的内容为堵车或者路段出现异常的时候，则推断路况为拥堵状态。在其他实施例中，车辆上装有事故监控单元，用于监控车辆的运行情况。事故监控单元包括加速度传感器、温度传感器、湿度传感器、驾驶员心率检测传感器等，可以检测车辆的加速度、温度、湿度、驾驶员的身体状况。因为车辆碰撞、着火、泡水等运行异常时或者驾驶员的身体状况会影响驾驶是，都会引起车辆的运行异常，而这些异常情况均可能会引发路上交通的安全问题。所以监测事故能够预测路上的交通状况，推送至用户，能够使得用户及时进行规避。S202：接收并保存驾驶行为数据。云端服务器上保存有多个车辆的驾驶行为数据。本实施例中，行车记录仪与云端服务器通过第二代通信技术/第三代通信技术/第四代通信技术或者无线网络等进行通信，完成行车记录信息和驾驶行为数据的接收。每个行车记录仪均有特定ID，行车记录仪获得的驾驶行为数据对应特定ID保存。S203：当路况为拥堵状态时，分析驾驶行为数据，寻找与路况相关的目标车辆。步骤S203具体包括：判断历史行驶轨迹与处于拥堵状态的路段重合是否超过设定次数，如果是，则认为该车辆为与路况相关的目标车辆。在其他实施例中，比较车辆当前的车辆位置信息以及处于拥堵路况的车辆位置的距离是否在设定范围内，当小于设定值时，则认为该车辆为与路况相关的目标车辆。比如，当某路段出现拥堵的时候，找到离该路段距离5公里内的所有车辆，对这些车辆进行路况推送。在其他实施例中，监测车辆的行驶速度以及车辆的导航目的地。若车辆行驶至导航目的线路经过处于拥堵状态的路段，并且通过行驶速度推算车辆在经过该路段时，该路段依然处于拥堵状态，则认为该车辆是与路况相关的目标车辆。知道车辆的导航目的地，能够知道车辆行驶的路线是否经过拥堵路段，知道车辆的速度，能够知道车辆大概什么时候到达，这样计算过后，能够准确地预测与路况相关的目标车辆。S204：向目标车辆推送路况。本实施例中，推送路况可以推送至与行车记录仪通信连接的手机终端上。推送的内容可以为语音提醒，比如播报前方200米处出现拥堵，也可以把拥堵路段的图像/视频信息发送至手机终端上。在其它实施例中，也可以把路况推送至目标车辆的车载终端上。本发明的实施例提供了一种行车记录仪，如图3所示，所述行车记录仪1包括：获取模块11、收集模块12、上传模块13以及接收模块14。获取模块11：用于获取车辆的行车记录信息。其中，行车记录信息包括用户当前的车辆位置信息、行驶速度、图像信息以及视频信息。车辆位置信息信息可以通过全球定位系统获取的，行驶速度可以通过速度传感器获得，图像信息/视频信息可以通过摄像机获得，本发明实施例不做限定。对于本发明的实施例，获取模块11具体可以用于：当行车记录仪1接收到触发指令时，获取车辆当前的行车记录信息。触发指令可以是由行车记录仪1对应的车辆用户主动发送出发指令，例如，车辆用户可以按压遥控按键，即可控制行车记录仪1拍摄图像或者视频；也可以为条件触发的，例如，根据车辆用户设定的速度、用户预订的条件等进行触发的，本发明实施例不做限定。收集模块12：用于收集驾驶行为数据。其中，驾驶行为数据包括车辆的历史行驶轨迹，本发明实施例不做限定。驾驶行为数据还包括行驶速度、GPS信息、G-sensor信息以及导航的目的地等。历史行驶轨迹可以通过GPS定位信息的组合获得，本发明实施例不做限定。上传模块13：用于向云端服务器上传行车记录信息以及驾驶行为数据。本实施例中，行车记录仪1与云端服务器通过第二代通信技术/第三代通信技术/第四代通信技术或者无线网络等进行通信，完成行车记录信息和驾驶行为数据的上传。接收模块14：用于接收云端服务器推送的路况。本发明的实施例提供了一种云端服务器2，如图4所示，云端服务器2包括：路况模块21、保存模块22、分析模块23以及推送模块24。路况模块21：用于接收行车记录信息，根据行车记录信息，判断车辆位置信息对应的路况。路况模块21具体包括：根据车辆位置信息统计在同一路段内的车辆的数量，当超过设定值时，则认为该路况为拥堵状态；或者，分析同一路段内的车辆的行驶速度，当车辆的行驶速度以低于设定速度行驶设定时间时，则认为该路况为拥堵状态；否则，均认为该路况为畅通状态。例如，如果某个路段的车辆很多，则会统计到该路段收到的车辆位置信息的数量比较多，意味着在该路段比较拥堵。例如，如果某个路段的车辆的速度变慢，并且保持一段时间，说明路上的车辆较多或者路上出现了异常情况才会导致拥堵的情况出现。在其它实施例中，当云端服务器2识别图像/视频信息的内容为堵车或者路段出现异常的时候，则推断路况为拥堵状态。在其他实施例中，车辆上装有事故监控单元，用于监控车辆的运行情况。事故监控单元包括加速度传感器、温度传感器、湿度传感器、驾驶员心率检测传感器等，可以检测车辆的加速度、温度、湿度、驾驶员的身体状况。因为车辆碰撞、着火、泡水等运行异常时或者驾驶员的身体状况会影响驾驶是，都会引起车辆的运行异常，而这些异常情况均可能会引发路上交通的安全问题。所以监测事故能够预测路上的交通状况，推送至用户，能够使得用户及时进行规避。保存模块22：用于接收并保存驾驶行为数据。云端服务器2上保存有多个车辆的驾驶行为数据。本实施例中，行车记录仪1与云端服务器2通过第二代通信技术/第三代通信技术/第四代通信技术或者无线网络等进行通信，完成行车记录信息和驾驶行为数据的接收。每个行车记录仪1均有特定ID，行车记录仪1获得的驾驶行为数据对应特定ID保存。分析模块23：用于当路况为拥堵状态时，分析驾驶行为数据，寻找与路况相关的目标车辆。分析模块23具体包括：判断单元，用于判断历史行驶轨迹与处于拥堵状态的路段重合是否超过设定次数，如果是，则认为该车辆为与路况相关的目标车辆。在其他实施例中，比较车辆当前的车辆位置信息以及处于拥堵路况的车辆位置的距离是否在设定范围内，当小于设定值时，则认为该车辆为与路况相关的目标车辆。比如，当某路段出现拥堵的时候，找到离该路段距离5公里的所有车辆，对这些车辆进行路况推送。在其他实施例中，监测车辆的行驶速度以及车辆的导航目的地。若车辆行驶至导航目的线路经过处于拥堵状态的路段，并且通过行驶速度推算车辆在经过该路段时，该路段依然处于拥堵状态，则认为该车辆是与路况相关的目标车辆。知道车辆的导航目的地，能够知道车辆行驶的路线是否经过拥堵路段，知道车辆的速度，能够知道车辆大概什么时候到达，这样计算过后，能够准确地预测与路况相关的目标车辆。推送模块24：用于向目标车辆推送路况。本实施例中，推送路况可以推送至与行车记录仪1通信连接的手机终端上。推送的内容可以为语音提醒，比如播报前方200米处出现拥堵，也可以把拥堵路段的图像/视频信息发送至手机终端上。在其它实施例中，也可以把路况推送至目标车辆的车载终端上。请参阅图5，本发明还提供一种路况的推送系统，包括上述的行车记录仪1和云端服务器2。下面结合图1至图5对本发明的工作原理进行说明。首先，通过行车记录仪1获取行车记录信息和收集驾驶行为数据。其中，该行车记录信息包括用户当前的车辆位置信息、行驶速度、图像信息以及视频信息，该驾驶行为数据包括车辆的历史行驶轨迹、行驶速度、G-sensor信息以及导航的目的地等。行车记录仪1把行车记录信息和驾驶行为数据上传至云端服务器2上。云端服务器2接收行车记录信息和驾驶行为数据，并且根据行车记录仪1的ID对应保存行车记录信息和驾驶行为数据。云端服务器2根据行车记录信息判断车辆位置信息对应的路况，比如，学府路的车比较多的时候，云端服务器2就统计到在学府路的车辆位置信息会比较多，当超过设定的数量时，则认为该路段的路况为拥堵状态。云端服务器2也可以通过观测该某个路段的行车速度来对路况进行判断，当该路段的车辆的行车速度明显降低时，则认为该路段为拥堵状态，比如学府路的车辆的行车速度均为10KM/时，则表示该路段的车辆行驶受阻，行驶速度变慢。云端服务器2也可以通过识别车辆位置对应的图像/视频信息来判断是否出现拥堵。此时，云端服务器2需要找到与该路况相关的车辆，亦既是可能会经过拥堵路段的目标车辆。可以通过以下三种方法来找到目标车辆：第一种是用户的历史行驶轨迹，如果用户的历史行驶轨迹与处于拥堵状态的路段重合的次数超过设定次数时，则认为车辆会经过该拥堵路段；第二种是车辆当前的位置，如果车辆当前的位置与处于拥堵状态的路段的距离相差不大时，则认为该车辆可能会经过拥堵路段；第三种是分析车辆的导航目的地和行驶速度，如果行驶速度达到一定值，并且导航目的地规划的路线经过该拥堵路段，则认为该车辆可能会经过拥堵路段。当然还有其他的可能性，本发明实施例不做限定。云端服务器2把路况信息推送至目标车辆，一般来说，推送至目标车辆上与行车记录仪1连接的终端上，可以以语音、图像和/或视频等形式推送给用户。比如，云端服务器2通过语音播报的方式提醒用户前方2公里出现拥堵，并且把拥堵的图片发送至用户，这样用户就可以提前做好规划。以现有技术相比，本发明的路况信息的推送方法、行车记录仪、云端服务器以及推送系统，通过根据行车记录信息和驾驶行为数据，能够在路段出现拥堵时，找到可能会经过该拥堵的路段相关的车辆，把路况信息推送至该相关车辆，这样就能够实现针对性的路况推送，使得用户不会错过与自己出行相关的路况信息，方便用户规划出行，并且不会因为受到和自己出行无关的路况信息的困扰。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以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，机械或其它的形式。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。所述功能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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，云端服务器，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。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccessMemory）、磁碟、光盘或者云存储等各种可以存储程序代码的介质。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。