CN111526475A - 目标车辆的追踪方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

目标车辆的追踪方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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CN111526475A CN202010293174.7A CN202010293174A CN111526475A CN 111526475 A CN111526475 A CN 111526475A CN 202010293174 A CN202010293174 A CN 202010293174A CN 111526475 A CN111526475 A CN 111526475A
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Abstract

本发明实施例涉及一种目标车辆的追踪方法、装置、电子设备和存储介质，适用于无人车(或称为自动驾驶或无人驾驶)技术领域，方法包括：确定所述目标车辆的当前位置信息；根据所述目标车辆的当前位置信息，确定所述目标车辆的追踪车辆；获取所述追踪车辆的实时位置信息，基于所述追踪车辆的实时位置信息确定所述目标车辆的实时位置信息；当所述追踪车辆与目标车辆之间的距离大于第一预定阈值时，重新确定所述追踪车辆。本发明实施例解决了目前当违法人员驾车逃逸，警察只能驱车追赶，容易出现追丢目标车辆的问题。

Description

目标车辆的追踪方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及定位技术领域，具体涉及目标车辆的追踪方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
在影视作品中，经常出现犯罪分子利用自己高超的车技在马路上左冲右突、闪转腾挪，几个路口之后就将警察远远甩开，最后逃之夭夭的桥段。
而在现实生活中，这种情况也时有发生。如交通肇事者驾车逃逸或者拒不接受警察检查的违法人员驾车逃逸等。针对于这种情况，目前警察只能驱车追赶。若警察车技较差，或者交通拥堵，容易出现警车无法紧紧跟随目标车辆，进而出现追丢目标车辆的不良现象，给后续抓捕带来困难。
发明内容
本发明的至少一个实施例提供了一种目标车辆的追踪方法、装置、电子设备和存储介质，解决了目前当违法人员驾车逃逸，警察只能驱车追赶，容易出现追丢目标车辆的问题。
第一方面，本发明实施例提出一种目标车辆的追踪方法，包括：
确定所述目标车辆的当前位置信息；
根据所述目标车辆的当前位置信息，确定所述目标车辆的追踪车辆；
获取所述追踪车辆的实时位置信息，基于所述追踪车辆的实时位置信息确定所述目标车辆的实时位置信息；
当所述追踪车辆与目标车辆之间的距离大于第一预定阈值时，重新确定所述追踪车辆。
第二方面，本发明实施例还提出一种目标车辆的追踪装置，包括：
目标车辆确定模块，用于确定所述目标车辆的当前位置信息；
追踪车辆确定模块，用于根据所述目标车辆的当前位置信息，确定所述目标车辆的追踪车辆；
目标车辆锁定模块，用于获取所述追踪车辆的实时位置信息，基于所述追踪车辆的实时位置信息确定所述目标车辆的实时位置信息；
追踪车辆确定模块，还用于当所述追踪车辆与目标车辆之间的距离大于第一预定阈值时，重新确定所述追踪车辆。
第三方面，本发明实施例还提出一种电子设备，包括：处理器和存储器；
处理器通过调用存储器存储的程序或指令，用于执行上述任一方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储程序或指令，程序或指令使计算机执行上述任一方法的步骤。
本发明实施例中提供的目标车辆的追踪方法，确定所述目标车辆的当前位置信息；根据所述目标车辆的当前位置信息，确定所述目标车辆的追踪车辆；获取所述追踪车辆的实时位置信息，基于所述追踪车辆的实时位置信息确定所述目标车辆的实时位置信息；当所述追踪车辆与目标车辆之间的距离大于第一预定阈值时，重新确定所述追踪车辆。上述方案实质是借助道路中原有的其他车辆对目标车辆进行追踪，代替警察亲自驱车追赶，解决了目前当违法人员驾车逃逸，警察只能驱车追赶，容易出现追丢目标车辆的问题，达到了实时锁定目标车辆的位置的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种目标车辆的追踪方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的另一种目标车辆的追踪方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种目标车辆的追踪装置的结构框图；
图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
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。
针对目前当违法人员驾车逃逸，警察只能驱车追赶，若警察车技较差，或者交通拥堵，容易出现警车无法紧紧跟随目标车辆，进而出现追丢目标车辆的问题，本公开实施例提供一种目标车辆的追踪方案，实质上是借助道路中原有的其他车辆对目标车辆进行追踪，代替警察亲自驱车追赶，解决了目前当违法人员驾车逃逸，警察只能驱车追赶，容易出现追丢目标车辆的问题，达到了实时锁定目标车辆的位置的目的。
本公开实施例提供的目标车辆的追踪方案，可应用于智能驾驶车辆，也可以应用于人工驾驶车辆。
在利用本发明实施例提供的目标车辆的追踪方法进行追踪时，至少存在三类主体，分别为目标车辆、其他车辆以及服务器。目标车辆即需要被追踪的车辆，如其可以为违法者驾驶的车辆。其他车辆为在道路上行驶或者停留的除目标车辆外的车辆。其他车辆与云服务器通信连接。追踪车辆在其他车辆中确定，追踪车辆的作用是实时确定目标车辆的位置信息，即对目标车辆进行追踪。
图1是本发明实施例提供的一种目标车辆的追踪方法的流程图。本方法可以由车辆或者云服务器来执行。或者，该方法可以由车辆和云服务器共同来执行。
该方法包括以下步骤：
S110、确定目标车辆的当前位置信息。
定义单辆追踪车辆从其追踪开始至其追踪结束为一个追踪环节。在实际中，对一辆目标车辆的追踪，可能需要连续进行多个追踪环节。“确定目标车辆的当前位置信息”中目标车辆的当前位置信息是指追踪环节初始时刻目标车辆的位置信息。因此不同追踪环节，目标车辆的当前位置信息不同。每一个追踪环节初始时刻，都需要确定目标车辆的当前位置信息。
本步骤的实现方法有多种，示例性地，通过云服务器收集与目标车辆相关的信息；基于云服务器所收集的与目标车辆相关的信息，确定目标车辆的当前位置信息。
其中，可选地，云服务器所收集的与目标车辆相关的信息来源于人员通过智能终端上报的与目标车辆相关的信息、监控设备所拍摄的与目标车辆相关的信息、公安系统上报的与目标车辆相关的信息以及上一追踪环节最后一次确定的与目标车辆相关的信息中至少一个。人员具体可以为警察等有追踪需求的人员。智能终端可以为有追踪需求的人员所持有的手机、对讲机等，或者有追踪需求的人员所驾驶的车辆等。监控设备具体可以为道路上安装的交通摄像头、有追踪需求的人员所驾驶的车辆安装的图像采集装置以及临街商铺所安装的摄像头等。
由于在实际中，对一辆目标车辆的追踪，可能需要连续进行多个追踪环节。可选地，在第一个追踪环节中，目标车辆的当前位置信息源于人员通过智能终端上报的与目标车辆相关的信息、监控设备所拍摄的与目标车辆相关的信息以及公安系统上报的与目标车辆相关的信息中至少一个。从第二个追踪环节起，目标车辆的当前位置信息(即本次追踪环节初始时刻目标车辆的位置信息)恰为上一追踪环节目标车辆的最后位置信息。因此，可选地，从第二个追踪环节起，目标车辆的当前位置信息源于上一追踪环节最后一次确定的目标车辆的位置信息。
与目标车辆相关的信息包括目标车辆的当前位置信息和/或目标车辆的识别信息。
若与目标车辆相关的信息包括目标车辆的当前位置信息，基于云服务器所收集的与目标车辆相关的信息，确定目标车辆的当前位置信息，具体可以为从云服务器所收集的与目标车辆相关的信息中提取目标车辆的当前位置信息。本方法适用于明确知道目标车辆的当前位置信息的情况。
其中，目标车辆的识别信息是指在众多车辆中可以唯一地、准确地确定目标车辆的信息，示例性地，目标车辆的识别信息包括目标车辆的车牌号和/或车辆外观特征。若与目标车辆相关的信息包括目标车辆的识别信息，基于云服务器所收集的与目标车辆相关的信息，确定目标车辆的当前位置信息，具体可以为根据目标车辆的识别信息以及监控设备所拍摄的图片数据或视频数据，确定目标车辆的当前位置信息。由于监控设备的图像采集视野不同，根据目标车辆出现在具体哪个监控设备所拍摄的图片数据或视频数据中，可以对目标车辆进行粗略定位。在此基础上，可以根据目标车辆在图片数据或视频数据中的具体位置，确定目标车辆与监控设备的相对位置关系。基于目标车辆与监控设备的相对位置关系以及监控设备的实际位置关系，可以精确确定目标车辆的当前位置信息。本方法适用于明确知道目标车辆的识别信息的情况。
或者，可以为根据目标车辆的识别信息以及其他车辆通过传感器对其周围环境拍摄的图片数据或视频数据，确定目标车辆的当前位置信息。由于其他车辆的位置不同，其他车辆上的传感器对其周围环境可采集的范围不同，根据目标车辆出现在具体哪个其他车辆所拍摄的图片数据或视频数据中，可以对目标车辆进行粗略定位。在此基础上，由于目标车辆与其他车辆相对位置不同，目标车辆在其他车辆所拍摄的图片数据或视频数据中出现的位置不同。基于此，可以根据目标车辆在其他车辆所拍摄的图片数据或视频数据中的具体位置，确定目标车辆与其他车辆的相对位置关系。最后，基于目标车辆与其他车辆的相对位置关系以及其他车辆的实际位置关系，可以精确确定目标车辆的当前位置信息。本方法适用于明确知道目标车辆的识别信息的情况。
S120、根据目标车辆的当前位置信息，确定目标车辆的追踪车辆。
本步骤的实现方法有多种，示例性，将距离目标车辆的当前位置小于第二预定阈值的车辆作为目标车辆的追踪车辆。由于在实际中追踪车辆对其周围环境的感测范围是有限的，这样设置的实质是，在以目标车辆的当前位置为圆心，第二预定阈值为半径的区域作为选择范围，在位于该选择范围内的其他车辆中确定追踪车辆。这样可以确保追踪车辆的选择合适，能够实时监测目标车辆的位置信息。其中第二预定阈值的设置方法有多种，示例性地，可以根据其他车辆中传感器(如激光雷达或图像采集装置)的性能确定。
可选地，在上述各技术方案的基础上，可选地，若距目标车辆的距离小于第二预定阈值的其他车辆的个数大于1，获取距目标车辆的距离小于第二预定阈值的其他车辆的运行信息；根据其他车辆的运行信息，将距目标车辆的距离小于第二预定阈值的其他车辆中的至少一辆确定为追踪车辆。
其中，运行信息包括运营信息和/或行驶信息。具体地，运营信息为正在执行运营任务(如执行商品售卖任务、派送快递任务等)或未执行运营任务。行驶信息包括行驶速度和行驶方向中的至少一种。若运行信息包括运营信息，这样设置可以尽可能地降低因追踪目标车辆而给运营带来的影响。如尽可能地选择未执行运营任务的车辆作为追踪车辆。这样不会影响运营任务的执行。若运行信息包括行驶信息，这样设置可以延长单个追踪环节的时长，减少整个追踪过程中追踪环节的个数，减少追踪车辆的确定次数，减少因确定追踪车辆产生的运算量。例如，尽可能地选择行驶方向与目标车辆逃逸方向一致的车辆作为追踪车辆。
S130、获取追踪车辆的实时位置信息，基于追踪车辆的实时位置信息确定目标车辆的实时位置信息。
本步骤的实现方法有多种，示例性地，可以为获取目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息；基于追踪车辆的实时位置信息以及目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息，确定目标车辆的实时位置信息。
进一步地，获取目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息可以为，利用追踪车辆上的传感器获取目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息
可选地，可以利用GPS系统或者北斗定位系统等得到追踪车辆的实时位置信息，基于激光雷达或者摄像头等得到目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息。
S140、当追踪车辆与目标车辆之间的距离大于第一预定阈值时，重新确定追踪车辆。
本步骤的实质是，目标车辆超出追踪车辆的可追踪范围，上一追踪环节结束；重新确定追踪车辆，进入下一追踪环节。
其中第一预定阈值的设置方法有多种，示例性地，可以根据其他车辆中传感器(如激光雷达或图像采集装置)的性能确定。第二预定阈值小于第一预定阈值。
上述技术方案的实质是借助道路中原有的其他车辆对目标车辆进行追踪，代替警察亲自驱车追赶，可以避免因警察车技较差，或者交通拥堵，警车无法紧紧跟随目标车辆，造成追丢目标车辆的不良状况出现，达到了实时锁定目标车辆的位置的目的。
需要说明的是，在上述技术方案中，追踪车辆可以对目标车辆进行跟随，也可以不对目标车辆进行跟随。若控制追踪车辆跟随目标车辆，可以延长单个追踪环节的时长，减少追踪车辆的确定次数，减少因确定追踪车辆产生的运算量。
在实际中，在实时锁定目标车辆的位置的情况下，警察可以根据目标车辆的位置采取合理的措施(如抄近路追赶或者通知其他警察在目标车辆前方提前布防等)，提高抓捕违法人员的成功率。
图2为本发明实施例提供的另一种目标车辆的追踪方法的流程图。该目标车辆的追踪方法由服务器执行。参见图2，该目标车辆的追踪方法包括：
S201、云服务器收集与目标车辆相关的信息。
云服务器所收集的与目标车辆相关的信息来源于人员通过智能终端上报的与目标车辆相关的信息、监控设备所拍摄的与目标车辆相关的信息、公安系统上报的与目标车辆相关的信息以及上一追踪环节最后一次确定的与目标车辆相关的信息中至少一个。
可选地，与目标车辆相关的信息包括目标车辆的当前位置信息和/或目标车辆的识别信息。
可选地，目标车辆的识别信息包括目标车辆的车牌号和/或车辆外观特征。
S202、云服务器基于其所收集的与目标车辆相关的信息，确定目标车辆的当前位置。
若与目标车辆相关的信息包括目标车辆的当前位置信息，从云服务器所收集的与目标车辆相关的信息中提取目标车辆的当前位置信息。
若与目标车辆相关的信息包括目标车辆的识别信息，根据目标车辆的识别信息以及监控设备所拍摄的图片数据或视频数据，确定目标车辆的当前位置信息。
S203、云服务器获取所有其他车辆的当前位置信息。
云服务器控制其他车辆利用其上的传感器获取其他车辆的当前位置信息。
S204、云服务器基于目标车辆的当前位置信息和其他车辆的当前位置信息，确定所有其他车辆距目标车辆的距离。
S205、云服务器将距目标车辆的距离小于第二预定阈值的其他车辆确定为追踪车辆。
S206、云服务器控制追踪车辆利用其上的传感器获取目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息以及追踪车辆自身实时位置信息。
可选地，可以利用追踪车辆上的GPS系统或者北斗定位系统等得到追踪车辆的实时位置信息，基于追踪车辆上的激光雷达或者摄像头等得到目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息。
S207、云服务器基于追踪车辆的实时位置信息以及目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息，确定目标车辆的实时位置信息。
S208、云服务器判断追踪车辆距目标车辆的距离是否大于第一预定阈值。若是重新执行S201；若否，继续执行S206。
上述技术方案的实质是借助道路中原有的其他车辆对目标车辆进行追踪，代替警察亲自驱车追赶，可以避免因警察车技较差，或者交通拥堵，警车无法紧紧跟随目标车辆，造成追丢目标车辆的不良状况出现，达到了实时锁定目标车辆的位置的目的。
图3为本发明实施例提供的一种目标车辆的追踪装置的结构框图。参见图3，该目标车辆的追踪装置包括：目标车辆确定模块310、追踪车辆确定模块320和目标车辆锁定模块330。
目标车辆确定模块310，用于确定所述目标车辆的当前位置信息；
追踪车辆确定模块320，用于根据所述目标车辆的当前位置信息，确定所述目标车辆的追踪车辆；
目标车辆锁定模块330，用于获取所述追踪车辆的实时位置信息，基于所述追踪车辆的实时位置信息确定所述目标车辆的实时位置信息；
追踪车辆确定模块320，还用于当所述追踪车辆与目标车辆之间的距离大于第一预定阈值时，重新确定所述追踪车辆。
进一步地，目标车辆确定模块310用于通过云服务器收集与目标车辆相关的信息；
基于云服务器所收集的与目标车辆相关的信息，确定所述目标车辆的当前位置。
进一步地，所述云服务器所收集的与目标车辆相关的信息来源于人员通过智能终端上报的与目标车辆相关的信息、监控设备所拍摄的与目标车辆相关的信息、公安系统上报的与目标车辆相关的信息以及上一追踪环节最后一次确定的与目标车辆相关的信息中至少一个；
所述与目标车辆相关的信息包括目标车辆的当前位置信息和/或目标车辆的识别信息。
进一步地，所述目标车辆的识别信息包括所述目标车辆的车牌号和/或车辆外观特征。
进一步地，追踪车辆确定模块320，用于将距离所述目标车辆的当前位置小于第二预定阈值的车辆作为目标车辆的追踪车辆，所述第二预定阈值小于第一预定阈值。
进一步地，目标车辆锁定模块330，所述基于所述追踪车辆的实时位置信息确定所述目标车辆的实时位置信息，包括：
利用追踪车辆上的传感器获取目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息；
基于所述追踪车辆的实时位置信息以及目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息，确定所述目标车辆的实时位置信息。
进一步地，该目标车辆的追踪装置，还包括：追踪车辆控制模块，用于控制所述追踪车辆跟随所述目标车辆。
本申请实施例所提供的目标车辆的追踪装置可执行本申请任意实施例所提供的目标车辆的追踪方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，在此不再赘述。
图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。参见图4，该电子设备包括：至少一个处理器601、至少一个存储器602和至少一个通信接口603。电子设备中的各个组件通过总线系统604耦合在一起。通信接口603，用于与外部设备之间的信息传输。可理解，总线系统604用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统604除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但为了清楚说明起见，在图4中将各种总线都标为总线系统604。
可以理解，本实施例中的存储器602可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
在一些实施方式中，存储器602存储了如下的元素，可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统和应用程序。
其中，操作系统，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序，包含各种应用程序，例如媒体播放器(Media Player)、浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本申请实施例提供的目标车辆的追踪方法的程序可以包含在应用程序中。
在本申请实施例中，处理器601通过调用存储器602存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序中存储的程序或指令，处理器601用于执行本申请实施例提供的目标车辆的追踪方法各实施例的步骤。
本申请实施例提供的目标车辆的追踪方法可以应用于处理器601中，或者由处理器601实现。处理器601可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器601中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器601可以是通用处理器、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。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。
本申请实施例提供的目标车辆的追踪方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件单元组合执行完成。软件单元可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器602，处理器601读取存储器602中的信息，结合其硬件完成方法的步骤。
该电子设备还可以包括一个实体部件，或者多个实体部件，以根据处理器601在执行本申请实施例提供的目标车辆的追踪方法时生成的指令，实现对车辆的控制。不同的实体部件可以设置到车辆内，或者车辆外，例如云端服务器等。各个实体部件与处理器601和存储器602共同配合实现本实施例中电子设备的功能。
本申请实施例还提供一种包含计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储程序或指令，该程序或指令使计算机执行行时用于执行一种目标车辆的追踪方法，该方法包括：
确定所述目标车辆的当前位置信息；
根据所述目标车辆的当前位置信息，确定所述目标车辆的追踪车辆；
获取所述追踪车辆的实时位置信息，基于所述追踪车辆的实时位置信息确定所述目标车辆的实时位置信息；
当所述追踪车辆与目标车辆之间的距离大于第一预定阈值时，重新确定所述追踪车辆。
可选的，该计算机可执行指令在由计算机处理器执行时还可以用于执行本申请任意实施例所提供的目标车辆的追踪方法的技术方案。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本申请可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，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，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。
虽然结合附图描述了本申请的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本申请的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种目标车辆的追踪方法，其特征在于，包括：
确定所述目标车辆的当前位置信息；
根据所述目标车辆的当前位置信息，确定所述目标车辆的追踪车辆；
获取所述追踪车辆的实时位置信息，基于所述追踪车辆的实时位置信息确定所述目标车辆的实时位置信息；
当所述追踪车辆与目标车辆之间的距离大于第一预定阈值时，重新确定所述追踪车辆。
2.根据权利要求1所述的目标车辆的追踪方法，其特征在于，所述确定所述目标车辆的当前位置信息，包括：
通过云服务器收集与目标车辆相关的信息；
基于云服务器所收集的与目标车辆相关的信息，确定所述目标车辆的当前位置信息。
3.根据权利要求2所述的目标车辆的追踪方法，其特征在于，所述云服务器所收集的与目标车辆相关的信息来源于人员通过智能终端上报的与目标车辆相关的信息、监控设备所拍摄的与目标车辆相关的信息、公安系统上报的与目标车辆相关的信息以及上一追踪环节最后一次确定的与目标车辆相关的信息中至少一个；
所述与目标车辆相关的信息包括目标车辆的当前位置信息和/或目标车辆的识别信息。
4.根据权利要求3所述的目标车辆的追踪方法，其特征在于，
所述目标车辆的识别信息包括所述目标车辆的车牌号和/或车辆外观特征。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的目标车辆的追踪方法，其特征在于，
所述根据所述目标车辆的当前位置，确定所述目标车辆的追踪车辆，包括：
将距离所述目标车辆的当前位置小于第二预定阈值的车辆作为目标车辆的追踪车辆，所述第二预定阈值小于第一预定阈值。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的目标车辆的追踪方法，其特征在于，所述基于所述追踪车辆的实时位置信息确定所述目标车辆的实时位置信息，包括：
利用追踪车辆上的传感器获取目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息；
基于所述追踪车辆的实时位置信息以及目标车辆相对于追踪车辆的实时相对位置信息，确定所述目标车辆的实时位置信息。
7.根据权利要求1所述的目标车辆的追踪方法，其特征在于，还包括：
控制所述追踪车辆跟随所述目标车辆。
8.一种目标车辆的追踪装置，其特征在于，包括：
目标车辆确定模块，用于确定所述目标车辆的当前位置信息；
追踪车辆确定模块，用于根据所述目标车辆的当前位置信息，确定所述目标车辆的追踪车辆；
目标车辆锁定模块，用于获取所述追踪车辆的实时位置信息，基于所述追踪车辆的实时位置信息确定所述目标车辆的实时位置信息；
追踪车辆确定模块，还用于当所述追踪车辆与目标车辆之间的距离大于第一预定阈值时，重新确定所述追踪车辆。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一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存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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