CN111935319A - 一种基于车辆终端系统的监控处理方法、系统及相关设备 - Google Patents

Abstract

本说明书公开一种基于车辆终端系统的监控处理方法、系统及相关设备。方法应用车载终端系统，包括：基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据。按照预先设置的异常状况识别模型的特征数据表征方式，从监控数据中提取特征数据，并基于异常状况识别模型结合该特征数据对目标地点进行异常状况识别，模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的。在异常状况识别结果指示目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合车辆状态的车载报警方式。按照该车载报警方式发起针对异常状况识别结果的报警操作。基于本申请的方案，车辆人员可以通过车辆终端系统远程感知目标地点的异常状况。

Description

一种基于车辆终端系统的监控处理方法、系统及相关设备

技术领域

本文件涉及网联化技术领域，尤其涉及一种基于车辆终端系统的监控处理方法、系统及相关设备。

背景技术

目前市面上还没有远程监控居家情况的车载产品。用户在驾车或乘车过程中，如果家里发生了意外状况，则没有能力进行感知，从而无法及时采取措施解决问题。

为此，有必要提出一种基于车载产品的可通过远程监控主动识别异常状况并及时报警的技术方案。

发明内容

本说明书实施例提供了一种基于车辆终端系统的监控处理方法、系统及相关设备，能够使车辆终端系统主动通过远程监控识别异常状况并及时进行报警。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

第一方面，提供一种基于车辆终端系统的监控处理方法，包括：

车辆终端系统基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据；

车辆终端系统按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从所述监控数据中提取特征数据，并基于所述异常状况识别模型结合所述监控数据中的特征数据对所述目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，所述异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的；

所述车辆终端系统在所述异常状况识别结果指示所述目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合所述车辆状态的车载报警方式；

所述车辆终端系统按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作。

第二方面，提供一种车辆终端系统，包括：

数据获取模块，基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据；

异常识别模块，按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从所述监控数据中提取特征数据，并基于所述异常状况识别模型结合所述监控数据中的特征数据对所述目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，所述异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的；

报警确定模块，在所述异常状况识别结果指示所述目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合所述车辆状态的车载报警方式；

报警执行模块，按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作。

第三方面，提供一种电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行：

基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据；

按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从所述监控数据中提取特征数据，并基于所述异常状况识别模型结合所述监控数据中的特征数据对所述目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，所述异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的；

在所述异常状况识别结果指示所述目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合所述车辆状态的车载报警方式；

按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作。

第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：

基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据；

按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从所述监控数据中提取特征数据，并基于所述异常状况识别模型结合所述监控数据中的特征数据对所述目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，所述异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的；

在所述异常状况识别结果指示所述目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合所述车辆状态的车载报警方式；

按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作。

基于本申请实施例的方案，车辆终端系统可通过车联网远程获取目标地点的监控装置所采集到的监控数据，并利用异常状况识别模型对监控数据进行异常分析，以机械方式确定出目标地点的异常状况，从而按照符合当前车辆状态的报警方式进行针对异常状况的报警操作。在目标地点突发异常情况时，车辆终端系统起到了及时提醒车辆人员注意的作用，可辅助车辆人员尽快采取措施降低损失。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：

图1为本说明书实施例提供的车辆终端系统的监控处理方法的第一种流程示意图;

图2为本说明书实施例提供的构建异常状况识别模型的流程示意图;

图3为本说明书实施例提供的车辆终端系统的监控处理方法的第二种流程示意图;

图4为本说明书实施例提供的车辆终端系统的结构示意图;

图5为本说明书实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本文件的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本文件一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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，都属于本文件保护的范围。

如前所述，目前市面上还没有远程监控居家情况的车载产品。用户在驾车或乘车过程中，如果家里发生了意外状况（特别是家里没人或者只有小孩、老人待在家中），则没有能力进行感知，从而无法及时采取措施解决问题。为此，本申请旨在提出一种基于车载产品的可通过远程监控主动识别异常状况并及时报警的技术方案。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

图1是本说明书实施例基于车辆终端系统的监控处理方法的流程图。图1所示的方法可以由下文相对应的车辆终端系统执行，包括如下步骤：

S102，车辆终端系统基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据。

应理解，本说明书实施例中，车辆终端系统可以但不限于是指车辆的中控系统。中控系统具有人机交互功能。

需要说明的是，本申请不对监控装置以及采集到的监控数据的类型作具体限定。作为示例性介绍：监控装置可以包括设置于目标地点的摄像头，摄像头采集到的监控数据则对应为目标地点的监控画面。

在实际应用中，车辆终端系统可以通过车联网直接与监控装置建立通信，获取监控装置传输的监控数据。

或者，监控装置将采集到的监控数据关联车辆网账户上传至车辆网系统。车辆终端系统响应于监控数据调用事件（事件可以由用户操作触发或者周期性触发），基于车联网登录在车辆网系统登录该车辆网账户，以向车辆网系统下载目标地点的监控数据。这里，考虑到突发的异常状况能够得到及时感知，车辆终端系统可以检测车辆当前的车联网的网络质量参数，并向车辆网系统提供该网络质量参数。车辆网系统基于网质量参数相匹配的数据压缩参数对目标地点的监控数据进行压缩，之后，将压缩的监控数据发送给车辆终端系统，从而提高监控数据的传输时间。

S104，车辆终端系统按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从监控数据中提取特征数据，并基于异常状况识别模型结合监控数据中的特征数据对目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的。

具体地，本说明书实施例可以预先收集一些异常状况的样本，并对这些样本进行异常状况的分类标注，从而构建异常状况识别模型的训练数据。在训练过程中，可以将样本中提取出的特征数据作为异常状况识别模型的输入，将样本标注得到的异常状况分类标签作为异常状况识别模型的输出，以对异常状况识别模型进行有监督训练。

应理解，在将样本的特征数据输入至异常状况识别模型后，即可得到异常状况识别模型给出的训练结果。这个训练结果是异常状况识别模型针对样本预测的异常分类结果，异常分类结果可能与之前标注的异常状况分类标签所指示的真值结果存在差异。本说明书实施例可以基于最大似然估计所推导出的损失函数，计算出预测的异常分类结果与真值结果之间的误差值，并以降低误差值为目的，对异常状况识别模型中的参数进行调整（例如底层向量的权重值），从而达到训练效果。

本步骤在异常状况识别模型训练完成后，可以获得的监控装置在目标地点采集到的监控数据按照异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，进行特征表征并输入至异常状况识别模型，得到由异常状况识别模型机械提供的异常状况识别结果。

应理解，特征数据表征方式取决于在对异常状况识别模型进行训练时所使用的特征数据类型，这里本文不作具体限定。作为示例性介绍：假设在对异常状况识别模型进行训练时，输入的是二维图像的特征数据，则车辆终端系统通过目标地点的监控装置获取到监控画面后，需要将监控画面也同样转换为二维图像后再输入至异常状况识别模型。

当然，本说明书实施例中，监控装置也可以直接提供符合异常状况识别模型要求的特征数据表征方式的监控数据。也就是说，本步骤中，车辆终端系统可以将监控数据直接作为异常状况识别模型的输入数据。

S106，车辆终端系统在异常状况识别结果指示目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合车辆状态的车载报警方式。

具体地，本步骤中，若车辆终端系统检测车辆的车辆状态为行驶状态，则确定车载报警方式为抬头显示报警，或者，抬头显示报警与蜂鸣器报警的组合；若车辆终端系统检测车辆的车辆状态为静止状态或熄火状态，则确定车载报警方式包括中控显示报警，或者，中控显示报警与蜂鸣器报警的组合。可以看出，符合车辆状态的车载报警方式应即可能地减少对驾驶员的干扰。

S108，车辆终端系统按照确定到的车载报警方式，发起针对异常状况识别结果的报警操作。

应理解，报警操作的具体表现形式并不唯一，这里本文不作具体限定。

此外本说明实施例中，异常状况分类标签可以标注多个异常级别。车辆终端系统根据异常状况分类标签标注的异常级别，设置有相匹配的报警操作，并在本步骤中执行与异常状况识别结果的异常级别相匹配的报警操作。

作为示例性介绍：

本说明实施例可以将异常状况分类为：无异常、普通异常、严重异常三种异常级别，并使用样本异常状况对应这三种异常级别的特征数据训练异常状况识别模型，从而使异常状况识别模型具有分类异常程度能力。同时，车辆终端系统针对无异常、普通异常、严重异常三种异常级别分别设置不同的报警操作，并根据异常状况识别结果所指示的异常级别，来选择执行对应的报警操作。

比如，异常状况识别结果指示为普通异常且车辆处于静止状态，则车辆终端系统可以通过中控显示提醒车中的人员；当异常状况识别结果指示为严重异常，则车辆终端系统在中控显示提醒的基础之上，进一步使用蜂鸣器进行报警，同时车辆终端系统还可以启用通信模块进行紧急联系人呼叫和/或救援呼叫。

通过图1所示的可以知道：本申请实施例的方案中，车辆终端系统可通过车联网远程获取目标地点的监控装置所采集到的监控数据，并利用异常状况识别模型对监控数据进行异常分析，以机械方式确定出目标地点的异常状况，从而按照符合当前车辆状态的报警方式进行针对异常状况的报警操作。在目标地点突发异常情况时，车辆终端系统起到了及时提醒车辆人员注意的作用，可辅助车辆人员尽快采取措施降低损失。

下面结合实际的应用场景，对本说明书实施例的车辆终端系统的监控处理方法进行详细介绍。

本应用场景一

本应用场景一中，车辆终端系统通过车联网与用户家中安装的摄像头建立通信，从根据摄像头捕捉到的家中的监控画面，来识别是否发生异常情况。

图2是本应用场景一构建异常状况识别模型的流程，主要包括如下步骤：

S201，收集人员晕倒/摔倒以及火灾等样本异常情况的图像。

S202，按照预先设定的特征数据表征方式，对收集到的样本异常情况的图像进行特征表征，得到这些样本异常情况的图像特征数据。

S203，对样本异常情况的图像特征数据进行预处理，包括：

A. 对样本异常情况的图像特征数据进行清洗。清洗方式包括：

（1）缺失值清洗，比如：去掉不需要的字段，合理填充缺失的内容；

（2）格式内容清洗，比如：对特征数据表征后残留的不符合格式的内容进行纠正或删除处理；

（3）逻辑错误清洗，比如：数据去重、删除不合理值以及修正矛盾内容；

（4）非需求数据清洗。

B. 根据分类需求，对样本异常情况的图像特征数据进行人为标注，确定各图像特征数据所对应的异常分类标签。

比如，本应用场景中，如果只需要异常状况识别模型能够识别出是否发生异常，则可以对样本异常情况的图像特征数据进行黑样本和白样本的标注。如果需要异常状况识别模型能够识别出不同异常程度的异常级别，则可以对样本异常情况的图像特征数据进行各异常级别的标注。

S204，将样本异常情况的图像特征数据分类为训练样本集和测试样本集。

S205，使用训练样本集中的图像特征数据和对应异常分类标签，对异常状况识别模型进行训练。

S206，使用测试样本集中的图像特征数据对异常状况识别模型进行测试。

本步骤中，具体可以根据测试结果与对应图像特征数据的异常分类标签进行比对，确定测试结果的准确率。如果测试结果的准确率未达到要求，则再次对异常状况识别模训练、测试，直至异常状况识别模型的测试准确率达到满要求。

S207，将通过测试的异常状况识别模型部署在车辆终端系统以进行应用。

图3是本应用场景中车辆终端系统使用异常状况识别模型进行异常识别、报警的流程，主要包括如下步骤：

S301，用户家中发生异常情况。

S302，摄像头将通过车联网将捕获到家中的异常情况的监控画面供给车辆终端系统。

S303，车辆终端系统按照预先设定的特征数据表征方式，对异常情况的监控画面进行特征表征后输入至异常状况识别模型，得到异常状况识别结果。

S304，车辆终端系统根据异常状况识别结果，执行报警操作。具体包括：

S3041，在车辆处于静止状态时，车辆终端系统控制自身蜂鸣器发出报警声音，以及控制自身中控屏幕显示报警提示信息和家中的实时监控画面；

S3042，在车辆处于行驶状态，车辆终端系统控制控制自蜂鸣器发出报警声音，以及控制自身的抬头显示器将报警提示信息和家中的实时监控画面显示在车辆前挡风玻璃处（可避免干扰驾驶员观察前方行驶环境）。

应理解，本说明书实施例中，车辆终端系统可以预先设置各个异常状况类别（如火灾、人员倒地）在车辆处于行驶状态时以及车辆处于静止状态时所对应的报警操作。

S305，若异常状况识别结果指示异常级别为严重异常时，车辆终端系统自动启用通信模块呼叫紧急联系人电话和/或救援电话，以进行呼救。

本应用场景二

本应用场景二中，车辆终端系统通过车联网与用户家中安装的煤气传感器建立通信，从根据煤气传感器采集到的家中的煤气测量参数，来识别家中是否出现煤气泄漏的危机情况。

同样地，首先使用煤气超出安全指标对应的特征数据对异常状况识别模型进行训练、测试。在异常状况识别模型的测试准确率达到一定标准后，将异其部署在车辆终端系统以进行应用。

当用户家中发生煤气泄漏的异常情况时，煤气传感器通过车联网将采集到的家中的煤气测量参数供给车辆终端系统（可以是周期性提供煤气测量参数，也可以是在煤气超出安全指标时提供）。

之后，车辆终端系统按照训练异常状况识别模型所使用的特征数据的表征方式，对煤气传感器提供的煤气测量参数进行特征表征后，输入至异常状况识别模型，得到煤气泄漏的异常识别结果。

如果车辆当前处于静止状态时，则车辆终端系统可以控制自身蜂鸣器发出报警声音，以及控制自身中控屏幕显示煤气泄漏的报警提示信息和家中的煤气测量参数。

如果车辆当前处于形式状态时，则车辆终端系统控制控制自蜂鸣器发出报警声音，以及控制自身的抬头显示器将煤气泄漏的报警提示信息和家中的煤气测量参数显示在车辆前挡风玻璃处。

此外，上述基础之上，如果异常状况识别模型具有识别煤气泄漏严重程度的能力，则在异常状况识别结果指示煤气泄漏的异常级别为严重异常时，车辆终端系统还可以进一步自动启用通信模块呼叫紧急联系人电话和/或救援电话，以进行呼救。

以上应用场景是对本说明书实施例方法的示例性介绍。应理解，在不脱离本文上述原理基础之上，还可以进行适当的变化，这些变化也应视为本说明书实施例的保护范围。

此外，与上述图1所示的监控处理方法相对应地，本说明书实施例还提供一种车辆终端系统。图4是本说明书实施例车辆终端系统400的结构示意图，包括：

数据获取模块410，基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据。

异常识别模块420，按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从所述监控数据中提取特征数据，并基于所述异常状况识别模型结合所述监控数据中的特征数据对所述目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，所述异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的。

报警确定模块430，在所述异常状况识别结果指示所述目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合所述车辆状态的车载报警方式。

报警执行模块440，按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作。

本说明书实施例的车辆终端系统可通过车联网远程获取目标地点的监控装置所采集到的监控数据，并利用异常状况识别模型对监控数据进行异常分析，以机械方式确定出目标地点的异常状况，从而按照符合当前车辆状态的报警方式进行针对异常状况的报警操作。在目标地点突发异常情况时，车辆终端系统起到了及时提醒车辆人员注意的作用，可辅助车辆人员尽快采取措施降低损失。

可选地，报警确定模块430具体用于：若车辆终端系统检测车辆的车辆状态为行驶状态，则确定车载报警方式为抬头显示报警，或者，抬头显示报警与蜂鸣器报警的组合；若车辆终端系统检测车辆的车辆状态为静止状态或熄火状态，则确定车载报警方式包括中控显示报警，或者，中控显示报警与蜂鸣器报警的组合。

可选地，数据获取模块410可以响应于监控数据调用事件，基于车联网登录在车辆网系统注册的车辆网账户，下载所述车辆网系统针对所述车辆网账户关联存储的目标地点的监控数据，其中，所述监控数据是设置于所述目标地点的监控装置采集并关联所述车辆网账户上传至所述车辆网系统的。

可选地，所述车辆终端系统根据异常状况分类标签标注的异常级别，设置有相匹配的报警措施；报警执行模块440确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的异常级别相匹配的报警操作。

可选地，若所述异常状况识别结果达到预设目标异常级别，则所报警执行模块440还可以启用通信模块进行紧急联系人呼叫和/或救援呼叫。

显然，本说明书实施例图4所示的车载终端系统400可以实现上述图1所示的监控处理方法的步骤和功能。由于原理相同，本文不再赘述。

图5是本说明书的一个实施例提供的电子设备的结构示意图。请参考图5，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory），例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构）总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构）总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成监控处理装置，该监控处理装置可以指上述车辆终端系统，或者指上述车辆终端系统中的部件。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：

基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据。

按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从所述监控数据中提取特征数据，并基于所述异常状况识别模型结合所述监控数据中的特征数据对所述目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，所述异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的。

在所述异常状况识别结果指示所述目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合所述车辆状态的车载报警方式；

按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作。

本说明书实施例的电子设备可以使车辆终端系统可通过车联网远程获取目标地点的监控装置所采集到的监控数据，并利用异常状况识别模型对监控数据进行异常分析，以机械方式确定出目标地点的异常状况，从而按照符合当前车辆状态的报警方式进行针对异常状况的报警操作。在目标地点突发异常情况时，车辆终端系统起到了及时提醒车辆人员注意的作用，可辅助车辆人员尽快采取措施降低损失。

上述如本说明书图1至图3所示实施例揭示的监控处理方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能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 SignalProcessor，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。可以实现或者执行本说明书一个或多个实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本说明书一个或多个实施例所公开的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模块组合执行完成。软件模块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，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

当然，除了软件实现方式之外，本说明书的电子设备并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

此外，本说明书实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图1至图3所示实施例的方法，并具体用于执行以下操作：

基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据。

按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从所述监控数据中提取特征数据，并基于所述异常状况识别模型结合所述监控数据中的特征数据对所述目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，所述异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的。

在所述异常状况识别结果指示所述目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合所述车辆状态的车载报警方式；

按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作。

应理解，上述指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使上文所述的车辆终端系统实现图1至图3所示实施例的功能。由于原理相同，本文不再赘述。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商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、商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、商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递进的方式描述，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，对于系统实施例而言，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。

Claims (10)

1.一种基于车辆终端系统的监控处理方法，其特征在于，包括：

车辆终端系统基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据；

车辆终端系统按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从所述监控数据中提取特征数据，并基于所述异常状况识别模型结合所述监控数据中的特征数据对所述目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，所述异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的；

所述车辆终端系统在所述异常状况识别结果指示所述目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合所述车辆状态的车载报警方式；

所述车辆终端系统按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述车辆终端系统检测车辆的车辆状态，确定与车辆状态匹配的车载报警方式，包括：

若车辆终端系统检测车辆的车辆状态为行驶状态，则确定车载报警方式为抬头显示报警，或者，抬头显示报警与蜂鸣器报警的组合；

若车辆终端系统检测车辆的车辆状态为静止状态或熄火状态，则确定车载报警方式包括中控显示报警，或者，中控显示报警与蜂鸣器报警的组合。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

车辆终端系统基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据，包括：

车辆终端系统响应于监控数据调用事件，基于车联网登录在车辆网系统注册的车辆网账户，下载所述车辆网系统针对所述车辆网账户关联存储的目标地点的监控数据，其中，所述监控数据是设置于所述目标地点的监控装置采集并关联所述车辆网账户上传至所述车辆网系统的。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，

下载所述车辆网系统保存的目标地点的监控数据，包括：

所述车辆终端系统检测车辆当前的车联网的网络质量参数；

所述车辆终端系统向所述车辆网系统发送当前车联网的网络质量参数，使得所述车辆网系统基于当前车联网的网络质量参数相匹配的数据压缩参数对目标地点的监控数据进行压缩；

所述车辆终端系统向所述车辆网系统下载所述车辆网系统压缩后的所述目标地点的监控数据。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述车辆终端系统根据异常状况分类标签标注的异常级别，设置有相匹配的报警措施；

所述车辆终端系统按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作，报警操作包括：

所述车辆终端系统按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的异常级别相匹配的报警操作。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述异常状况识别结果达到预设目标异常级别，则所述车辆终端系统启用通信模块进行紧急联系人呼叫和/或救援呼叫。

7.如权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，

所述监控数据包括监控画面，训练所述异常状况识别模型所使用的样本异常状况的特征数据包括：人员倒地的图像特征数据和/或火灾的图像特征数据，所述车辆终端系统按照所述异常状况识别模型对人员倒地和/或火灾的图像特征表征方式对所述监控数据进行特征表征；

或者，

所述监控数据包括煤气测量参数，训练所述异常状况识别模型所使用的样本包括：煤气超出安全指标对应的特征数据，所述车辆终端系统按照所述异常状况识别模型对煤气超出安全指标的特征表征方式对所述煤气测量参数进行特征表征。

8.一种车辆终端系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据；

异常识别模块，按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从所述监控数据中提取特征数据，并基于所述异常状况识别模型结合所述监控数据中的特征数据对所述目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，所述异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的；

报警确定模块，在所述异常状况识别结果指示所述目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合所述车辆状态的车载报警方式；

报警执行模块，按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作。

9.一种电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行：

基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据；

按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从所述监控数据中提取特征数据，并基于所述异常状况识别模型结合所述监控数据中的特征数据对所述目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，所述异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的；

在所述异常状况识别结果指示所述目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合所述车辆状态的车载报警方式；

按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：

基于车联网获取设置于目标地点的监控装置采集到的监控数据；

按照预先设置的异常状况识别模型所要求的特征数据表征方式，从所述监控数据中提取特征数据，并基于所述异常状况识别模型结合所述监控数据中的特征数据对所述目标地点进行异常状况识别，得到异常状况识别结果，其中，所述异常状况识别模型是根据从异常状况的样本中提取出的特征数据和对应的异常状况分类标签训练得到的；

在所述异常状况识别结果指示所述目标地点出现异常状况时，检测车辆的车辆状态，确定符合所述车辆状态的车载报警方式；

按照确定到的车载报警方式，发起针对所述异常状况识别结果的报警操作。

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