CN111447562B - 车辆行程轨迹分析方法及装置、计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种车辆行程轨迹分析方法及装置、计算机存储介质，属于车辆电子技术领域。所述方法包括：获取车辆的目标行程的行程数据，之后基于该行程数据在n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点。由于每个目标轨迹点满足：目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在目标采集时刻之后到目标线的距离的变化趋势不同，因此本申请中获取的目标轨迹点中既可以包括距离目标行程的起始点与结束点连线最远的行程轨迹点，还可以包括其它满足条件的行程轨迹点，提高了获取行程关键点的灵活性。

Description

车辆行程轨迹分析方法及装置、计算机存储介质

技术领域

本申请涉及车辆电子技术领域，特别涉及一种车辆行程轨迹分析方法及装置、计算机存储介质。

背景技术

目前，驾驶车辆出行在各种出行方式中的比重越来越大。在车辆的一次行程中，可以根据车辆本次行程的行程数据获取与本次行程相匹配的历史行程，并将该历史行程的目的地预测为本次行程的目的地。目前，通常从行程数据中提取行程关键点，通过比较本次行程轨迹中的行程关键点与历史行程轨迹中的行程关键点是否相同，确定本次行程与历史行程是否匹配。

相关技术中，通常将一次行程的行程轨迹中到该次行程的起始点与该次行程的结束点的连线的距离最大的行程轨迹点作为行程关键点。图1是相关技术提供的基于平面地图的一次行程轨迹示意图。其中，点a为该次行程的起始点，点b为该次行程的结束点，折线L为该次行程的行程轨迹。如图1所示，该次行程轨迹中的行程轨迹点c距离ab连线最远，因此将行程轨迹点c作为该次行程的行程关键点。

由于车辆的实际行程的行程轨迹通常较为复杂，而相关技术中只能将距离车辆行程的起始点与结束点连线最远的行程轨迹点作为行程关键点，相关技术中获取行程关键点的灵活性较低。

发明内容

本申请提供了一种车辆行程轨迹分析方法及装置、计算机存储介质，可以解决相关技术中获取行程关键点的灵活性较低的问题。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种车辆行程轨迹分析方法，所述方法包括：

获取车辆的目标行程的行程数据，所述行程数据中包括多个行程轨迹点对应的多个位置信息以及所述多个行程轨迹点对应的多个采集时刻，所述多个行程轨迹点包括所述目标行程的起始点、所述目标行程的结束点以及所述目标行程的n个中间轨迹点，所述起始点与所述结束点不同，所述中间轨迹点对应的采集时刻在时序上位于所述起始点对应的采集时刻之后且位于所述结束点对应的采集时刻之前，n为大于1的整数；

基于所述行程数据，在所述n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点，1≤m ≤n，m为整数，对于每个所述目标轨迹点：所述目标行程的行程轨迹在所述目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在所述目标采集时刻之后到所述目标线的距离的变化趋势不同，所述目标线为所述起始点与所述结束点的连线；

其中，所述m个目标轨迹点用于对所述目标行程进行分析。

可选地，所述基于所述行程数据，在所述n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点，包括：

根据所述起始点的位置信息以及所述结束点的位置信息，确定所述目标线；

分别根据各个所述中间轨迹点的位置信息，确定各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离；

基于各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，确定所述n个中间轨迹点中的所述m个目标轨迹点。

可选地，所述基于各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，确定所述n个中间轨迹点中的所述m个目标轨迹点，包括：

根据各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到所述目标行程的行程轨迹到所述目标线的距离关于时间的目标函数；

获取所述目标函数的导数取值为0时对应的目标采集时刻；

将对应的采集时刻距离所述目标采集时刻最近的所述中间轨迹点确定为所述目标轨迹点。

可选地，根据各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到所述目标行程的行程轨迹到所述目标线的距离关于时间的目标函数，包括：

采用线性回归模型和多项式回归模型，根据各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到所述目标函数。

可选地，在基于所述行程数据，在所述n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点之后，所述方法还包括：

根据所述m个目标轨迹点，预测所述目标行程的目的地。

第二方面，提供了一种车辆行程轨迹分析装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取车辆的目标行程的行程数据，所述行程数据中包括多个行程轨迹点对应的多个位置信息以及所述多个行程轨迹点对应的多个采集时刻，所述多个行程轨迹点包括所述目标行程的起始点、所述目标行程的结束点以及所述目标行程的n个中间轨迹点，所述起始点与所述结束点不同，所述中间轨迹点对应的采集时刻在时序上位于所述起始点对应的采集时刻之后且位于所述结束点对应的采集时刻之前，n为大于1的整数；

确定模块，用于基于所述行程数据，在所述n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点，1≤m≤n，m为整数，对于每个所述目标轨迹点：所述目标行程的行程轨迹在所述目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在所述目标采集时刻之后到所述目标线的距离的变化趋势不同，所述目标线为所述起始点与所述结束点的连线；

其中，所述m个目标轨迹点用于对所述目标行程进行分析。

可选地，所述确定模块，用于：

根据所述起始点的位置信息以及所述结束点的位置信息，确定所述目标线；

分别根据各个所述中间轨迹点的位置信息，确定各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离；

基于各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，确定所述n个中间轨迹点中的所述m个目标轨迹点。

可选地，所述确定模块，用于：

根据各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到所述目标行程的行程轨迹到所述目标线的距离关于时间的目标函数；

获取所述目标函数的导数取值为0时对应的目标采集时刻；

将对应的采集时刻距离所述目标采集时刻最近的所述中间轨迹点确定为所述目标轨迹点。

可选地，所述确定模块，用于：

采用线性回归模型和多项式回归模型，根据各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到所述目标函数。

可选地，所述装置还包括：

预测模块，用于根据所述m个目标轨迹点，预测所述目标行程的目的地。

第三方面，提供了一种车辆行程轨迹分析装置，包括：处理器和存储器。

所述存储器，用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令；

所述处理器，用于调用所述计算机程序，实现如第一方面任一所述的车辆行程轨迹分析方法。

第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有指令，当所述指令被处理器执行时，实现如第一方面任一所述的车辆行程轨迹分析方法。

本申请提供的技术方案带来的有益效果包括：

在获取车辆的目标行程的行程数据后，可以基于该行程数据在n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点。由于每个目标轨迹点满足：目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在目标采集时刻之后到目标线的距离的变化趋势不同，因此本申请实施例中获取的目标轨迹点中既可以包括距离目标行程的起始点与结束点连线最远的行程轨迹点，还可以包括其它满足条件的行程轨迹点，提高了获取行程关键点的灵活性。另外，由于本申请实施例中获取行程关键点的方法更灵活，获取的行程关键点数量可能更多，进而可以提高对行程分析的准确性。

附图说明

图1是相关技术提供的基于平面地图的一次行程轨迹示意图；

图2是本申请实施例提供的一种车辆行程轨迹分析方法的流程示意；

图3是本申请实施例提供的另一种车辆行程轨迹分析方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一种基于行程数据确定的车辆行程轨迹示意图；

图5是本申请实施例提供的采集时刻t与中间轨迹点到目标线的距离h的函数图像的示意图；

图6是本申请实施例提供的一种车辆行程轨迹分析装置的结构示意图；

图7是本申请实施例提供另的一种车辆行程轨迹分析装置的结构示意图；

图8是本申请实施例提供的一种车辆行程轨迹分析装置的框图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

图2是本申请实施例提供的一种车辆行程轨迹分析方法的流程示意图。该方法可以应用于终端或服务器。如图2所示，该方法包括：

步骤201、获取车辆的目标行程的行程数据。

该行程数据中包括多个行程轨迹点对应的多个位置信息以及多个行程轨迹点对应的多个采集时刻，该多个行程轨迹点包括目标行程的起始点、目标行程的结束点以及目标行程的n个中间轨迹点，起始点与结束点不同，中间轨迹点对应的采集时刻在时序上位于起始点对应的采集时刻之后且位于结束点对应的采集时刻之前，n为大于1的整数。

步骤202、基于行程数据，在n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点。

1≤m≤n，m为整数，对于每个目标轨迹点：目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在目标采集时刻之后到目标线的距离的变化趋势不同，目标线为起始点与结束点的连线。

其中，m个目标轨迹点用于对目标行程进行分析。

本申请实施例中，目标轨迹点也可称为行程轨迹拐点或行程关键点。

综上所述，本申请实施例提供的车辆行程轨迹分析方法，在获取车辆的目标行程的行程数据后，可以基于该行程数据在n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点。由于每个目标轨迹点满足：目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在目标采集时刻之后到目标线的距离的变化趋势不同，因此本申请实施例中获取的目标轨迹点中既可以包括距离目标行程的起始点与结束点连线最远的行程轨迹点，还可以包括其它满足条件的行程轨迹点，提高了获取行程关键点的灵活性。另外，由于本申请实施例中获取行程关键点的方法更灵活，获取的行程关键点数量可能更多，进而可以提高对行程分析的准确性。

图3是本申请实施例提供的另一种车辆行程轨迹分析方法的流程示意图。该方法可以应用于终端或服务器。如图3所示，该方法包括：

步骤301、获取车辆的目标行程的行程数据。

可选地，目标行程可以是车辆的一次历史行程，车辆的一次历史行程中的一段行程或车辆的当前行程。可选地，当目标行程为车辆的当前行程时，可以实时获取目标行程的行程数据，或者，也可以主动触发获取目标行程在某个时刻之前的所有行程数据。

行程数据中包括多个行程轨迹点对应的多个位置信息以及多个行程轨迹点对应的多个采集时刻。本申请实施例中的采集时刻指采集行程轨迹点的位置信息的时刻或车辆到达该行程轨迹点的时刻。本申请实施例中的行程轨迹点指车辆行驶过程中经过的位置点。行程数据中的多个行程轨迹点包括目标行程的起始点、目标行程的结束点以及目标行程的n个中间轨迹点。中间轨迹点为在目标行程中采集的除起始点和结束点以外的其它行程轨迹点。中间轨迹点对应的采集时刻在时序上位于起始点对应的采集时刻之后且位于结束点对应的采集时刻之前，n为大于1的整数。

本申请实施例中，目标行程的起始点与结束点不同。可选地，目标行程的起始点可以是车辆打火时所在的位置点或车辆静止时长超过第一时长所在的位置点。该第一时长可以是5分钟或10分钟，本申请实施例对第一时长不作限定。目标行程的结束点可以是车辆熄火时所在的位置点或车辆静止时长超过第二时长所在的位置点。该第二时长可以是5分钟或10分钟，本申请实施例对第二时长不作限定。其中，第一时长与第二时长可以相同，也可以不同。

可选地，在获取车辆的目标行程的行程数据后，可以先剔除行程数据中的异常轨迹点。该异常轨迹点通常指明显偏离行程轨迹的点，确定行程数据中的异常轨迹点的具体实现方式可参照相关技术，本申请实施例在此不作赘述。

示例地，图4是本申请实施例提供的一种基于行程数据确定的车辆行程轨迹示意图。如图4所示，点a1为该次行程的起始点，点b1为该次行程的结束点，点c1-点c7为一部分中间轨迹点，点d为异常轨迹点，曲线L1为该次行程的行程轨迹。

步骤302、基于行程数据，在n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点。

其中，1≤m≤n，m为整数。本申请实施例中的目标轨迹点也可称为行程轨迹拐点或行程关键点。对于每个目标轨迹点：目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在目标采集时刻之后到目标线的距离的变化趋势不同。可选地，目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离逐渐增大，目标行程的行程轨迹在目标采集时刻之后到目标线的距离的逐渐减小。或者，目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离逐渐减小，目标行程的行程轨迹在目标采集时刻之后到目标线的距离的逐渐增大。其中，目标线为目标行程的起始点与目标行程的结束点的连线。

本申请实施例中，目标行程的行程轨迹到目标线的距离可以包括目标行程的行程轨迹中的各个中间轨迹点到目标线的距离。

可选地，上述步骤302的实现过程包括以下步骤S1至S3：

在步骤S1中，根据起始点的位置信息以及结束点的位置信息，确定目标线。

可选地，位置信息可以采用经纬度表示。

在步骤S2中，分别根据各个中间轨迹点的位置信息，确定各个中间轨迹点到目标线的距离。

示例地，继续参见图4，中间轨迹点c1到目标线的距离为c1c11，中间轨迹点c2到目标线的距离为c2c21，中间轨迹点c3到目标线的距离为c3c31，中间轨迹点c4到目标线的距离为c4c41，中间轨迹点c5到目标线的距离为c5c51，中间轨迹点c6到目标线的距离为c6c61，中间轨迹点c7到目标线的距离为c7c71。

在步骤S3中，基于各个中间轨迹点到目标线的距离以及各个中间轨迹点对应的采集时刻，确定n个中间轨迹点中的m个目标轨迹点。

可选地，上述步骤S3的实现过程包括以下步骤S31至S33：

在步骤S31中，根据各个中间轨迹点到目标线的距离以及各个中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到目标行程的行程轨迹到目标线的距离关于时间的目标函数。

可选地，可以采用线性回归模型和多项式回归模型，根据各个中间轨迹点到目标线的距离以及各个中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到目标函数。该目标函数中，采集时刻t是特征变量，中间轨迹点到目标线的距离h是因变量。

可选地，上述步骤S31的实现过程包括以下步骤S311至S313：

在步骤S311中，对特征变量t进行转换，得到t²、t³、

或

等。

在步骤S312中，采用线性回归模型和多项式回归模型构建多元线性回归函数：h_1θ(t)＝θ₀+θ₁t₁+θ₂t₂+…+θ_kt_k，并对该多元线性回归函数变形，例如可以得到初始函数：h_2θ(t)＝θ₀+θ₁t+θ₂t²+…+θ_kt^k。

其中，k为正整数，θ₀，θ₁，···，θ_k用于反映采集时刻t与中间轨迹点到目标线的距离h之间的对应关系且θ₀，θ₁，···，θ_k的数值未确定。

在步骤S313中，使用梯度下降法计算代价函数，并求取使得误差值最小的θ′₀，θ′₁，···，θ′_k，采用这组值作为初始函数中θ₀，θ₁，···，θ_k的值，得到目标函数。

在步骤S32中，获取目标函数的导数取值为0时对应的目标采集时刻。

导数为0的点对应的采集时刻为目标采集时刻，即目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在目标采集时刻之后到目标线的距离的变化趋势不同。示例地，图5是本申请实施例提供的采集时刻t与中间轨迹点到目标线的距离h的函数图像的示意图。如图5所示， x轴为采集时刻t，y轴为中间轨迹点到目标线的距离h。点o至点s为导数取值为0的点，点o至点s对应的采集时刻t1至t5即为目标采集时刻。

示例地，继续参见图5，曲线pq上除p点和q点以外的点对应的导数大于 0，此时目标行程的行程轨迹到目标线的距离随采集时刻逐渐增大。曲线qr上除 q点和r点以外的点对应的导数小于0，此时目标行程的行程轨迹到目标线的距离随采集时刻逐渐减小。

在步骤S33中，将对应的采集时刻距离目标采集时刻最近的中间轨迹点确定为目标轨迹点。

示例地，目标采集时刻为19:37:56，中间轨迹点对应的采集时刻包括 19:37:55、19:37:58和19:37:59，则将采集时刻19:37:55对应的中间轨迹点确定为目标轨迹点。

步骤303、根据m个目标轨迹点对目标行程进行分析。

可选地，可以根据m个目标轨迹点确定目标行程的目的地。或者，还可以根据m个目标轨迹点规划车辆导航路径。根据目标轨迹点预测目标行程的目的地以及规划车辆导航路径的具体方法可参照相关技术，本申请在此不作赘述。

需要说明的是，本申请实施例提供的车辆行程轨迹分析方法步骤的先后顺序可以进行适当调整，步骤也可以根据情况进行相应增减，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，可轻易想到变化的方法，都应涵盖在本申请的保护范围之内，因此不再赘述。

综上所述，本申请实施例提供的车辆行程轨迹分析方法，在获取车辆的目标行程的行程数据后，可以基于该行程数据在n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点。由于每个目标轨迹点满足：目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在目标采集时刻之后到目标线的距离的变化趋势不同，因此本申请实施例中获取的目标轨迹点中既可以包括距离目标行程的起始点与结束点连线最远的行程轨迹点，还可以包括其它满足条件的行程轨迹点，提高了获取行程关键点的灵活性。

进一步，在应用获取到的行程关键点进行预测车辆目的地及规划车辆导航路径时，由于本申请实施例中获取行程关键点的方法更灵活，获取的行程关键点数量可能更多，获取的行程关键点也可能更具有参照意义，提升了预测车辆目的地的准确性以及规划车辆导航路径的灵活性。

图6是本申请实施例提供的一种车辆行程轨迹分析装置的结构示意图。该装置可以应用于终端或服务器。如图6所示，该装置60包括：

获取模块601，用于获取车辆的目标行程的行程数据，该行程数据中包括多个行程轨迹点对应的多个位置信息以及多个行程轨迹点对应的多个采集时刻。多个行程轨迹点包括目标行程的起始点、目标行程的结束点以及目标行程的n 个中间轨迹点。起始点与结束点不同，中间轨迹点对应的采集时刻在时序上位于起始点对应的采集时刻之后且位于结束点对应的采集时刻之前，n为大于1的整数。

确定模块602，用于基于行程数据，在n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点。1≤m≤n，m为整数，对于每个目标轨迹点：目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在目标采集时刻之后到目标线的距离的变化趋势不同，目标线为起始点与结束点的连线。

其中，m个目标轨迹点用于对目标行程进行分析。

综上所述，本申请实施例提供的车辆行程轨迹分析装置，在通过获取模块获取车辆的目标行程的行程数据后，可以通过确定模块基于该行程数据在n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点。由于每个目标轨迹点满足：目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在目标采集时刻之后到目标线的距离的变化趋势不同，因此本申请实施例中获取的目标轨迹点中既可以包括距离目标行程的起始点与结束点连线最远的行程轨迹点，还可以包括其它满足条件的行程轨迹点，提高了获取行程关键点的灵活性。另外，由于本申请实施例中获取行程关键点的装置更灵活，获取的行程关键点数量可能更多，进而可以提高对行程分析的准确性。

可选地，确定模块602，用于：

根据起始点的位置信息以及结束点的位置信息，确定目标线。分别根据各个中间轨迹点的位置信息，确定各个中间轨迹点到目标线的距离。基于各个中间轨迹点到目标线的距离以及各个中间轨迹点对应的采集时刻，确定n个中间轨迹点中的m个目标轨迹点。

可选地，确定模块602，用于：

根据各个中间轨迹点到目标线的距离以及各个中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到目标行程的行程轨迹到目标线的距离关于时间的目标函数。获取目标函数的导数取值为0时对应的目标采集时刻。将对应的采集时刻距离目标采集时刻最近的中间轨迹点确定为目标轨迹点。

可选地，确定模块602，用于：

采用线性回归模型和多项式回归模型，根据各个中间轨迹点到目标线的距离以及各个中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到目标函数。

可选地，如图7所示，装置60还包括：

预测模块603，用于根据m个目标轨迹点，预测目标行程的目的地。

综上所述，本申请实施例提供的车辆行程轨迹分析装置，在通过获取模块获取车辆的目标行程的行程数据后，可以通过确定模块基于该行程数据在n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点。由于每个目标轨迹点满足：目标行程的行程轨迹在目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到目标线的距离的变化趋势与在目标采集时刻之后到目标线的距离的变化趋势不同，因此本申请实施例中获取的目标轨迹点中既可以包括距离目标行程的起始点与结束点连线最远的行程轨迹点，还可以包括其它满足条件的行程轨迹点，提高了获取行程关键点的灵活性。

进一步，在应用获取到的行程关键点进行预测车辆目的地及规划车辆导航路径时，由于本申请实施例中获取行程关键点的装置更灵活，获取的行程关键点数量可能更多，获取的行程关键点也可能更具有参照意义，提升了预测车辆目的地的准确性以及规划车辆导航路径的灵活性。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

本申请实施例提供了一种车辆行程轨迹分析装置，包括：处理器和存储器。

存储器，用于存储计算机程序，计算机程序包括程序指令；处理器，用于调用所述计算机程序，实现如图2或图3所示的车辆行程轨迹分析方法。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质上存储有指令，当该指令被处理器执行时，实现如图2或图3所示的车辆行程轨迹分析方法。

可选地，本申请实施例提供的车辆行程轨迹分析装置，可以是能够获取车辆行程数据的终端或服务器。

示例地，图8是本申请实施例提供的一种车辆行程轨迹分析装置的框图。该应车辆行程轨迹分析装置可以是车载终端800。

通常，车载终端800包括有：处理器801和存储器802。

处理器801可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器801可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA (Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器801也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器801 可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器801还可以包括 AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器802可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器802还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器802中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器801所执行以实现本申请中方法实施例提供的车辆行程轨迹分析方法。

在一些实施例中，车载终端800还可选包括有：外围设备接口803和至少一个外围设备。处理器801、存储器802和外围设备接口803之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口803相连。具体地，外围设备包括：射频电路804、显示屏805、摄像头组件806、音频电路807、定位组件808和电源809中的至少一种。

外围设备接口803可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器801和存储器802。在一些实施例中，处理器801、存储器802和外围设备接口803被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器801、存储器802和外围设备接口803中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本申请实施例对此不加以限定。

射频电路804用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路804通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路804将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路804包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路804可以通过至少一种无线通信协议来与其它车载终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：万维网、城域网、内联网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路804还可以包括NFC(Near Field Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏805用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏805是触摸显示屏时，显示屏805还具有采集在显示屏805的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器801进行处理。此时，显示屏805还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏805可以为一个，设置车载终端800的前面板；在另一些实施例中，显示屏805可以为至少两个，分别设置在车载终端800的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏805可以是柔性显示屏，设置在车载终端800的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏805还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏805可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、 OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。

摄像头组件806用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件806包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在车载终端800的前面板，后置摄像头设置在车载终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件806还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路807可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器801进行处理，或者输入至射频电路 804以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在车载终端800的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器801或射频电路804的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路807 还可以包括耳机插孔。

定位组件808用于定位车载终端800的当前地理位置，以实现导航或LBS(Location Based Service，基于位置的服务)。定位组件808可以是基于美国的 GPS(Global Positioning System，全球定位系统)、中国的北斗系统或俄罗斯的伽利略系统的定位组件。

电源809用于为车载终端800中的各个组件进行供电。电源809可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源809包括可充电电池时，该可充电电池可以是有线充电电池或无线充电电池。有线充电电池是通过有线线路充电的电池，无线充电电池是通过无线线圈充电的电池。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

在一些实施例中，车载终端800还包括有一个或多个传感器810。该一个或多个传感器810包括但不限于：加速度传感器811、陀螺仪传感器812、压力传感器813、指纹传感器814、光学传感器815以及接近传感器816。

加速度传感器811可以检测以车载终端800建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器811可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器801可以根据加速度传感器811采集的重力加速度信号，控制触摸显示屏805以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器811还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。

陀螺仪传感器812可以检测车载终端800的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器812可以与加速度传感器811协同采集用户对车载终端800的3D动作。处理器801根据陀螺仪传感器812采集的数据，可以实现如下功能：动作感应 (比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。

压力传感器813可以设置在车载终端800的侧边框和/或触摸显示屏805的下层。当压力传感器813设置在车载终端800的侧边框时，可以检测用户对车载终端800的握持信号，由处理器801根据压力传感器813采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器813设置在触摸显示屏805的下层时，由处理器801根据用户对触摸显示屏805的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。

指纹传感器814用于采集用户的指纹，由处理器801根据指纹传感器814 采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器814根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器801授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器814可以被设置车载终端800的正面、背面或侧面。当车载终端800上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器814可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。

光学传感器815用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器801可以根据光学传感器815采集的环境光强度，控制触摸显示屏805的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高触摸显示屏805的显示亮度；当环境光强度较低时，调低触摸显示屏805的显示亮度。在另一个实施例中，处理器801还可以根据光学传感器815采集的环境光强度，动态调整摄像头组件806的拍摄参数。

接近传感器816，也称距离传感器，通常设置在车载终端800的前面板。接近传感器816用于采集用户与车载终端800的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器816检测到用户与车载终端800的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器801控制触摸显示屏805从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器816检测到用户与车载终端800的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器 801控制触摸显示屏805从息屏状态切换为亮屏状态。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构并不构成对车载终端800的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的构思和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆行程轨迹分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆的目标行程的行程数据，所述行程数据中包括多个行程轨迹点对应的多个位置信息以及所述多个行程轨迹点对应的多个采集时刻，所述多个行程轨迹点包括所述目标行程的起始点、所述目标行程的结束点以及所述目标行程的n个中间轨迹点，所述起始点与所述结束点不同，所述起始点包括车辆打火时所在的位置点或车辆静止时长超过第一时长所在的位置点，所述结束点包括车辆熄火时所在的位置点或车辆静止时长超过第二时长所在的位置点，所述中间轨迹点对应的采集时刻在时序上位于所述起始点对应的采集时刻之后且位于所述结束点对应的采集时刻之前，n为大于1的整数；

基于所述行程数据，根据所述起始点的位置信息以及所述结束点的位置信息，确定目标线，所述目标线为所述起始点与所述结束点的连线；

基于所述行程数据，分别根据各个所述中间轨迹点的位置信息，确定各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离；

基于各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，确定所述n个中间轨迹点中的m个目标轨迹点，1≤m≤n，m为整数，对于每个所述目标轨迹点：所述目标行程的行程轨迹在所述目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到所述目标线的距离的变化趋势与在所述目标采集时刻之后到所述目标线的距离的变化趋势不同；

其中，所述m个目标轨迹点用于对所述目标行程进行分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，确定所述n个中间轨迹点中的所述m个目标轨迹点，包括：

根据各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到所述目标行程的行程轨迹到所述目标线的距离关于时间的目标函数；

获取所述目标函数的导数取值为0时对应的目标采集时刻；

将对应的采集时刻距离所述目标采集时刻最近的所述中间轨迹点确定为所述目标轨迹点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到所述目标行程的行程轨迹到所述目标线的距离关于时间的目标函数，包括：

采用线性回归模型和多项式回归模型，根据各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到所述目标函数。

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，在基于所述行程数据，在所述n个中间轨迹点中确定m个目标轨迹点之后，所述方法还包括：

根据所述m个目标轨迹点，预测所述目标行程的目的地。

5.一种车辆行程轨迹分析装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取车辆的目标行程的行程数据，所述行程数据中包括多个行程轨迹点对应的多个位置信息以及所述多个行程轨迹点对应的多个采集时刻，所述多个行程轨迹点包括所述目标行程的起始点、所述目标行程的结束点以及所述目标行程的n个中间轨迹点，所述起始点与所述结束点不同，所述起始点包括车辆打火时所在的位置点或车辆静止时长超过第一时长所在的位置点，所述结束点包括车辆熄火时所在的位置点或车辆静止时长超过第二时长所在的位置点，所述中间轨迹点对应的采集时刻在时序上位于所述起始点对应的采集时刻之后且位于所述结束点对应的采集时刻之前，n为大于1的整数；

确定模块，用于基于所述行程数据，根据所述起始点的位置信息以及所述结束点的位置信息，确定目标线，所述目标线为所述起始点与所述结束点的连线；以及，基于所述行程数据，分别根据各个所述中间轨迹点的位置信息，确定各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离；以及，基于各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，确定所述n个中间轨迹点中的m个目标轨迹点，1≤m≤n，m为整数，对于每个所述目标轨迹点：所述目标行程的行程轨迹在所述目标轨迹点对应的目标采集时刻之前到所述目标线的距离的变化趋势与在所述目标采集时刻之后到所述目标线的距离的变化趋势不同；

其中，所述m个目标轨迹点用于对所述目标行程进行分析。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定模块，用于：

根据各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到所述目标行程的行程轨迹到所述目标线的距离关于时间的目标函数；

获取所述目标函数的导数取值为0时对应的目标采集时刻；

将对应的采集时刻距离所述目标采集时刻最近的所述中间轨迹点确定为所述目标轨迹点。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块，用于：

采用线性回归模型和多项式回归模型，根据各个所述中间轨迹点到所述目标线的距离以及各个所述中间轨迹点对应的采集时刻，拟合得到所述目标函数。

8.根据权利要求5至7任一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

预测模块，用于根据所述m个目标轨迹点，预测所述目标行程的目的地。

9.一种车辆行程轨迹分析装置，其特征在于，包括：处理器和存储器；

所述存储器，用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令；

所述处理器，用于调用所述计算机程序，实现如权利要求1至4任一所述的车辆行程轨迹分析方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有指令，当所述指令被处理器执行时，实现如权利要求1至4任一所述的车辆行程轨迹分析方法。

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