CN111369804B - 一种车辆数据处理方法、装置、电子设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种车辆数据处理方法、装置、电子设备、存储介质。其中，所述方法包括：获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据作为目标过车数据；其中，所述目标车辆为在所述预设时间范围内、在所述预设区域产生有至少一个驶出过车数据的车辆，所述驶出过车数据为表示所述目标车辆驶出所述预设区域的过车数据；针对同一个所述驶出过车数据，执行如下步骤：确定所述目标过车数据中，与所述驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为区域内部过车数据；如果所述下一个过车数据为所述区域内部过车数据，则确定所述目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。可以降低监管的成本。

Description

一种车辆数据处理方法、装置、电子设备、存储介质

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，特别是涉及一种车辆数据处理方法、装置、电子设备、存储介质。

背景技术

为对道路交通进行监管，相关技术中可以设置监控设备采集监控场景中车辆的过车数据，通过分析采集到的过车数据，确定监控场景中的各个车辆是否存在异常状况。示例性的，可以根据采集到的过车数据，确定监控场景中是否存在套牌车，以对套牌车进行管制。

但是单位时间内能够处理的过车数据有限，当采集到的过车数据的数量较多时，可能需要花费较多时间对这些过车数据进行分析，导致监管的成本较高。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种车辆数据处理方法、装置、电子设备、存储介质，以实现提高过车数据的处理效率，降低监管的成本。具体技术方案如下：

在本发明的第一方面，提供了一种车辆数据处理方法，所述方法包括：

获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据作为目标过车数据；其中，所述目标车辆为在所述预设时间范围内、在所述预设区域产生有至少一个驶出过车数据的车辆，所述驶出过车数据为表示所述目标车辆驶出所述预设区域的过车数据；

针对同一个所述驶出过车数据，执行如下步骤：

确定所述目标过车数据中，与所述驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为区域内部过车数据，其中，所述区域内部过车数据为表示所述目标车辆在所述预设区域内部行驶的过车数据，且所述下一个过车数据的过车时间晚于所述目标过车数据中的过车时间；

如果所述下一个过车数据为所述区域内部过车数据，则确定所述目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

所述方法还包括：

确定所述下一个过车数据中的过车时间与所述驶出过车数据中的过车时间之间的过车时间差是否小于预设阈值；

所述如果所述下一个过车数据为所述区域内部过车数据，则确定所述目标车辆的目标过车数据为异常过车数据，包括：

如果所述下一个过车数据为所述区域内部过车数据，并且所述过车时间差小于所述预设阈值，则确定所述目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的目标过车数据，包括：

获取预设时间范围内、预设区域的边界卡口所采集的边界过车数据；

从所述边界过车数据中确定驶出过车数据；

确定所述驶出过车数据中的过车标识对应的车辆为目标车辆，并获取所述目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据，作为目标过车数据；所述目标过车数据包括所述边界过车数据中过车标识与所述目标车辆对应的过车数据。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

确定所述目标车辆的目标过车数据中，与所述驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为驶入过车数据，其中，所述驶入过车数据为表示所述目标车辆驶入所述预设区域的过车数据；

如果所述下一个过车数据为所述驶入过车数据，则确定所述目标车辆的目标过车数据为正常过车数据。

在本发明的第二方面，提供了一种车辆数据处理装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据作为目标过车数据；其中，所述目标车辆为在所述预设时间范围内、在所述预设区域产生有至少一个驶出过车数据的车辆，所述驶出过车数据为表示所述目标车辆驶出所述预设区域的过车数据；

数据检测模块，用于针对同一个所述驶出过车数据，执行如下步骤：

确定所述目标过车数据中，与所述驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为区域内部过车数据，其中，所述区域内部过车数据为表示所述目标车辆在所述预设区域内部行驶的过车数据，且所述下一个过车数据的过车时间晚于所述目标过车数据中的过车时间；

如果所述下一个过车数据为所述区域内部过车数据，则确定所述目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述数据检测模块，还用于确定所述下一个过车数据中的过车时间与所述驶出过车数据中的过车时间之间的过车时间差是否小于预设阈值；

所述数据检测模块，具体用于如果所述下一个过车数据为所述区域内部过车数据，并且所述过车时间差小于所述预设阈值，则确定所述目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述数据获取模块，具体用于获取预设时间范围内、预设区域的边界卡口所采集的边界过车数据；

从所述边界过车数据中确定驶出过车数据；

确定所述驶出过车数据中的过车标识对应的车辆为目标车辆，并获取所述目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据，作为目标过车数据；所述目标过车数据包括所述边界过车数据中过车标识与所述目标车辆对应的过车数据。

结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述数据检测模块，还用于确定所述目标车辆的目标过车数据中，与所述驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为驶入过车数据，其中，所述驶入过车数据为表示所述目标车辆驶入所述预设区域的过车数据；

如果所述下一个过车数据为所述驶入过车数据，则确定所述目标车辆的目标过车数据为正常过车数据。

在本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面任一所述的方法步骤。

在本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的方法步骤。

本发明实施例提供的车辆数据处理方法、装置、电子设备、存储介质，可以利用正常车辆在驶出预设区域后，应当先驶入预设区域才可能出现在预设区域内部的特点，针对目标车辆的目标过车数据中的驶出过车数据以及驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据进行分析，进而确定异常过车数据，有效降低了所需要处理的过车数据的数据量，因此提高了过车数据的处理效率，降低监管成本。当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为为本发明实施例提供的车辆数据处理方法的一种流程示意图；

图2为本发明实施例提供的异常过车数据确定方法的一种流程示意图；

图3为本发明实施例提供的套牌车检测方法的一种流程示意图；

图4为本发明实施例提供的套牌车检测方法的另一种流程示意图；

图5为本发明实施例提供的过车数据分类方法的一种流程示意图；

图6为本发明实施例提供的车辆数据处理装置的一种结构示意图；

图7为本发明实施例提供的套牌车检测装置的一种结构示意图；

图8为本发明实施例提供的电子设备的一种结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参见图1，图1所示为本发明实施例提供的车辆数据处理方法的一种流程示意图，可以包括：

S101，获取目标车辆在预设时间范围内、预设区域产生的过车数据作为目标过车数据；其中，目标车辆为在预设时间范围内、在预设区域产生有一个或多个驶出过车数据的车辆，驶出过车数据为表示目标车辆驶出预设区域的过车数据。

可以理解的是，在预设时间范围内、预设区域内未产生驶出过车数据的车辆，不具有空降套牌车的嫌疑，因此，利用在预设时间范围内、预设区域产生有驶出过车数据的目标车辆的目标过车数据进行分析，可提高分析效率。

每个目标过车数据可以包括过车时间、车辆标识信息以及用于表示该目标车辆驶出预设区域、或者驶入预设区域、或者在预设区域内部行驶的车辆行驶状态。

过车时间用于表示采集到该过车数据的时间，例如假设采集设备在19：00采集到一过车数据，则该过车数据的过车时间为19:00。

车辆行驶状态用于表示该目标车辆驶出预设区域，或者用于表示该目标车辆驶入预设区域，或者用于表示该目标车辆在预设区域的内部行驶。示例性的，车辆行驶状态可以是取值为1-3的字段，当车辆行驶状态为1时，表示该目标车辆驶出预设区域，当车辆行驶状态为2时，表示该目标车辆驶入预设区域，当车辆行驶状态为3时，表示该目标车辆在预设区域的内部区域行驶。

为描述方便，下文称表示目标车辆驶出预设区域的过车数据为驶出过车数据，表示目标车辆驶入预设区域的过车数据为驶入过车数据，表示目标车辆在预设区域内部行驶的过车数据为区域内部过车数据。关于如何从目标过车数据中确定驶出过车数据、驶入过车数据以及区域内部过车数据将在后续的实施例中进行详细的说明，在此不再赘述。

车辆标识信息为标识车辆的信息，即不同车辆的车辆标识信息不同，相同车辆的车辆标识信息相同。例如，车辆标识信息可以是车辆的车牌号，又例如，车辆标识信息可以是车辆的车牌号以及车牌颜色。

预设区域可以是指用户预先设置的一个区域，如整个城区、城区中一环以内的区域、城区中三环以内等。可以是预先设置多个采集设备，分别对预设区域的出口、入口以及内部的车辆进行采集，得到多个过车数据。

预设时间范围可以是用户根据实际需求指定的一个连续时间段，例如10月1号0:00至10月7号24:00。

S102，针对同一个目标车辆的同一个驶出过车数据，确定目标过车数据中，与驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为区域内部过车数据，且下一个过车数据的过车时间晚于目标过车数据中的过车时间。

其中，时域相邻的下一个过车数据是指，按照过车时间先后顺序排序时，位于驶出过车数据下一位的过车数据。可以理解的是，目标车辆驶出预设区域是一个过程，在该过程中目标车辆可能被先后多次采集到，这多次采集到的过车数据可以被视为同一个驶出过车数据(也可以被合并为同一个驶出过车数据)。例如，在设定的时间间隔范围内采集到的多个驶出过车数据，视为同一个驶出过车数据。

可以理解的是，车辆是连续位移的，因此，对于正常车辆，车辆行驶状态在时域上的变化应当是连续的。例如如果在时刻A驶出预设区域，则该车辆只有在某一时刻再次驶入预设区域后，才可能在预设区域内行驶。因此，假设时刻B晚于时刻A，如果在时刻B，该车辆在预设区域内行驶，则在时刻A到时刻B之间的某一个时刻，该车辆应该驶入预设区域。

即目标过车数据中，对于一个驶出过车数据，如果存在一个区域内部过车数据，并且该区域内部过车数据位于该驶出过车数据之后，则该驶出过车数据和该区域内部过车数据间理论上应当存在至少一个驶入过车数据。

而对于异常车辆，以套牌车为例，由于在套牌后车辆的车辆标识会发生变化，因此套牌车的过车数据可能不在目标过车数据中。示例性的，假设一车牌号为车牌号A的车辆于9:00驶出预设区域，并在10:00再次驶入预设区域，如果驶入预设区域时，该车辆的车牌号被更改为车牌号B，在驶入预设区域后，该车辆的车牌号再被更换为车牌号A。则可以获取到过车数据：过车数据1(9:00，车牌号A，驶出)、过车数据2(10：00，车牌号B，驶入)、过车数据3(11:00，车牌号A，区域内部)。假设目标车辆为车牌号A的车辆，则获取到的目标过车数据包括过车数据1和过车数据3，过车数据1为驶出过车数据，过车数据3为区域内部过车数据，目标过车数据中不存在时间位于9:00-11:00间的驶入过车数据。

S103，如果下一个过车数据为区域内部过车数据，则确定目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

如前述分析，如果目标车辆为正常车辆，则目标车辆的目标过车数据中，与驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据理论上为驶入过车数据。因此，如果目标车辆的目标过车数据中，与驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据为区域内部过车数据，则可以确定目标车辆的目标过车数据存在异常。

在一种可能的实施例中，方法还可以包括确定目标车辆的目标过车数据中，与驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为驶入过车数据，驶入过车数据为表示目标车辆驶入预设区域的过车数据。如果下一个过车数据为驶入过车数据，则确定目标车辆的目标过车数据为正常过车数据。

驶入过车数据可以通过下述方法确定：

从目标过车数据中确定在预设区域的边界过车卡口采集到的边界过车数据，并将边界过车数据中，满足驶入条件的边界过车数据确定为驶入过车数据，驶入条件为：该边界过车数据是在卡口方向为驶出预设区域方向例如出城方向的边界卡口采集到的，且该边界过车数据中的车辆模型为车尾；或者，该边界过车数据是在卡口方向为驶入预设区域方向例如入城方向的边界卡口采集到的，且该边界过车数据中的车辆模型为车头。

选用该实施例可以利用正常车辆在驶出预设区域后，应当先驶入预设区域才可能出现在预设区域内部的特点，针对目标车辆的目标过车数据中的驶出过车数据以及驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据进行分析，进而确定异常过车数据，有效降低了所需要处理的过车数据的数据量，因此提高了过车数据的处理效率，降低监管成本。

下面将以识别套牌车的应用场景为例，对异常过车数据的确定进行说明，可以参见图2，图2所示为本发明实施例提供的异常过车数据确定方法的一种流程示意图，可以包括：

S201，确定目标过车数据中的驶出过车数据。

驶出过车数据的确定方法可以为：

从目标过车数据中确定在预设区域的边界过车卡口采集到的边界过车数据，将边界过车数据中，满足驶出条件的边界过车数据确定为驶出过车数据，驶出条件为：该边界过车数据是在卡口方向为驶出预设区域方向例如出城方向的边界卡口采集到的，且该边界过车数据中的车辆模型为车头。或者，该边界过车数据是在卡口方向为驶入预设区域方向例如入城方向的边界卡口采集到的，且该边界过车数据中的车辆模型为车尾。

S202，针对目标过车数据中的每个驶出过车数据，确定目标车辆的目标过车数据中，与驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为区域内部过车数据。

S203，确定下一个过车数据中的过车时间与驶出过车数据中的过车时间之间的过车时间差是否小于预设阈值。

预设间隔阈值可以是根据实际需求或者经验进行设置的。在其他可能的实施例中，S203可以是在S202之前执行的，也可以是和S202并行或交替执行的，本实施例对此不做限制。

S204，如果下一个过车数据为区域内部过车数据，并且过车时间差小于预设阈值，则确定目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

采集设备受限制于采集能力，或因出现故障，可能无法采集到每个车辆的每个过车数据。因此，在一些应用场景中，正常车辆驶入预设区域的过程中，可能没有被采集设备采集到，导致该正常车辆的过车数据中可能存在一个驶出过车数据，并且该驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据为区域内部过车数据。而当车辆驶出预设区域后，往往在一段时间内不会再次驶入预设区域，因此如果过车时间差小于预设阈值，则可以认为该车辆为异常车辆。如果过车时间差大于预设阈值，则可以认为该驶出过车数据和该区域内部过车数据间，本应当存在至少一个驶入过车数据，但是因为采集设备的原因没有采集到该驶入过车数据，因此可以认为该目标车辆的目标过车数据为正常过车数据。

选用该实施例，可以结合过车时间差，降低将正常过车数据误判为异常过车数据的可能性。

下面将对目标过车数据的获取的进行说明，在一种可能的实施例中，目标过车数据可以通过以下方式获取得到的：

获取预设时间范围内、预设区域的边界卡口所采集的边界过车数据，从边界过车数据中确定驶出过车数据，确定驶出过车数据中的过车标识对应的车辆为目标车辆，并获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据，作为目标过车数据，目标过车数据中包括边界过车数据中过车标识与目标车辆对应的过车数据。

示例性的，假设边界过车数据中存在驶出过车数据1，驶出过车数据1的过车标识对应于车辆1，则可以将车辆1作为目标车辆，并获取车辆1在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据，作为目标过车数据，获取到的目标过车数据中包括驶出过车数据1。

边界过车数据可以是从预设过车数据库中读取得到的，预设过车数据库中存储有过车数据。假设需要处理3月12号早上9:00到晚上21:00点这一时间段内的过车数据，在一种可能的实施例中，可以遍历过车数据库中的所有过车数据，以确定每个过车数据的过车时间是否处于该时间段内，如果该过车数据处于该时间段内，则读取该过车数据，以获取这该时间段内的过车数据进行处理。但是当预设过车数据库中存储的过车数据的数据量较大时，遍历预设过车数据库可能花费较多时间，导致车辆数据处理的效率较低。

在另一种可能的实施例中，预设过车数据库中的过车数据可以是按照过车时间先后顺序存储的，以预设数据库为Hbase(HadoopDatabase，海杜普数据库)为例，则可以所存储的过车数据中过车时间越早的过车数据，分配越小(或越大)的rowkey(键值)。

在读取过车数据时，可以是从预设过车数据库中，从过车时间为预设起始时刻的过车数据开始，直至过车时间为预设结束时刻的过车数据，连续读取多个过车数据。仍以Hbase为例，假设Hbase中过车时间越小的过车数据的rowkey越小，则可以在Hbase中查找到过车时间为预设起始时刻的过车数据，从该过车数据开始，利用scan函数连续读取多个过车数据，直至读取过车时间为预设结束时刻的过车数据。由于Hbase中过车时间越小的过车数据的rowkey越小，因此过车时间为预设起始时刻的过车数据，至过车时间为预设结束时刻的过车数据间的所有过车数据的过车时间属于预设起始时刻至预设结束时刻这一时间段。

选用该实施例，可以通过合理设置预设过车数据库中过车数据的存储方式，以减少从预设过车数据库中读取过车数据所需要花费的时间，有效提高车辆数据处理的效率。

采集设备采集到的过车数据可能存在一定误差，以采集设备为图像采集设备为例，出于一些特殊原因，图像采集设备采集到的车辆图像可能较为模糊，也可能车辆图像中车牌被部分遮挡，导致根据这些车辆图像确定得到的过车数据中车辆标识标识信息准确性较低。如果过车数据中包含的车辆标识信息不准确，则可能无法通过对该过车数据进行车辆数据处理得到准确的处理结果。因此，对这些过车数据进行处理可能导致计算资源的浪费。

在一种可能的实施例中，可以对过车数据进行过滤。例如，可以是从过车数据中，筛除车辆标识信息不符合预设规则的过车数据，得到过滤后的过车数据。预设规则可以根据实际需求或者经验设置，例如，以中国车辆的车牌号为例，理论上第一个字符为汉字，第二个字符为字母，如果一个过车数据中的车辆标识信息表示车牌号中第一个字符为数字，则可以筛除该过车数据。在后续步骤中，只需要对过滤后的过车数据进行处理，可以有效减少计算资源的浪费。

参见图3，图3所示为本发明实施例提供的套牌车检测方法的一种流程示意图，可以包括：

S301，获取待检测车辆驶出预设区域的时间，作为驶出时间。

根据应用场景的不同，预设区域可以是指用户预先设置的一个区域，如整个城区、城区中一环以内的区域、城区中三环以内等。可以是预先在预设区域的边界监控点处设置传感器(如图像传感器、车辆电子标识读写器等)，以获取待检测车辆驶出预设区域的时间。

示例性的，以预设区域为整个城区为例，可以是在城区的每个卡口处预先设置相机，用于拍摄从卡口驶出的车辆，得到车辆图像，并从车辆图像中识别出车牌号码，对应保存识别到的车牌号码与拍摄到车辆图像的时间，其中拍摄到该车辆图像的时间作为该车牌号码所表示的车辆的驶出时间，则可以根据待检测车辆的车牌号码，确定该待检测车辆驶出时间。

S302，确定从驶出时间起的预设时长内，待检测车辆是否在预设区域内部被监测到，并且未被监测到驶入该预设区域。

可以是预先在预设区域的内部监控点布置传感器(如图像传感器、车辆电子标识读写器等)，用于监测出现在这些内部监控点的车辆。示例性的，可以是在多个内部监控点预先设置相机，用于拍摄经过这些内部监控点的车辆，得到车辆图像。并从车辆图像中识别出车牌号码，对应保存识别到的车牌号码与拍摄到车辆图像的时间，其中，拍摄到车辆图像的时间作为该车牌号码所表示的车辆在预设区域内部被监测到的时间。可以是基于待检测车辆的车牌号，确定待检测车辆在预设区域内被监测到的时间。

驶入预设区域的时间的确定方式，可以参见前述S301中关于驶出时间的确定方式的相关描述，驶入预设区域的时间的确定方式可以类比得到，在此不再赘述。

S303，如果从驶出时间起的预设时长内，待检测车辆在预设区域内被监测到，并且未被监测到驶入预设区域，确定车辆为套牌车。

为讨论方便，下文中以24小时制表示的时间，均指在同一天内的时间，假设待检测车辆的驶出时间为6:00，预设时长为1个小时，待检测车辆在预设区域内部被监测到的时间分别为5:30、6:40、12:30。

如果待检测车辆在6:20被监测到驶入预设区域，则可以认为该待检测车辆在6:00驶出预设区域后，20分钟重新驶入预设区域，因此在6:40在预设区域内被监测到是合理的，此时可以认为待检测车辆不是套牌车(也可以对待检测车辆进行进一步的检测，本实施例对此不做限制)。

如果待检测车辆在6:40前未被监测到驶入该预设区域，则可以认为待检测车辆在6:00驶出预设区域后，在未重新驶入预设区域的情况下，突然在6:40出现在预设区域内部，这种情况可以认为是不合理的。可以认为待检测车辆实际在6:00到6:40这段时间内驶入预设区域，但是所使用的车牌与6:00驶出预设区域时的车牌不一样，因此可以认为待检测车辆为套牌车。

选用该实施例，可以基于待检测车辆在预设区域的边缘和内部的过车数据，判断待检测车辆驶出预设区域、驶入预设区域以及在预设区域内部出现这三类事件之间的时间顺序是否合理，以实现有效的检测出套牌车。

为更清楚的对本发明实施例提供的套牌车检测方法进行说明，下面将结合具体的应用场景进行说明，为讨论方便，假设预设区域为整个城区，并且预先在城区的每个卡口(每个卡口可以视为一个边界监控点)设置相机，每个卡口可以设置一个或多个相机，用于拍摄驶过卡口的车辆。并且预先在城区内多个内部监控点设置相机，用于拍摄经过这些内部监控点的车辆。

这些相机在拍摄到的车辆图像，可以是利用集成的智能引擎对车辆图像进行车牌号识别，得到车辆图像中车辆的车牌号，也可以是将这些车辆图像发送至预设的后端服务器，由后端服务器对车辆图像进行车牌号识别，得到车辆图像中车辆的车牌号。

将拍摄到车辆图像的时间作为过车时间，和车牌号作为过车数据对应保存于预设数据库(hbase)中，在该数据库中过车数据可以是按照过车时间进行排序的(根据应用场景的不同，可以是正序排序也可以是逆序排序，本实施例对此不做限制)。示例性的，假设过车数据1的过车时间为6:00，过车数据2的过车时间为6:30，过车数据3的过车时间为6:15，则在该数据库中，过车数据3位于过车数据1和过车数据2之间。

可以理解的是，按照时间顺序排列过车数据，可以降低获取指定时间窗口内(如前一天内)的过车数据所需要的操作量，以提高过车数据的读取速度。示例性的，假设0:00的过车数据为第10000条过车数据，24:00的过车数据为第300000条过车数据，则可以从数据库中读取第10000条至第300000条过车数据，即可获取前一天内的过车数据。

参见图4，图4所示为本发明实施例提供的套牌车检测方法的另一种流程示意图，可以包括：

S401，从数据库中读取预设时间窗口内的过车数据。

在本实施例中，数据库中过车数据是按照过车时间排列的，读取方式可以如前述描述。在其他可选的实施例中，数据库中过车数据也也可以是按照其他方式排列，此时可以采取相应的读取方式，本实施例对此不做限制。

S402，对过车数据进行分类。

在本实施例中，过车数据可以根据过车数据的车辆行驶状态分为三类，表示车辆驶出预设区域的过车数据(由于在该实施例中，预设区域为整个城区，因此下文称出城过车数据)、表示车辆驶入预设区域的过车数据(由于该实施例中，假设预设区域为整个城区，因此下文称入城过车数据)，表示车辆在预设区域内部行驶的过车数据(即车辆行驶状态用于表示采集到的车辆正在预设区域内行驶的过车数据，由于该实施例中，预设区域为整个城区，因此下文称城内车过车数据)。

S403，根据车牌号，对过车数据进行合并。

可以理解的是，在该实施例中过车数据包括车牌号和过车时间，其中，过车牌号可以视为车辆的车辆标识信息，因此可以称为键值(key)，而过车时间用于表示该车辆被采集到的时间，可以视为该车辆的值(value)。即此时，每条过车数据可以视为key-value的形式。

根据车牌号，对过车数据进行合并，可以是将key相同的过车数据中的value合并至一个集合中(下文称value集合)，示例性的，假设一个车辆的key为“浙AXXXXXXX”，该车辆分别在6:30、7:00、8：00被采集到，并产生相应的过车数据。则在对过车数据合并后，可以得到集合{6:30,7:00,8:00}。

S404，对于每个key，将该key对应的value集合升序排序。

示例性的，假设一个value集合为{6:30，8:50,7:20,5:40}，则升序排序后，变为{5:40，6:30，7:20，8:50}，在其他可能的实施例中也可以是降序排序。

S405，遍历key，针对每个key，遍历该key对应的value集合中每个出城过车数据的value，确定value集合中位于该value的下一位的value是否属于城内过车数据，并且该value与该value的下一位的value之间的差值小于预设时长。

S406，如果value集合中位于该value的下一位的value属于城内过车数据，并且该value与该value的下一位的value之间的差值小于预设时长，确定该key所表示的车辆为套牌车。

可以理解的是，由于value集合中，value是升序排序的，因此如果一个value属于出城过车数据，并且value集合中位于该value的下一位的value属于城内过车数据，并且这两个value的差值小于预设时长。则可以认为该key所表示的车辆，在被监测到驶出城区后，在没有被监测到重新驶入城区的情况下，突然出现在城区内部，因此可以认为该key所表示的车辆为套牌车，即如果value集合中位于该value的下一位的value属于城内过车数据，并且该value与该value的下一位的value之间的差值小于预设时长，则可以确定该value所属的过车数据为异常过车数据。

可以理解的是，用于采集内部监控点的过车数据的采集设备采集到的过车数据为城内过车数据，用于采集边界监控点的过车数据的采集设备采集到的过车数据则可能是出城过车数据，也可以是入城过车数据，因此需要进行区别分类，因此下面将结合具体的应用场景，对入城过程数据和出城过车数据的区别分类进行说明，可以参见图5，图5所示为本发明实施例提供的过车数据分类方法的一种流程示意图，可以包括：

S501，获取过车数据的车辆模型数据。

以采集设备为图像采集设备为例，车辆模型数据可以是从图像采集设备采集到的车辆中提取得到的。车辆模型数据用于表示车辆图像为车头图像还是车尾图像。可以理解的是，车辆的车头和车尾的外部轮廓往往存在一定差异，并且车辆的车头部分可能设置有副驾驶遮阳板、年检标签、挂件、主驾驶遮阳板，车辆的车尾部分可能设置有备胎，因此车头部分和车尾部分的外观会存在一定差异，因此可以从车辆图像中提取得到车辆模型数据，用于表示车辆图像为车头图像还是车尾图像。

S502，基于相机朝向和车辆模型数据，对过车数据进行分类。

可以理解的是，如果相机朝向入城方向，并且车辆模型数据表示车辆图像为车尾图像，则该过车数据为入城过车数据，即可以将该过车数据的车辆行驶状态设置为用于表示正在驶入预设区域的车辆行驶状态。如果相机朝向为出城方向，并且车辆模型数据表示车辆图像为车尾图像，则该过车数据为出城过车数据，即可以将该过车数据的车辆行驶状态设置为用于表示正在驶出预设区域的车辆行驶状态。如果相机朝向入城方向，并且车辆模型数据表示车辆图像为车头图像，则该过车数据为出城过车数据，即可以将该过车数据的车辆行驶状态设置为用于表示正在驶出预设区域的车辆行驶状态。如果相机朝向为出城方向，并且车辆模型数据表示车辆图像为车头图像，则该过车数据为入城过车数据，即可以将该过车数据的车辆行驶状态设置为用于表示正在驶入预设区域的车辆行驶状态。

参见图6，图6所示为本发明实施例提供的车辆数据处理装置的一种结构示意图，可以包括：

数据获取模块601，用于获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据作为目标过车数据；其中，目标车辆为在预设时间范围内、在预设区域产生有至少一个驶出过车数据的车辆，驶出过车数据为表示目标车辆驶出预设区域的过车数据；

数据检测模块602，用于针对同一个驶出过车数据，执行如下步骤：

确定目标过车数据中，与驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为区域内部过车数据，其中，区域内部过车数据为表示目标车辆在预设区域内部行驶的过车数据，且下一个过车数据的过车时间晚于目标过车数据中的过车时间；

如果下一个过车数据为区域内部过车数据，则确定目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

在一种可能的实现方式中，数据检测模块602，还用于确定下一个过车数据中的过车时间与驶出过车数据中的过车时间之间的过车时间差是否小于预设阈值；

数据检测模块602，具体用于如果下一个过车数据为区域内部过车数据，并且过车时间差小于预设阈值，则确定目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

在一种可能的实现方式中，数据获取模块601，具体用于获取预设时间范围内、预设区域的边界卡口所采集的边界过车数据；

从边界过车数据中确定驶出过车数据；

确定驶出过车数据中的过车标识对应的车辆为目标车辆，并获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据，作为目标过车数据；目标过车数据包括边界过车数据中过车标识与目标车辆对应的过车数据。

在一种可能的实现方式中，数据检测模块602，还用于确定目标车辆的目标过车数据中，与驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为驶入过车数据，其中，驶入过车数据为表示目标车辆驶入预设区域的过车数据；

如果下一个过车数据为驶入过车数据，则确定目标车辆的目标过车数据为正常过车数据。

参见图7，图7所示为本发明实施例提供的套牌车检测装置的一种结构示意图，可以包括：

驶出监测模块701，用于获取待检测车辆驶出预设区域的时间，作为驶出时间；

套牌检测模块702，用于确定从驶出时间起的预设时长内，待检测车辆是否在预设区域内部被监测到，并且待检测车辆在预设区域内部被监测到之前未被监测到驶入预设区域；

如果从驶出时间起的预设时长内，待检测车辆在预设区域内部被监测到，并且未被监测到驶入预设区域，确定车辆为套牌车。

在一种实施例中，驶出监测模块701，具体用于获取设置于预设区域的边界监控点的传感器采集到的待检测车辆的车辆模型数据；

当传感器的朝向与车辆模型数据满足以下任一条件，将采集到车辆模型数据的时间确定为驶出时间：传感器朝向预设区域内侧并且车辆模型数据为车辆头部模型数据，传感器朝向预设外侧并且车辆模型数据为车辆尾部模型数据。

在一种实施例中，装置还包括内部监测模块，用于获取设置于预设区域的边界监控点的传感器采集到的待检测车辆的时间，作为内部过车时间；

套牌检测模块702，具体用于将采集到车辆模型数据的时间与内部过车时间，按照时间先后顺序升序排序，得到时间序列；

确定时间序列中位于驶出时间下一位的，是否为内部过车时间并且该内部时间与驶出时间的间隔小于预设时长；

如果时间序列中位于驶出时间下一位的，是内部过车时间并且该内部时间与驶出时间的间隔小于预设时长，确定车辆为套牌车。

在一种实施例中，装置还包括数据库读取模块，用于从预设数据库中读取设置于预设区域的边界监控点和内部监控在预设时间窗口内采集到的过车数据，预设数据库中过车数据按照采集到的时间顺序进行排序；

驶出监测模块701，具体用于从过车数据中，获取设置于预设区域的边界监控点的传感器采集到的待检测车辆的车辆模型数据；

内部监测模块，具体用于从过车数据中，获取设置于预设区域的边界监控点的传感器采集到的待检测车辆的时间，作为内部过车时间。

在一种实施例中，数据库读取模块，还用于在从预设数据库中读取设置于预设区域的边界监控点和内部监控在预设时间窗口内采集到的过车数据之后，删除过车数据中未记录符合预设规则的车牌号的过车数据。

本发明实施例还提供了一种电子设备，如图8所示，包括：

存储器801，用于存放计算机程序；

处理器802，用于执行存储器801上所存放的程序时，实现如下步骤：

获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据作为目标过车数据；其中，目标车辆为在预设时间范围内、在预设区域产生有至少一个驶出过车数据的车辆，驶出过车数据为表示目标车辆驶出预设区域的过车数据；

针对同一个驶出过车数据，执行如下步骤：

确定目标过车数据中，与驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为区域内部过车数据，其中，区域内部过车数据为表示目标车辆在预设区域内部行驶的过车数据，且下一个过车数据的过车时间晚于目标过车数据中的过车时间；

如果下一个过车数据为区域内部过车数据，则确定目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

在一种可能的实现方式中，方法还包括：

方法还包括：

确定下一个过车数据中的过车时间与驶出过车数据中的过车时间之间的过车时间差是否小于预设阈值；

如果下一个过车数据为区域内部过车数据，则确定目标车辆的目标过车数据为异常过车数据，包括：

如果下一个过车数据为区域内部过车数据，并且过车时间差小于预设阈值，则确定目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

在一种可能的实现方式中，获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的目标过车数据，包括：

获取预设时间范围内、预设区域的边界卡口所采集的边界过车数据；

从边界过车数据中确定驶出过车数据；

确定驶出过车数据中的过车标识对应的车辆为目标车辆，并获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据，作为目标过车数据；目标过车数据包括边界过车数据中过车标识与目标车辆对应的过车数据。

在一种可能的实现方式中，方法还包括：

确定目标车辆的目标过车数据中，与驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为驶入过车数据，其中，驶入过车数据为表示目标车辆驶入预设区域的过车数据；

如果下一个过车数据为驶入过车数据，则确定目标车辆的目标过车数据为正常过车数据。

上述电子设备提到的存储器可以包括随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(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。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一车辆数据处理方法。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一车辆数据处理方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

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”、“包含”或者其任何其他变体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。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品的实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种车辆数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据作为目标过车数据；其中，所述目标车辆为在所述预设时间范围内、在所述预设区域产生有至少一个驶出过车数据的车辆，所述驶出过车数据为表示所述目标车辆驶出所述预设区域的过车数据；

针对同一个所述驶出过车数据，执行如下步骤：

确定所述目标过车数据中，与所述驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为区域内部过车数据，确定所述下一个过车数据中的过车时间与所述驶出过车数据中的过车时间之间的过车时间差是否小于预设阈值，其中，所述区域内部过车数据为表示所述目标车辆在所述预设区域内部行驶的过车数据，且所述下一个过车数据的过车时间晚于所述目标过车数据中的过车时间；

如果所述下一个过车数据为所述区域内部过车数据，并且所述过车时间差小于所述预设阈值，则确定所述目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的目标过车数据，包括：

获取预设时间范围内、预设区域的边界卡口所采集的边界过车数据；

从所述边界过车数据中确定驶出过车数据；

确定所述驶出过车数据中的过车标识对应的车辆为目标车辆，并获取所述目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据，作为目标过车数据；所述目标过车数据包括所述边界过车数据中过车标识与所述目标车辆对应的过车数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述目标车辆的目标过车数据中，与所述驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为驶入过车数据，其中，所述驶入过车数据为表示所述目标车辆驶入所述预设区域的过车数据；

如果所述下一个过车数据为所述驶入过车数据，则确定所述目标车辆的目标过车数据为正常过车数据。

4.一种车辆数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据作为目标过车数据；其中，所述目标车辆为在所述预设时间范围内、在所述预设区域产生有至少一个驶出过车数据的车辆，所述驶出过车数据为表示所述目标车辆驶出所述预设区域的过车数据；

数据检测模块，用于针对同一个所述驶出过车数据，执行如下步骤：

确定所述目标过车数据中，与所述驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为区域内部过车数据，确定所述下一个过车数据中的过车时间与所述驶出过车数据中的过车时间之间的过车时间差是否小于预设阈值，其中，所述区域内部过车数据为表示所述目标车辆在所述预设区域内部行驶的过车数据，且所述下一个过车数据的过车时间晚于所述目标过车数据中的过车时间；

如果所述下一个过车数据为所述区域内部过车数据，并且所述过车时间差小于所述预设阈值，则确定所述目标车辆的目标过车数据为异常过车数据。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述数据获取模块，具体用于获取预设时间范围内、预设区域的边界卡口所采集的边界过车数据；

从所述边界过车数据中确定驶出过车数据；

确定所述驶出过车数据中的过车标识对应的车辆为目标车辆，并获取所述目标车辆在预设时间范围内、在预设区域产生的过车数据，作为目标过车数据；所述目标过车数据包括所述边界过车数据中过车标识与所述目标车辆对应的过车数据。

6.根据权利要求4或5所述的装置，其特征在于，所述数据检测模块，还用于确定所述目标车辆的目标过车数据中，与所述驶出过车数据时域相邻的下一个过车数据是否为驶入过车数据，其中，所述驶入过车数据为表示所述目标车辆驶入所述预设区域的过车数据；

如果所述下一个过车数据为所述驶入过车数据，则确定所述目标车辆的目标过车数据为正常过车数据。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-3任一所述的方法步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-3任一所述的方法步骤。

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