技术领域
[0001] 本申请涉及车联网技术领域，尤其涉及基于车载系统的雨势判断方法、装置、设备及存储介质。
相关背景技术
[0002] 随着城市化进程的加快，车辆已经成为人们提升生活品质的重要工具，不仅仅是简单的出行方式。然而，在以高楼大厦、庞大购物中心和地下商城为代表的室内环境中，人们往往难以及时了解突如其来的户外降雨情况。在汽车行驶中，大雨或者积水对驾驶安全都会带来一定隐患，特别是大暴雨导致的路面深度积水，在穿过隧道或山区道路时可能带来安全风险。尽管现代天气预报的准确性已大幅提高，但由于覆盖范围广泛，往往无法为特定的小区域提供及时的局部预警。
[0003] 目前的天气预警系统通常依靠天气预报或短信通知，但这些手段覆盖区域一般至少是以县区为单位，缺乏精确度和时效性，不能针对具体位置提供定制化信息。虽然车载设备一般配备雨滴传感器，但这些传感器存在误触发、不精确等问题。例如，一些树叶、灰尘或洒水车喷溅的水都可能被误识别为下雨。
[0004] 上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
具体实施方式
[0055] 应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请的技术方案，并不用于限定本申请。
[0056] 为了更好的理解本申请的技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式进行详细的说明。
[0057] 本申请实施例的主要解决方案是：在检测到车辆所处环境出现下雨特征时，获取所述车辆所处环境的光线信息；
[0058] 根据所述光线信息确定目标检测策略，所述目标检测策略包括对所述车辆所处环境进行视觉检测或音频检测；
[0059] 通过所述目标检测策略对所述车辆所处环境进行下雨检测，得到目标检测结果。
[0060] 在本实施例中，为便于表述，以下以识别基于车载系统的雨势判断设备为执行主体进行阐述。
[0061] 由于现有技术天气的预警系统通常依靠天气预报或短信通知，但这些手段覆盖区域一般至少是以县区为单位，缺乏精确度和时效性，不能针对具体位置提供定制化信息。虽然车载设备一般配备雨滴传感器，但这些传感器存在误触发、不精确等问题。例如，一些树叶、灰尘或洒水车喷溅的水都可能被误识别为下雨。
[0062] 本申请提供一种解决方案，通过一种由车载系统精确检测下雨情况方案，并为驾驶员提供实时的预警和相应的服务，例如识别到大雨并且通过车载传感器识别到车辆涉水深度到一定程度，结合先进的导航技术进行路线规划，以规避可能的险情，确保行车安全。此方案能够对特定地段，如低洼易积水区、城市隧道或山区弯道，提供个性化的预警，从而填补现有气象服务在局部精确性和时效性上的空白。
[0063] 基于此，本申请实施例提供了一种基于车载系统的雨势判断方法，参照图1，图1为本申请基于车载系统的雨势判断方法第一实施例的流程示意图。
[0064] 本实施例中，所述基于车载系统的雨势判断方法包括步骤S10～S30：
[0065] 步骤S10，在检测到车辆所处环境出现下雨特征时，获取所述车辆所处环境的光线信息；
[0066] 需要说明的是，下雨特征是车辆所处环境出现雨滴、雨丝或雨幕等下雨时会出现的明显特征，光线信息是环境中的光照条件和特性，这些信息可以通过光传感器、摄像头等设备获取，并用于判断当前环境的亮度和光线变化情况。
[0067] 另外地，需要说明的是，下雨特征在本实施例中由雨滴传感器检测，雨滴传感器通常安装在汽车挡风玻璃上，通过检测雨滴落在传感器表面的情况来判断是否在下雨及其雨量大小。雨滴传感器可以使用多种技术来实现，包括光学、电容式和超声波等，本实施例中不对雨滴传感器的类型做限定。
[0068] 可以理解的是，由于雨滴传感器作用有限，不作为该方案雨势判断依据而是作为一个雨势检测模块的触发点，如果雨滴传感器判断当前正在下雨，则开启该方案中的雨势检测模块。
[0069] 另外，可以理解的是，光线信息可以为当前车辆所处环境为白天或者黑夜，具体由当前的时间信息结合光照传感器检测的光照信息，判断当前是黑夜还是白天。光线较好，且时间为当地日出至日落的时间段时，判断当前为白天；光线较差，且时间为当地日落至日出的时间段时，判断当前为黑夜。
[0070] 本实施方式中，通过不同的传感器，对车辆所处环境进行了初步检测，为后续提供判断基础。
[0071] 步骤S20，根据所述光线信息确定目标检测策略，所述目标检测策略包括对所述车辆所处环境进行视觉检测或音频检测；
[0072] 需要说明的是，若光线信息为白天时，优先选择对车辆所处环境进行视觉检测。白天，摄像头能够获得高质量的图像，细节丰富，清晰度高。这有助于算法准确识别雨滴、路面状况和其他视觉特征。充足的光线条件下，摄像头可以捕捉到丰富的色彩信息，进一步提高下雨检测的准确性。
[0073] 另外，需要说明的是，若光线信息为黑夜时，优先选择对车辆所处环境进行音频检测。黑夜条件下，光线不足会导致摄像头捕捉的图像质量下降，噪声增多，图像模糊。这使得视觉检测的准确性和可靠性降低。在黑夜，某些环境可能存在光线盲区，即使有车灯或街灯，也难以保证摄像头能捕捉到足够清晰的图像。相比视觉信号，音频信号受光线影响较小。即使在黑夜，雨滴落在车顶、车窗或路面上的声音特征依然明显，容易被检测和分析。
[0074] 可以理解的是，优先选择检测方式代表最优选择，不代表唯一的选择方式，由于白天视觉方面较好，比较使用机器视觉去检测雨势。但是夜晚时光线较差，这个时候单独采用视觉处理效果就会很差，需要结合其他数据进行增强判定，提升整体方案的容错性和稳定性。所以在光线信息为白天时，也能通过音频检测对车辆所处环境进行检测。在光线信息为黑夜时，也能通过视觉检测对车辆所处环境进行检测。本实施例不对此做限制。
[0075] 本实施方式中，通过动态选择检测策略，根据光线信息在白天优先选择视觉检测，在黑夜优先选择音频检测，解决了在不同光照条件下提高下雨检测准确性和可靠性的问题。
[0076] 步骤S30，通过所述目标检测策略对所述车辆所处环境进行下雨检测，得到目标检测结果。
[0077] 需要说明的是，目标检测结果即为通过视觉检测或者音频检测对车辆所处环境进行下雨检测，得到当前环境是否下雨的结论。此结论包括但不限于当前是否下雨，当前雨势是否为大雨或当前雨势是否为暴雨等；
[0078] 在一种可行的实施方式中，步骤S30可以包括步骤A31～A34：
[0079] 步骤A31，在所述目标检测策略为对所述车辆所处环境进行视觉检测时，对所述车辆所处环境进行图像采集，得到图片信息；
[0080] 需要说明的是，所述图像采集是通过车载影像系统对当前车辆所处环境进行图片采集的过程。图片信息即为车载影像系统对当前车辆所处环境进行图片采集后采集到的图片。
[0081] 步骤A32，将所述图片信息输入至预设图像处理模型，通过所述预设图像处理模型对所述图片信息进行处理，得到预处理后的第一预处理图片；
[0082] 需要说明的是，此处的处理即为对采集的图像数据进行精细的预处理操作，预处理操作包括裁剪以只保留关键区域、缩放以统一图像大小、色彩标准化以消除摄影设备或光照条件带来的偏差。
[0083] 另外，需要说明的是，预设图像处理模型基于传统的计算机视觉技术或现代的深度学习算法，通过学习这些经过预处理的图片数据显著提升模型对新的下雨天图像的识别和分析能力。通过使用预设图像处理模型，能够自动、有效地对采集的图像数据进行精细预处理，提升图像质量和一致性，提高了模型在实际应用中的识别和分析能力。
[0084] 步骤A33，对所述第一预处理图片进行除噪点操作，得到除噪点操作后的色彩统一的第二预处理图片；
[0085] 需要说明的是，除噪点操作是图像处理中的一项技术，用于减少或消除图像中的噪点。噪点是图像中不需要的随机像素变化，通常由各种原因引起，例如光学传感器的噪声、压缩失真或环境干扰。去噪可以通过多种方法实现。
[0086] 可以理解的是，在预处理操作后，得到的第二预处理图片只保留关键区域、图像大小统一、图像中的颜色分布更加一致，色彩过渡更加平滑，没有明显的噪点或杂色干扰。
[0087] 步骤A34，根据所述第二预处理图片得到目标检测结果。
[0088] 可以理解的是，目标检测结果是对第二预处理图片进行雨势分析得到的分析结果。对第二预处理图片进行雨势分析具体为：通过云端训练好的图像处理模型，对当前采集到的第二预处理图片进行雨势分析，根据预设图像处理模型分析的结果得到当前车辆所处环境的雨势分析结果。
[0089] 在另一种可行的实施方式中，步骤S30可以包括步骤B31～B35：
[0090] 步骤B31，在所述目标检测策略为对所述车辆所处环境进行音频检测时，对所述车辆所处环境进行音频采集，得到音频信息；
[0091] 音频采集是指通过音频传感器收集车辆周围环境的声音信号。音频传感器通常包括内置的高灵敏度麦克风，安装在车内或车外的不同位置，以便于捕捉环境声音。当检测策略确定为音频检测时，系统会启动音频传感器开始采集环境声音。包括但不限于从车辆周围传来的所有声音，例如雨滴落在车顶、车窗或路面上的声音。
[0092] 步骤B32，将所述音频信息输入至预设音频处理模型，通过所述预设音频处理模型对所述音频信息进行处理，得到预处理后的第一预处理音频；
[0093] 需要说明的是，去除音频信号中的背景噪音；对音频信号进行增强处理，以提高信号的质量和清晰度；将音频信号转换为频谱图，通过分析声音的频率成分来识别和分类声音。
[0094] 另外，需要说明的是，第一预处理音频是将原始音频信号中的噪声去除、增强有用信号，并提取关键特征，使得音频数据更加适合于后续的分析和处理。
[0095] 步骤B33，对所述第一预处理音频进行信号特征提取，得到所述第一预处理音频的第一特征；
[0096] 需要说明的是，特征提取是一个从第一预处理音频数据中提炼出有用信息的过程，此过程从第一预处理音频中提炼出高度信息化的特征表示，这些特征被用于捕捉关键音频信号属性。
[0097] 步骤B34，对所述第一特征进行筛选，得到有关键音频信息的第二特征；
[0098] 需要说明的是，筛选的目的是从原始特征集合中选择出最有用、最具代表性的特征，称为第二特征。这些关键特征能够显著提高后续分析模型的性能和效率。
[0099] 步骤B35，根据所述第二特征得到目标检测结果。
[0100] 可以理解的是，目标检测结果是，通过云端训练好的预设音频处理模型，对当前采集到第二特征进行雨势分析，根据预设音频处理模型分析的结果得到当前车辆所处环境的雨势分析结果。
[0101] 本实施方式中，通过动态的音频检测和处理技术，解决了在不同环境光照条件下的下雨检测的准确性和可靠性问题，得到了提高检测精度和系统适应性的有益效果。
[0102] 本实施例提供了一种基于车载系统的雨势判断方法，通过动态选择目标检测策略，结合视觉检测和音频检测，解决了在不同光照条件下车辆环境下雨检测的准确性和可靠性问题，得到了提高检测精度、增强系统适应性和保障行驶安全的有益效果。
[0103] 基于本申请第一实施例，在本申请第二种实施例中，与上述实施例一相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述。在此基础上，请参照图2，步骤S30之后，所述基于车载系统的雨势判断方法还包括步骤S40～S60：
[0104] 步骤S40，在所述目标检测结果为大雨时，判断所述车辆是否达到涉水阈值；
[0105] 需要说明的是，涉水阈值是一个预先定义的标准或条件，用于判断车辆是否面临涉水风险。涉水阈值可以基于车辆的设计参数和实际情况设定，本实施例不对涉水阈值的具体值做限定。
[0106] 在一种可行的实施方式中，步骤S40可以包括步骤S41～S43：
[0107] 步骤S41，在所述目标检测结果为大雨时，判断所述车辆是否为涉水状态；
[0108] 需要说明的是，判断所述车辆是否为涉水状态，是通过涉水感应传感器接收涉水信息，根据涉水信息判断当前车辆是否涉水。
[0109] 步骤S42，在所述车辆为涉水状态时，检测所述车辆的涉水深度；
[0110] 需要说明的是，为涉水状态代表车辆已经进入或正在经过有积水的区域，此时需要由涉水感应传感器检测水的深度以确保车辆的安全。
[0111] 步骤S43，根据所述涉水深度，判断所述车辆是否达到涉水阈值。
[0112] 可以理解的是，所述判断过程是，将实时检测到的涉水深度与预先设定的涉水阈值进行比较，以确定车辆是否达到或超过涉水阈值。如果当前涉水深度等于或超过涉水阈值，则判断为达到涉水阈值；如果小于涉水阈值，则判断为未达到涉水阈值。
[0113] 步骤S50，在所述车辆达到所述涉水阈值时，生成提示信息；
[0114] 需要说明的是，提示信息是指系统在检测到车辆达到涉水阈值时，自动生成并发送给驾驶员的警告或提示信息，可以包括文本警告、声音提示或视觉信号，提醒驾驶员当前涉水深度已达到或超过安全阈值。
[0115] 在一种可行的实施方式中，步骤S50可以包括步骤S51～S55：
[0116] 步骤S51，在所述车辆达到所述涉水阈值时，对所述车辆当前行驶路径进行检测，得到检测结果；
[0117] 需要说明的是，得到检测结果的步骤具体为：根据地图导航对车辆当前行驶路线进行分析，分析当前路径或者道路的路况，以及未来可能行驶的路径或者道路的路况，此路况即为检测结果。
[0118] 步骤S52，根据所述检测结果判断所述车辆当前行驶路径是否处于预设危险区域；
[0119] 需要说明的是，预设危险区域包括但不限于隧道、低洼区以及山区等可能会因为地形、天气或其他因素对车辆行驶造成危险的区域。具体地，隧道由于封闭空间和可能积水，隧道在大雨或洪水时可能变得危险；低洼区这些区域容易积水，导致车辆涉水风险增加；山区道路可能因为地形起伏、滑坡或泥石流等自然灾害变得危险。本实施例不对可能的危险区域进行限定，在下雨期间能影响驾驶员驾驶安全的区域均为危险区域。
[0120] 步骤S53，在所述车辆当前行驶路径不处于所述预设危险区域时，基于所述目标检测结果生成提示信息；
[0121] 可以理解的是，车辆当前行驶路径不处于所述预设危险区域时，将会生成包括但不限于以下提示信息：在车载显示屏或驾驶员仪表盘上显示的文字信息，例如显示“当前雨势较大，请减速行驶”或“当前涉水深度在安全范围内”；通过车内扬声器播放的语音提示或警告音。例如播放“注意，当前雨势较大，请小心驾驶”。
[0122] 步骤S54，在所述车辆当前行驶路径处于所述预设危险区域时，根据地图信息生成预设行驶路线，所述预设行驶路线为避开所述预设危险区域的路线；
[0123] 需要说明的是，预设行驶路线是根据地图导航和预设危险区域，规划的一条能避开预设危险区域的替代行驶路线。
[0124] 步骤S55，将所述预设行驶路线作为提示信息。
[0125] 需要说明的是，提示信息内容包括但不限于新路线的详细行驶指引、路标信息和其他相关提示。
[0126] 步骤S60，根据所述提示信息对用户进行提示。
[0127] 需要说明的是，进行提示是指，将新路线的详细导航信息生成可视化和听觉化的提示信息，并通过车载系统向驾驶员传递提示信息，确保驾驶员了解并能够按照新路线行驶。
[0128] 可以理解的是，提示方式包括但不限于：在车载显示屏上显示“前方低洼区积水严重，已为您规划新的行驶路线，请按照新路线行驶”；通过车内扬声器播放“注意，前方低洼区积水严重，已为您规划新的行驶路线，请按照新路线行驶”等提示方式。
[0129] 在一种可行的实施方式中，步骤S60之后还包括步骤S61～S63：
[0130] 步骤S61，获取所述车辆的设备状态，判断所述设备状态是否满足预设条件；
[0131] 需要说明的是，所述设备的设备状态，包括但不限于车窗和天窗是否关闭、雨刮是否打开、灯光亮度和模式是否符合当前环境、后视镜除雨、速度是否过快等状态。
[0132] 另外，需要说明的是，预设条件包括但不限于以下内容：车窗和天窗需要为关闭状态、雨刮需要为打开状态、灯光亮度和模式需要符合当前环境、后视镜除雨需要启用、速度不能过快等。
[0133] 也可以是基于用户的雨天模式设置，当检测到下雨时，包括但不限于以下内容，语音提示用户是否需要开启雨天模式、比如座椅调整到什么状态、播放什么音乐、车速上限设置以及定速巡航等。
[0134] 步骤S62，在所述设备状态不满足所述预设条件时，向用户发出提示，并接收用户的反馈结果；
[0135] 需要说明的是，当设备状态和预设条件不匹配时，包括但不限于：通过车载显示屏、语音提示、仪表盘指示灯等方式，向用户发出警告或建议。提示信息包括但不限于：在车载显示屏上显示“请关闭车窗和天窗”、“请打开雨刮器”等信息；通过车内扬声器播放“请注意，当前车速过快，建议减速”等提示；仪表盘指示灯闪烁，提示当前存在的问题。
[0136] 另外，需要说明的是，接收用户的反馈结果的方法可以是，通过触摸屏、语音指令或其他交互方式回应系统的提示。反馈结果可以是“关闭车窗”、“打开雨刮器”等。
[0137] 步骤S63，根据所述反馈结果对所述车辆进行控制。
[0138] 示例性地，为了助于理解本实施例结合上述实施例一后所得到的基于车载系统的雨势判断方法的实现流程，请参照图3，图3提供了一种基于车载系统的雨势判断方法的简要流程示意图，具体地：
[0139] 在雨量传感器检测到车辆所处环境出现下雨特征时，根据光照传感器获取所述车辆所处环境的光线信息；根据所述光线信息判断是否白天或者光线较好的情况，根据判断结果选择目标检测策略，所述目标检测策略包括对所述车辆所处环境进行视觉处理模块的视觉检测或音频处理模块的音频检测；通过所述目标检测策略对所述车辆所处环境进行下雨检测，得到目标检测结果。在所述目标检测结果为大雨时，判断所述车辆是否为涉水状态；在所述车辆为涉水状态时，检测所述车辆的涉水深度；根据所述涉水深度，判断所述车辆是否达到涉水阈值。在所述车辆达到所述涉水阈值时，生成提示信息。在所述车辆达到所述涉水阈值时，对所述车辆当前行驶路径进行检测，得到检测结果；根据所述检测结果判断所述车辆当前行驶路径是否处于预设危险区域；在所述车辆当前行驶路径不处于所述预设危险区域时，基于所述目标检测结果生成提示信息；在所述车辆当前行驶路径处于所述预设危险区域时，根据地图信息生成预设行驶路线，所述预设行驶路线为避开所述预设危险区域的路线；将所述预设行驶路线作为提示信息。
[0140] 需要说明的是，上述示例仅用于理解本申请，并不构成对本申请基于车载系统的雨势判断方法的限定，基于此技术构思进行更多形式的简单变换，均在本申请的保护范围内。
[0141] 本申请还提供一种基于车载系统的雨势判断装置，请参照图4，所述基于车载系统的雨势判断装置包括：
[0142] 获取光线信息模块10，用于在检测到车辆所处环境出现下雨特征时，获取所述车辆所处环境的光线信息；
[0143] 选择检测策略模块20，用于根据所述光线信息确定目标检测策略，所述目标检测策略包括对所述车辆所处环境进行视觉检测或音频检测；
[0144] 分析检测结果模块30，用于通过所述目标检测策略对所述车辆所处环境进行下雨检测，得到目标检测结果。
[0145] 本申请提供的基于车载系统的雨势判断装置，采用上述实施例中的基于车载系统的雨势判断方法，能够解决现有车载系统和天气预报无法精准识别车辆所处环境是否下雨。与现有技术相比，本申请提供的基于车载系统的雨势判断装置的有益效果与上述实施例提供的基于车载系统的雨势判断方法的有益效果相同，且所述基于车载系统的雨势判断装置中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
[0146] 本申请提供一种基于车载系统的雨势判断设备，基于车载系统的雨势判断设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的基于车载系统的雨势判断方法。
[0147] 下面参考图5，其示出了适于用来实现本申请实施例的基于车载系统的雨势判断设备的结构示意图。本申请实施例中的基于车载系统的雨势判断设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(Personal Digital Assistant：个人数字助理)、PAD(Portable Application Description：平板电脑)、PMP(Portable Media Player：便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的基于车载系统的雨势判断设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0148] 如图5所示，基于车载系统的雨势判断设备可以包括处理装置1001(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(ROM：Read Only Memory)1002中的程序或者从存储装置1003加载到随机访问存储器(RAM：Random Access Memory)1004中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM1004中，还存储有基于车载系统的雨势判断设备操作所需的各种程序和数据。处理装置1001、ROM1002以及RAM1004通过总线1005彼此相连。输入/输出(I/O)接口1006也连接至总线。通常，以下系统可以连接至I/O接口1006：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置1007；包括例如液晶显示器(LCD：Liquid Crystal Display)、扬声器、振动器等的输出装置1008；包括例如磁带、硬盘等的存储装置1003；以及通信装置1009。通信装置1009可以允许基于车载系统的雨势判断设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的基于车载系统的雨势判断设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。
[0149] 特别地，根据本申请公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置1003被安装，或者从ROM1002被安装。在该计算机程序被处理装置1001执行时，执行本申请公开实施例的方法中限定的上述功能。
[0150] 本申请提供的基于车载系统的雨势判断设备，采用上述实施例中的基于车载系统的雨势判断方法，能解决现有车载系统和天气预报无法精准识别车辆所处环境是否下雨。与现有技术相比，本申请提供的基于车载系统的雨势判断设备的有益效果与上述实施例提供的基于车载系统的雨势判断方法的有益效果相同，且该基于车载系统的雨势判断设备中的其他技术特征与上一实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
[0151] 应当理解，本申请公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0152] 以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
[0153] 本申请提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令(即计算机程序)，计算机可读程序指令用于执行上述实施例中的基于车载系统的雨势判断方法。
[0154] 本申请提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体地例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM：Random Access Memory)、只读存储器(ROM：Read Only Memory)、可擦式可编程只读存储器(EPROM：Erasable Programmable Read Only Memory或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD‑ROM：CD‑Read Only Memory)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机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、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储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：电线、光缆、RF(Radio Frequency：射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
[0155] 上述计算机可读存储介质可以是基于车载系统的雨势判断设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入基于车载系统的雨势判断设备中。
[0156] 上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被基于车载系统的雨势判断设备执行时，使得基于车载系统的雨势判断设备：在检测到车辆所处环境出现下雨特征时，获取所述车辆所处环境的光线信息；
[0157] 根据所述光线信息确定目标检测策略，所述目标检测策略包括对所述车辆所处环境进行视觉检测或音频检测；
[0158] 通过所述目标检测策略对所述车辆所处环境进行下雨检测，得到目标检测结果。
[0159] 可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN：
Local Area Network)或广域网(WAN：Wide Area Network)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0160] 附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0161] 描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
[0162] 本申请提供的可读存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有用于执行上述基于车载系统的雨势判断方法的计算机可读程序指令(即计算机程序)，能够解决现有车载系统和天气预报无法精准识别车辆所处环境是否下雨。与现有技术相比，本申请提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例提供的基于车载系统的雨势判断方法的有益效果相同，在此不做赘述。
[0163] 本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于车载系统的雨势判断方法的步骤。
[0164] 本申请提供的计算机程序产品能够解决现有车载系统和天气预报无法精准识别车辆所处环境是否下雨。与现有技术相比，本申请提供的计算机程序产品的有益效果与上述实施例提供的基于车载系统的雨势判断方法的有益效果相同，在此不做赘述。
[0165] 以上所述仅为本申请的部分实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是在本申请的技术构思下，利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本申请的专利保护范围内。
