CN107436941A - 车辆运动轨迹分析方法以及车辆运动轨迹分析装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种车辆运动轨迹分析方法以及车辆运动轨迹分析装置，方法包括：确定待搜索的目标车辆的特征信息；根据目标车辆的特征信息在云端服务器上进行视频搜索，获取包含目标车辆的特征信息的拍摄视频；根据拍摄视频确定目标车辆的位置信息；根据目标车辆的位置信息按照时间先后顺序形成目标车辆的运动轨迹。本申请能够快速地分析目标车辆的行驶轨迹，为办案人员办案快速提供线索，不耽误办案的时机。

Description

车辆运动轨迹分析方法以及车辆运动轨迹分析装置

技术领域

本申请涉及车联网领域，尤其涉及车辆运动轨迹分析方法以及车辆运动轨迹分析装置。

背景技术

城市监控广泛应用于安防的各个领域，为侦破案件，提供重要的依据。现在车辆上安装的行车记录仪，也可以为各类案件的侦破提供重要依据。但是行车记录仪上传的拍摄视频是不同的车主在不同时间和地点上传的，比较散乱，没有办法给办案人员提供清晰的参考。如果从这些行车记录仪的拍摄视频中整理证据，需要办案人员一个个视频去观看，然后再整理和统计，这样就会导致办案效率低下，耽误破案的时机。

发明内容

本申请提供一种车辆运动轨迹分析方法以及车辆运动轨迹分析装置，能够解决现在监控视频整理不够方便而导致办案效率低下耽误破案时机的问题。

根据本申请的第一方面，本申请提供一种车辆运动轨迹分析方法，方法包括：确定待搜索的目标车辆的特征信息；根据目标车辆的特征信息在云端服务器上进行视频搜索，获取包含目标车辆的特征信息的拍摄视频；根据拍摄视频确定目标车辆的位置信息；根据目标车辆的位置信息对应的时间先后顺序形成目标车辆的运动轨迹。

优选地，在确定待搜索的目标车辆的特征信息的步骤前，包括：云端服务器保存车辆上安装的行车记录仪上传的拍摄视频。

优选地，在确定要搜索的车辆的特征信息的步骤中，包括：确定云端服务器中需要分析的拍摄视频；根据拍摄视频的内容确定要搜索的目标车辆；分析并获取目标车辆的特征信息，其中，目标车辆包括车辆的车型以及车牌号码。

优选地，在根据车辆的特征信息进行设定范围内的视频搜索的步骤中，包括：检索云端服务器中保存的预设时间范围内的拍摄视频中与目标车辆的特征信息相关的拍摄视频；根据预设标准在位置信息均大致相同的拍摄视频中选择其中一包含目标车辆的特征信息的拍摄视频。

优选地，在形成目标车辆的运动轨迹的步骤之后，车辆运动轨迹分析方法还包括步骤：将拍摄视频按照时间顺序先后顺序形成目标车辆的行车过程的视频，并将目标车辆的行车过程的视频与运动轨迹关联起来。

根据本申请的第二方面，本申请提供一种车辆运动轨迹分析装置，装置包括：确定模块，用于确定待搜索的目标车辆的特征信息；视频获取模块，用于根据目标车辆的特征信息在云端服务器上进行视频搜索，获取包含目标车辆的特征信息的拍摄视频；位置信息获取模块，用于根据拍摄视频确定目标车辆的位置信息；运动轨迹形成模块，用于根据目标车辆的位置信息对应的时间先后顺序形成目标车辆的运动轨迹。

优选地，装置包括：保存模块，用于云端服务器保存车辆上安装的行车记录仪上传的拍摄视频。

优选地，确定模块包括：视频确定单元，用于确定云端服务器中需要分析的拍摄视频；目标车辆确定单元，用于根据拍摄视频的内容确定要搜索的目标车辆；目标车辆分析单元，用于分析并获取目标车辆的特征信息，其中，目标车辆包括车辆的车型以及车牌号码。

优选地，视频获取模块包括：检索单元，用于检索云端服务器中保存的预设时间范围内的拍摄视频中与目标车辆的特征信息相关的拍摄视频；选择单元，用于根据预设标准在位置信息均大致相同的拍摄视频中选择其中一包含目标车辆的特征信息的拍摄视频。

优选地，车辆运动轨迹分析装置还包括：视频形成模块，用于将拍摄视频按照时间顺序先后顺序形成目标车辆的行车过程的视频，并将目标车辆的行车过程的视频与运动轨迹关联起来。

根据本申请的第三方面，本申请提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上所述的方法的步骤。

根据本申请的第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。

本申请的有益效果在于：通过确定待搜索的目标车辆的特征信息，根据目标车辆的特征信息在云端服务器上进行视频搜索，获取包含目标车辆的特征信息的拍摄视频，根据拍摄视频确定目标车辆的位置信息，再根据目标车辆的位置信息按照时间先后顺序形成目标车辆的运动轨迹，这样就能够快速地分析目标车辆的行驶轨迹，为办案人员办案快速提供线索，不耽误办案的时机。

附图说明

图1是本申请一实施例的车辆运动轨迹分析方法的流程图；

图2是图1中的车辆运动轨迹分析方法的步骤S101的流程图；

图3是图1中的车辆运动轨迹分析方法的步骤S102的流程图；

图4是本申请一实施例的车辆运动轨迹分析装置的原理图；

图5是图4中的车辆运动轨迹分析装置的确定模块的原理图；

图6是图4中的车辆运动轨迹分析装置的视频获取模块的原理图。

具体实施方式

下面结合附图和示例性实施例对本发明作进一步地描述，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，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。此外，如果已知技术的详细描述对于示出本发明的特征是不必要的，则将其省略。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

请参阅图1，本发明的一种车辆运动轨迹分析方法，方法包括：

步骤S101：确定待搜索的目标车辆的特征信息。

进一步地，在步骤S101前，包括：

步骤S100：云端服务器保存车辆上安装的行车记录仪上传的拍摄视频。本实施例中，车辆上的行车记录仪均具有2G/3G/4G的网络通信模块，能够在拍摄视频后，将拍摄到的视频通过通信模块上传至云端服务器，并且在开放权限的情况下，让其他用户可以共享拍摄到的视频或者图像。本实施例中，行车记录仪拍摄视频的同时，也会记录拍摄视频的位置信息和时间信息。

进一步地，请参阅图2，在步骤S101中，包括：

步骤S1011：确定云端服务器中需要分析的拍摄视频。本实施例中，可以通过人工筛选或者机器筛选的方式从云端服务器中选择确定需要分析的拍摄视频。比如，大致知道事故或者犯罪事件发生的时间以及发生的地点，在云端服务器的交互界面上，通过人工筛选或者机器筛选的方式可以找到大致时间范围内和大致地理位置内的事故或者犯罪时间发生时所拍摄到的视频。

步骤S1012：根据拍摄视频的内容确定要搜索的目标车辆。从拍摄视频中确定与事故或者犯罪事件相关的目标车辆主要是通过识别拍摄视频中的内容，判断视频中与事件相关联的目标车辆。

步骤S1013：分析并获取目标车辆的特征信息，其中，目标车辆包括车辆的车型以及车牌号码。在确定目标车辆后，分析目标车辆的车型以及车牌号码，其中车牌号码最具有代表性。

步骤S102：根据目标车辆的特征信息在云端服务器上进行视频搜索，获取包含目标车辆的特征信息的拍摄视频。

进一步地，请参阅图3，在根据车辆的特征信息进行设定范围内的视频搜索的步骤中，包括：

步骤S1021：检索云端服务器中保存的预设时间范围内的拍摄视频中与目标车辆的特征信息相关的拍摄视频。

本实施例中，预设时间范围可以为三天内，则检索云端服务器中以当前时间为起点，获取当前时间前后一天内的视频中包含车辆的车牌号码的视频。比如，当前时间为2017年5月6日10时，则检索在2017年5月5日10时至2017年5月7日10时之间的拍摄视频中，包含目标车辆的特征信息的视频。

步骤S1022：根据预设标准在位置信息相同的拍摄视频中选择其中一包含目标车辆的特征信息的拍摄视频。

本实施例中，因为在地理位置和时间点上，会有很多车辆上的行车记录仪拍摄到视频然后上传至云端服务器上的。为了避免重复，从这些地理位置和时间大致相同的视频中，选择其中一包含目标车辆特征信息的拍摄视频。

本实施例中，预设标准可以设置为图像清晰度，比如设置1280P的图像清晰度作为预设标准。如果图像清晰度为1280P的视频有两个以上，则任意选择一个即可。

步骤S103：根据拍摄视频确定目标车辆的位置信息。

本实施例中，行车记录仪拍摄视频时，一般记录拍摄的位置信息和时间信息，则该位置信息为拍摄到的目标车辆的位置信息。

步骤S104：根据目标车辆的位置信息形成目标车辆的运动轨迹。

本实施例中，将目标车辆的位置信息收集起来后，按时间先后顺序将位置信息进行排列，并且形成目标车辆的运动轨迹。

步骤S105：将拍摄视频对应的时间顺序先后顺序形成目标车辆的行车过程的视频。

本实施例中，将步骤S102筛选出来的拍摄视频按照时间先后顺序形成目标车辆的行车过程的视频。

本实施例中，还将目标车辆的行车过程的视频与目标车辆的运动轨迹关联起来，每段视频均对应运动轨迹上的位置信息，在播放视频的时候，可以看到目标车辆的轨迹变化，这样就能够更加清晰地反映目标车辆的行车过程，将目标车辆的引发事件的前后经过都清晰地还原了。

下面结合图1至图3来对本发明的工作原理进行说明。

假设有车辆B于2017年6月14日12时从A1地出发，于2017年6月15日10时左右在A2地协助抢劫犯，然后于2017年6月16日8时在A3地逃逸躲藏起来，相关部门要找到该车辆的行踪，结合本申请的车辆运动轨迹分析方法，具体流程如下。

首先，用户确定要搜索的车辆的特征信息，主要是浏览云端服务器上2017年6月15日9点30分至10点30分在A地的拍摄视频，通过了解和分析事件的经过，确定目标车辆B车。分析并获取B车的特征信息，获得B车的车牌号码为粤A123456。

根据B车的车牌号码搜索云端服务器中包含B车的车牌号码的图像信息的拍摄视频，其中，搜索的范围为云端服务器中以2017年6月15日10时为起点，前后一天的拍摄视频，亦既是检索2017年6月14日10时至2017年6月16日10时之间的视频，从这2017年6月14日10时至2017年6月16日10时之间的时间范围之内的视频中，获取包含B车的车牌号码的图像信息的拍摄视频。当然，如果找到的信息比较少，可以调整搜索的时间范围。

当在相同的地理位置和时间点出现多个拍摄视频时，从这些拍摄视频中选择清晰度最高的作为要分析的视频，比如，选择1280P的拍摄视频作为要分析的视频。如果出现多个1280P的拍摄视频，则选择任意一个作为要分析的拍摄视频。

获得要分析的拍摄视频后，提取拍摄视频的位置信息，将位置信息按照时间先后顺序排列，形成目标车辆的行车轨迹，该行车轨迹应该是B车从A1地出发，经过A2地，然后到达A3地的行车轨迹。

将筛选出来的视频按照时间先后顺序形成该目标车辆的行车过程的视频，并将目标车辆的行车过程的视频与运动轨迹关联起来，在播放目标车辆的行车过程的视频时，也可以看到目标车辆的运动轨迹的变化。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。相反，流程图中描绘的步骤可以改变执行顺序。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

相应的，依据计算机软件的功能模块化思维，与图1和图2所示的车辆运动轨迹分析方法的实施例对应，本发明还提供了一种车辆运动轨迹分析装置。请参阅图4至图6，以下具体揭示本装置包括的模块以及各模块实现的具体功能。本发明提出一种车辆运动轨迹分析装置，请参阅图4，该装置包括：

确定模块401，用于确定待搜索的目标车辆的特征信息。

进一步地，装置还包括：

保存模块400，用于云端服务器保存车辆上安装的行车记录仪上传的拍摄视频。本实施例中，车辆上的行车记录仪均具有2G/3G/4G的网络通信模块，能够在拍摄视频后，将拍摄到的视频通过通信模块上传至云端服务器，并且在开放权限的情况下，让其他用户可以共享拍摄到的视频或者图像。本实施例中，行车记录仪拍摄视频的同时，也会记录拍摄视频的位置信息和时间信息。

进一步地，请参阅图5，确定模块401包括：

视频确定单元4011，用于确定云端服务器中需要分析的拍摄视频。本实施例中，可以通过人工筛选或者机器筛选的方式从云端服务器中选择确定需要分析的拍摄视频。比如，大致知道事故或者犯罪事件发生的时间以及发生的地点，在云端服务器的交互界面上，通过人工筛选或者机器筛选的方式可以找到大致时间范围内和大致地理位置内的事故或者犯罪时间发生时所拍摄到的视频。

目标车辆确定单元4012，用于根据拍摄视频的内容确定要搜索的目标车辆。从拍摄视频中确定与事故或者犯罪事件相关的目标车辆主要是通过识别拍摄视频中的内容，判断视频中与事件相关联的目标车辆。

目标车辆分析单元4013，用于分析并获取目标车辆的特征信息，其中，目标车辆包括车辆的车型以及车牌号码。在确定目标车辆后，分析目标车辆的车型以及车牌号码，其中车牌号码最具有代表性。

视频获取模块402，用于根据目标车辆的特征信息在云端服务器上进行视频搜索，获取包含目标车辆的特征信息的拍摄视频。进一步地，请参阅图6，视频获取模块402包括：

检索单元4021，用于检索云端服务器中保存的预设时间范围内的拍摄视频中与目标车辆的特征信息相关的拍摄视频。

本实施例中，预设时间范围可以为三天内，则检索云端服务器中以当前时间为起点，获取当前时间前后一天内的视频中包含车辆的车牌号码的视频。比如，当前时间为2017年5月6日10时，则检索在2017年5月5日10时至2017年5月7日10时之间的拍摄视频中，包含目标车辆的特征信息的视频。

选择单元4022，用于根据预设标准在位置信息均大致相同的拍摄视频中选择其中一包含目标车辆的特征信息的拍摄视频。

本实施例中，因为在地理位置和时间点上，会有很多车辆上的行车记录仪拍摄到视频然后上传至云端服务器上的。为了避免重复，从这些地理位置和时间大致相同的视频中，选择其中一包含目标车辆特征信息的拍摄视频。

本实施例中，预设标准可以设置为图像清晰度，比如设置1280P的图像清晰度作为预设标准。如果图像清晰度为1280P的视频有两个以上，则任意选择一个即可。

位置信息获取模块403，用于根据拍摄视频确定目标车辆的位置信息。本实施例中，行车记录仪拍摄视频时，一般记录拍摄的位置信息和时间信息，则该位置信息为拍摄到的目标车辆的位置信息。

运动轨迹形成模块404，用于根据目标车辆的位置信息形成目标车辆的运动轨迹。

本实施例中，将目标车辆的位置信息收集起来后，按时间先后顺序将位置信息进行排列，并且形成目标车辆的运动轨迹。

进一步地，车辆运动轨迹分析装置还包括：

视频形成模块405，用于将拍摄视频对应的时间顺序先后顺序形成目标车辆的行车过程的视频，并将目标车辆的行车过程的视频与运动轨迹关联起来。

本公开还提出一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上所述车辆运动轨迹分析方法的步骤。

处理器执行所述计算机程序时实现上述各个方法实施例中的步骤，例如图1至图3所示的步骤。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4至图6的功能模块。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述视频显示装置中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成如图4所示的模块，各模块具体功能如上面的说明。

所述车辆运动轨迹分析装置可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备，也可以行车记录仪、运动相机等拍摄设备。所述**装置/终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是视频显示装置的示例，并不构成对视频显示装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述视频显示装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述视频显示装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个视频显示装置的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述视频显示装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

本公开提出一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述车辆运动轨迹分析方法的步骤。

所述车辆运动轨迹分析装置集成的模块/单元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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

本申请的有益效果在于：通过确定待搜索的目标车辆的特征信息，根据目标车辆的特征信息在云端服务器上进行视频搜索，获取包含目标车辆的特征信息的拍摄视频，根据拍摄视频确定目标车辆的位置信息，再根据目标车辆的位置信息按照时间先后顺序形成目标车辆的运动轨迹，这样就能够快速地分析目标车辆的行驶轨迹，为办案人员办案快速提供线索，避免了耽误办案的时机。

本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关硬件完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存取存储器、磁盘或光盘等。

以上内容是结合具体的实施方式对本申请所作的进一步详细说明，不能认定本申请的具体实施只局限于这些说明。对于本申请所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换。

Claims (10)

1.一种车辆运动轨迹分析方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待搜索的目标车辆的特征信息；

根据所述目标车辆的特征信息在云端服务器上进行视频搜索，获取包含所述目标车辆的特征信息的拍摄视频；

根据所述拍摄视频确定所述目标车辆的位置信息；

根据所述目标车辆的位置信息对应的时间先后顺序形成所述目标车辆的运动轨迹。

2.如权利要求1所述的车辆运动轨迹分析方法，其特征在于，在所述确定待搜索的目标车辆的特征信息的步骤前，包括：

所述云端服务器保存车辆上安装的行车记录仪上传的拍摄视频。

3.如权利要求1所述的车辆运动轨迹分析方法，其特征在于，在所述确定要搜索的车辆的特征信息的步骤中，包括：

确定所述云端服务器中需要分析的拍摄视频；

根据所述拍摄视频的内容确定要搜索的目标车辆；

分析并获取所述目标车辆的特征信息，其中，所述目标车辆包括车辆的车型以及车牌号码。

4.如权利要求1所述的车辆运动轨迹分析方法，其特征在于，在所述根据车辆的特征信息进行设定范围内的视频搜索的步骤中，包括：

检索所述云端服务器中保存的预设时间范围内的拍摄视频中与所述目标车辆的特征信息相关的拍摄视频；

根据预设标准在所述位置信息均大致相同的拍摄视频中选择其中一包含所述目标车辆的特征信息的拍摄视频。

5.如权利要求4所述的车辆运动轨迹分析方法，其特征在于，在所述形成目标车辆的运动轨迹的步骤之后，所述车辆运动轨迹分析方法还包括步骤：

将所述拍摄视频按照时间顺序先后顺序形成所述目标车辆的行车过程的视频，并将所述目标车辆的行车过程的视频与运动轨迹关联起来。

6.一种车辆运动轨迹分析装置，其特征在于，所述装置包括：

确定模块，用于确定待搜索的目标车辆的特征信息；

视频获取模块，用于根据所述目标车辆的特征信息在云端服务器上进行视频搜索，获取包含所述目标车辆的特征信息的拍摄视频；

位置信息获取模块，用于根据所述拍摄视频确定所述目标车辆的位置信息；

运动轨迹形成模块，用于根据所述目标车辆的位置信息对应的时间先后顺序形成所述目标车辆的运动轨迹。

7.如权利要求6所述的车辆运动轨迹分析装置，其特征在于，所述装置包括：

保存模块，用于所述云端服务器保存车辆上安装的行车记录仪上传的拍摄视频。

8.如权利要求6所述的车辆运动轨迹分析装置，其特征在于，所述确定模块包括：

视频确定单元，用于确定所述云端服务器中需要分析的拍摄视频；

目标车辆确定单元，用于根据所述拍摄视频的内容确定要搜索的目标车辆；

目标车辆分析单元，用于分析并获取所述目标车辆的特征信息，其中，所述目标车辆包括车辆的车型以及车牌号码。

9.如权利要求6所述的车辆运动轨迹分析装置，其特征在于，所述视频获取模块包括：

检索单元，用于检索所述云端服务器中保存的预设时间范围内的拍摄视频中与所述目标车辆的特征信息相关的拍摄视频；

选择单元，用于根据预设标准在所述位置信息均大致相同的拍摄视频中选择其中一包含所述目标车辆的特征信息的拍摄视频。

10.如权利要求9所述的车辆运动轨迹分析装置，其特征在于，所述车辆运动轨迹分析装置还包括：

视频形成模块，用于将所述拍摄视频按照时间顺序先后顺序形成所述目标车辆的行车过程的视频，并将所述目标车辆的行车过程的视频与运动轨迹关联起来。