CN112712690B - 车辆电子围栏方法、装置、电子设备 - Google Patents

Abstract

公开一种车辆电子围栏方法，所述方法应用于车辆监控系统，所述车辆监控系统启用电子围栏；其中，电子围栏对应的管控区域中的位置数据被构建成高维空间索引在本地存储；获取目标车辆实时上报的行驶数据；其中，所述行驶数据包括所述目标车辆上报的至少两个位置数据、以及与所述位置数据分别对应的原始采集时刻；将所述行驶数据输入流式计算引擎进行数据处理，基于原始采集时刻对所述位置数据进行重新排序；将排序校正后的所述位置数据，与本地存储的与管控区域中的位置数据对应的高维空间索引进行匹配；以及，基于匹配结果生成所述目标车辆进出所述电子围栏对应的管控区域的告警提示，极大地提升了车辆电子围栏的精准度及数据处理效率。

Description

车辆电子围栏方法、装置、电子设备

技术领域

本申请一个或多个实施例涉及计算机应用技术领域，尤其涉及车辆电子围栏方法、装置、电子设备及机器可读存储介质。

背景技术

随着汽车金融行业的发展，汽车金融服务商面临的一个重要挑战就是，如何及时监测并阻止目标车辆进入或离开预设的管控区域，以降低车辆丢失或损坏的风险；而车辆电子围栏技术正是解决该风险的一种有效技术手段。

车辆电子围栏技术，是指针对安装有定位装置的车辆，车辆监控系统为该车辆预先在电子地图上设置管控区域，当该车辆进入或者离开该管控区域时，车辆监控系统将会按照预先设定的条件，触发相关的告警及防护处理的技术。

发明内容

本申请提供一种车辆电子围栏方法，所述方法应用于车辆监控系统，所述车辆监控系统启用电子围栏；其中，电子围栏对应的管控区域中的位置数据被构建成高维空间索引在本地存储；所述方法包括：

获取目标车辆实时上报的行驶数据；其中，所述行驶数据包括所述目标车辆上报的至少两个位置数据、以及与所述位置数据分别对应的原始采集时刻；

将所述行驶数据输入流式计算引擎进行数据处理，基于原始采集时刻对所述位置数据进行重新排序；

将排序校正后的所述位置数据，与本地存储的与管控区域中的位置数据对应的高维空间索引进行匹配；以及，基于匹配结果生成所述目标车辆进出所述电子围栏对应的管控区域的告警提示。

可选的，所述电子围栏对应的管控区域为不规则区域。

可选的，所述管控区域包括多个管控区域；所述多个管控区域中的位置数据所构建成的高维空间索引，被组织成高维空间索引树在本地存储。

可选的，所述将所述行驶数据输入流式计算引擎进行数据处理，基于原始采集时刻对所述位置数据进行重新排序，包括：

获取所述位置数据分别对应的本地接收时刻；

若所述位置数据的原始采集时刻与本地实际接收时刻的差值在预设阈值范围内，则依据所述原始采集时刻的先后，将所述位置数据重新顺序；否则，丢弃所述位置数据。

可选的，所述高维空间索引为基于所述管控区域中的位置数据求解出的最小边界矩形；

所述将排序校正后的所述位置数据，与本地存储的与管控区域中的位置数据对应的高维空间索引进行匹配，包括:

以所述位置数据作为查找索引，在所述最小边界矩形内进行查找匹配；如果所述位置数据中的任一位置数据都位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏内的匹配结果；

如果所述位置数据中的任一位置数据都不位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏外的匹配结果；

如果所述位置数据中的部分位置数据位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆跨越电子围栏的匹配结果；其中，所述跨越电子围栏包括进入电子围栏或离开电子围栏。

可选的，所述流式计算引擎为Flink引擎或者Spark引擎。

可选的，所述高维空间索引为R-Tree或者Geohash。

本申请还提供一种车辆电子围栏装置，所述装置应用于车辆监控系统，所述车辆监控系统启用电子围栏；其中，电子围栏对应的管控区域中的位置数据被构建成高维空间索引在本地存储；所述装置包括：

数据获取模块，获取目标车辆实时上报的行驶数据；其中，所述行驶数据包括所述目标车辆上报的至少两个位置数据、以及与所述位置数据分别对应的原始采集时刻；

数据处理模块，将所述行驶数据输入流式计算引擎进行数据处理，基于原始采集时刻对所述位置数据进行重新排序；

电子围栏告警模块，将排序校正后的所述位置数据，与本地存储的与管控区域中的位置数据对应的高维空间索引进行匹配；以及，基于匹配结果生成所述目标车辆进出所述电子围栏对应的管控区域的告警提示。

可选的，所述电子围栏对应的管控区域为不规则区域。

可选的，所述管控区域包括多个管控区域；所述多个管控区域中的位置数据所构建成的高维空间索引，被组织成高维空间索引树在本地存储。

可选的，所述数据处理模块进一步：

获取所述位置数据分别对应的本地接收时刻；

若所述位置数据的原始采集时刻与本地实际接收时刻的差值在预设阈值范围内，则依据所述原始采集时刻的先后，将所述位置数据重新顺序；否则，丢弃所述位置数据。

可选的，所述高维空间索引为基于所述管控区域中的位置数据求解出的最小边界矩形；

所述电子围栏告警模块进一步:

以所述位置数据作为查找索引，在所述最小边界矩形内进行查找匹配；如果所述位置数据中的任一位置数据都位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏内的匹配结果；

如果所述位置数据中的任一位置数据都不位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏外的匹配结果；

如果所述位置数据中的部分位置数据位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆跨越电子围栏的匹配结果；其中，所述跨越电子围栏包括进入电子围栏或离开电子围栏。

可选的，所述流式计算引擎为Flink引擎或者Spark引擎。

可选的，所述高维空间索引为R-Tree或者Geohash。

本申请还提供一种电子设备，包括通信接口、处理器、存储器和总线，所述通信接口、所述处理器和所述存储器之间通过总线相互连接；

所述存储器中存储机器可读指令，所述处理器通过调用所述机器可读指令，执行上述的方法。

通过以上实施例，基于高维空间索引存储电子围栏对应的管控区域中的位置数据；以及，基于流式计算引擎对目标车辆实时上报的行驶数据的位置数据执行校正排序，进一步将校正后的位置数据与该高维空间索引进行匹配，从而生成目标车辆进出电子围栏对应的管控区域的告警提示，极大地提升了车辆电子围栏的精准度及数据处理效率。

附图说明

图1是一示例性实施例提供的一种车辆电子围栏的示意图；

图2是一示例性实施例提供的一种车辆电子围栏方法的流程图；

图3是一示例性实施例提供的另一种车辆电子围栏的示意图；

图4是一示例性实施例提供的一种电子设备的硬件结构图；

图5是一示例性实施例提供的一种车辆电子围栏装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书实施例中的技术方案，下面先对本说明书实施例涉及的车辆电子围栏的相关技术，进行简要说明。

请参见图1，图1是本说明书一实施例提供的一种车辆电子围栏的示意图。

如图1所示，车辆监控系统启用电子围栏，该电子围栏的管控区域对应为电子地图中的以“中心点”为圆心，以“半径R”为圆半径的圆所包括的区域。目标车辆在不同时刻对应位于不同的位置，包括：位置A、位置B、位置C。当目标车辆从位置A行驶至位置B时，车辆监控系统将会触发“进入电子围栏”告警；当目标车辆从位置B行驶至位置C时，车辆监控系统将会触发“离开电子围栏”告警。

基于如图1所示的电子围栏，主要存在如下两个问题：

问题1、电子围栏的实际的管控区域是不规则区域，而现有实现仅能支持圆形区域设置，导致管控区域设置与实际情况存在差异，从而致使车辆电子围栏告警不准。

问题2、车辆监控系统在获取目标车辆上报的行驶数据通常仅包括目标车辆位置数据；而由于网络异常(比如：网络抖动、延迟等)可能会导致目标车辆位置数据乱序，比如：如图1所示，目标车辆的位置B的位置数据可能会早于位置A的位置数据被上报到车辆监控系统，由此将会导致车辆监控系统会误判目标车辆从位置B行驶至位置A，从而错误触发“离开电子围栏”告警。

而本说明书旨在提出一种，基于高维空间索引技术及流式计算引擎技术构建车辆监控系统，由车辆监控系统对目标车辆进行监测定位，从而实现高精准度的车辆电子围栏的技术方案。

在实现时，车辆监控系统启用电子围栏功能；其中，电子围栏对应的管控区域中的位置数据被构建成高维空间索引在本地存储。

进一步地，车辆监控系统获取目标车辆实时上报的行驶数据；其中，所述行驶数据包括所述目标车辆上报的至少两个位置数据、以及与所述位置数据分别对应的原始采集时刻；将所述行驶数据输入流式计算引擎进行数据处理，基于原始采集时刻对所述位置数据进行重新排序；将排序校正后的所述位置数据，与本地存储的与管控区域中的位置数据对应的高维空间索引进行匹配；以及，基于匹配结果生成所述目标车辆进出所述电子围栏对应的管控区域的告警提示。

在以上技术方案中，基于高维空间索引存储电子围栏对应的管控区域中的位置数据；以及，基于流式计算引擎对目标车辆实时上报的行驶数据的位置数据执行校正排序，进一步将校正后的位置数据与该高维空间索引进行匹配，从而生成目标车辆进出电子围栏对应的管控区域的告警提示，极大地提升了车辆电子围栏的精准度及数据处理效率。

下面通过具体实施例并结合具体的应用场景对本说明书进行描述。

请参考图2，图2是本说明书一实施例提供的一种车辆电子围栏方法的流程图，所述方法应用于车辆监控系统，所述车辆监控系统启用电子围栏；其中，电子围栏对应的管控区域中的位置数据被构建成高维空间索引在本地存储；上述方法执行以下步骤：

步骤202、获取目标车辆实时上报的行驶数据；其中，所述行驶数据包括所述目标车辆上报的至少两个位置数据、以及与所述位置数据分别对应的原始采集时刻。

步骤204、将所述行驶数据输入流式计算引擎进行数据处理，基于原始采集时刻对所述位置数据进行重新排序。

步骤206、将排序校正后的所述位置数据，与本地存储的与管控区域中的位置数据对应的高维空间索引进行匹配；以及，基于匹配结果生成所述目标车辆进出所述电子围栏对应的管控区域的告警提示。

在本说明书中，上述车辆监控系统，可以包括基于电子围栏技术对车辆进行监控的任何形式的机器或机器集群。

例如，在实际应用中，上述车辆监控系统可以是基于电子围栏技术对车辆进行监控的位于私有云或公有云中的机器或机器集群。

在本说明书中，上述车辆监控系统已启用电子围栏；

其中，上述电子围栏对应的管控区域中的位置数据被构建成高维空间索引在上述车辆监控系统的本地存储。

在示出的一种实施方式中，上述高维空间索引为R-Tree；

其中，R-Tree(R树)是一种用来做空间数据存储的树状数据结构。R-Tree可以用于为地理位置，矩形和多边形这类多维数据建立空间索引。R树是由Antonin Guttman于1984年提出的。人们随后发现它在理论和应用方面都非常实用。在现实生活中，R树可以用来存储地图上的空间信息，比如：餐馆地址，或者地图上用来构造街道，建筑，湖泊边缘和海岸线的多边形；然后可以用它来回答“查找距离我2千米以内的博物馆”，“检索距离我2千米以内的所有路段”(然后显示在导航系统中)或者“查找(直线距离)最近的加油站”等问题。

当然，上述高维空间索引也可以为Geohash(地理散列)构建存储；GeoHash本质上也是用于构建及存储高维空间索引的一种技术方式，具体GeoHash请参见现有技术说明，这里不再赘述。

请参见图3，图3是本申请一实施例提供的另一种车辆电子围栏的示意图。

图3与图1基本相同，主要区别在于，如图3所示的电子围栏的管控区域为不规则区域，该管控区域对应的最小边界矩形如图3所示的虚线矩形框；

其中，最小界矩形是指以二维坐标表示的若干二维形状(例如点、直线、多边形)的最大范围，即以给定的二维形状各顶点中的最大横坐标、最小横坐标、最大纵坐标、最小纵坐标定下边界的矩形。

在示出的一种实施方式中，上述电子围栏对应的管控区域为不规则区域。

例如，上述电子围栏对应的管控区域为如图3所示的不规则区域。

当然，在实际应用中，上述电子围栏对应的管控区域也可以为规则区域。

在示出的一种实施方式中，上述电子围栏对应的管控区域可以包括多个管控区域；其中，该多个管控区域中的位置数据所构建成的高维空间索引，被组织成高维空间索引树在本地存储。

例如，上述电子围栏对应的管控区域可以包括多个如图3所示的不规则区域。其中，该多个管控区域中的位置数据所构建成的高维空间索引，被组织成高维空间索引树在本地存储。

在本说明书中，在上述车辆监控系统启用电子围栏后，可以针对车辆进行监控。

例如，在实际应用中，上述车辆监控系统针对军事禁区设置电子围栏，禁止车辆进入该电子围栏对应的管控区域。

在本说明书中，上述位置数据可以包括基于GPS卫星导航系统、伽利略卫星导航系统、北斗卫星导航系统中任意一个或多个导航系统上报的经纬度信息。

例如，上述位置数据可以是基于GPS卫星导航系统上报的经纬度信息，也可以是基于伽利略卫星导航系统上报的GPS经纬度信息，还可以是基于北斗卫星卫星导航系统上报的GPS经纬度信息；或者，上述位置数据可以是基于GPS卫星导航系统和北斗卫星卫星导航系统组合上报的经纬度信息等。

在本说明书中，上述目标车辆可以包括被上述车辆监控系统基于电子围栏管控的、可上报上述位置数据的任何形式的任何数目的车辆。

例如，在实际应用中，上述目标车辆可以是被上述车辆监控系统基于电子围栏管控的、可上报上述位置数据的轿车、越野车、多用途汽车等。上述目标车辆的个数可以是一辆或多辆，在本说明书中不作具体限定。

在本说明书中，上述行驶数据包括上述目标车辆上报的至少两个上述位置数据、以及与上述位置数据分别对应的原始采集时刻。

例如，请参见图3所示，上述行驶数据包括上述目标车辆上报的位置数据(位置A、位置B)、以及与该位置数据分别对应的原始采集时刻(T1、T2)；也即，位置A对应的原始采集时刻为T1，位置B对应的原始采集时刻为T2，并且T1早于T2。

在本说明书中，上述车辆监控系统获取上述目标车辆实时上报的上述行驶数据。

接着以上示例继续举例，上述行驶数据包括(位置A、位置B)、以及与该位置数据分别对应的原始采集时刻(T1、T2)；上述车辆监控系统可以获取上述目标车辆实时上报的上述行驶数据。上述行驶数据和对应的原始采集时刻可以通过目标车辆的车载GPS设备获得。

在本说明书中，上述流式计算引擎，可以包括针对上述行驶数据进行实时数据处理的任何形式的流计算引擎。

在示出的一种实施方式中，上述流式计算引擎为Flink引擎；其中，Flink引擎，也即Apache Flink，是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行；具体Flink引擎实现细节，请参见Flink引擎技术说明，这里不再赘述。

当然，上述流式计算引擎也可以为Spark引擎；其中，Spark引擎，也即，ApacheSpark，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS(一种大数据的分布式文件系统)，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法；具体Spark引擎实现细节，请参见Spark引擎技术说明，这里不再赘述。

在本说明书中，进一步地，上述车辆监控系统将上述行驶数据输入上述流式计算引擎进行流式数据处理。

接着以上示例继续举例，上述车辆监控系统将包括至少两个上述位置数据(位置A、位置B)、以及与该两个上述位置数据分别对应的原始采集时刻(T1、T2)的上述行驶数据，输入上述流式计算引擎进行流式数据处理。

在本说明书中，进一步地，上述车辆监控系统基于原始采集时刻对上述位置数据进行重新排序。

接着以上示例继续举例，上述车辆监控系统，基于上述位置数据(位置A、位置B)分别对应的原始采集时刻(T1、T2)对该两个上述位置数据进行重新排序。

在示出的一种实施方式中，上述车辆监控系统获取上述位置数据分别对应的本地接收时刻。

接着以上示例继续举例，上述车辆监控系统获取上述位置数据(位置A、位置B)分别对应的由上述车辆监控系统本地接收到的时刻(T11、T22)。

需要说明的是，由于上述目标车辆将上述位置数据上报至上述车辆监控系统需要经过网络传输，所以，当上述位置数据被上述车辆监控获取时，上述位置数据在上述车辆监控系统本地接收到的时刻要晚于上述位置数据的原始采集时刻。而且，由于网络异常(比如：网络抖动、延迟等)可能会导致目标车辆位置数据乱序，例如：如图3所示，在目标车辆的位置A的原始采集时刻T1早于位置B的原始采集时刻T2时，目标车辆的位置B的位置数据也可能会早于位置A的位置数据被上报到车辆监控系统，也即，上述车辆监控系统获取的位置B的本地接收时刻T22可能比位置A的本地接收时刻T11要早，由此导致系统会将目标车辆进入电子围栏误判为目标车辆离开电子围栏，而在本申请中，通过上述流式计算引擎对上述位置数据进行重新排序，可以精确判断目标车辆是进入还是离开电子围栏。

在本说明书中，进一步地，上述车辆监控系统检查上述位置数据的原始采集时刻与本地实际接收时刻的差值，是否在预设阈值范围内。

接着以上示例继续举例，上述车辆监控系统先接收到位置B的位置数据，位置B的位置数据的本地实际接收时刻T22，再先接收到位置A的位置数据，位置A的位置数据的本地实际接收时刻T11；其中，本地实际接收时刻T11晚于本地实际接收时刻T22。

上述车辆监控系统分别检查位置A的原始采集时刻T1与本地实际接收时刻T11的差值；以及，位置B的原始采集时刻T2与本地实际接收时刻T22的差值，是否在预设阈值范围内(比如：100毫秒内)。

在本说明书中，进一步地，若上述位置数据的原始采集时刻与本地实际接收时刻的差值在预设阈值范围内，则上述车辆监控系统依据上述原始采集时刻的先后，将上述位置数据重新排序；否则，丢弃上述位置数据。对位置数据重新排序可以采用流式计算引擎的事件处理机制结合水位线(watermark)来进行。

接着以上示例继续举例，若位置B及位置A的位置数据的原始采集时刻与本地实际接收时刻的差值都在预设阈值范围内，则上述车辆监控系统依据上述位置数据的原始采集时刻的先后，也即，位置A的原始采集时刻T1在前、位置B的原始采集时刻T2在后，将位置B及位置A重新顺序，也即，重新顺序前，位置B的位置数据接收在前、位置A的位置数据接收在后,重新顺序后，位置A的位置数据位于位置B的位置数据之前被上述车辆监控系统执行数据处理。若位置B及位置A的位置数据的原始采集时刻与本地实际接收时刻的差值都不在预设阈值范围内，上述车辆监控系统丢失位置B及位置A的位置数据。

在本说明书中，在将上述位置数据进行排序校正后，上述车辆监控系统将校正后的上述位置数据，与本地存储的与管控区域中的位置数据对应的高维空间索引进行匹配。

在示出的一种实施方式中，上述高维空间索引为基于上述管控区域中的位置数据求解出的最小边界矩形；

其中，上述最小界矩形是指以二维坐标表示的若干二维形状(例如点、直线、多边形)的最大范围，即以给定的二维形状各顶点中的最大横坐标、最小横坐标、最大纵坐标、最小纵坐标定下边界的矩形。

例如，上述高维空间索引为如图3所示的管控区域(不规则区域)中的位置数据求解出的最小边界矩形(如图3所示的虚线矩形框)。

需要说明的是，为了方便理解，如图3所示的管控区域(不规则区域)中的位置数据对应一个最小边界矩形，在实际应用中，如图3所示的管控区域对应的高维空间索引可以基于若干个最小边界矩形构建；其中，每个最小边界矩形可以不断逼近管控区域的边界，并完成对该管控区域的覆盖。通过构建最小边界矩形得到管控区域的边界，相比前文描述的基于圆心及半径确定管控区域的边界更加精确，有利于车辆监控系统精准判定目标车辆进入或离开电子围栏。

在本说明书中，进一步地，上述车辆监控系统将校正后的上述位置数据，与本地存储的与上述高维空间索引进行匹配。

在示出的一种实施方式中，上述车辆监控系统以上述位置数据作为查找索引，在上述最小边界矩形内进行查找匹配；如果上述位置数据中的任一位置数据都位于上述最小边界矩形内，生成指示上述目标车辆位于电子围栏内的匹配结果。

接着以上示例继续举例，上述位置数据可以包括位置B及位于最小边界矩形内的行驶轨迹(比如，如图3所示包括：位于最小边界矩形内的位置A到位置B的行驶轨迹、位于最小边界矩形内的位置B到位置C的行驶轨迹)的若干位置，上述车辆监控系统以上述位置数据作为查找索引在上述最小边界矩形内进行查找匹配；上述位置数据中的任一位置数据都位于上述最小边界矩形内，生成指示上述目标车辆位于电子围栏内的匹配结果。

在示出的另一种实施方式中，在上述车辆监控系统以上述位置数据作为查找索引，在上述最小边界矩形内进行查找匹配的过程中，如果上述位置数据中的任一位置数据都不位于上述最小边界矩形内，生成指示上述目标车辆位于电子围栏外的匹配结果；

接着以上示例继续举例，上述位置数据可以包括位置B及位于最小边界矩形外的行驶轨迹(比如，如图3所示包括：位于最小边界矩形外的位置A到位置B的行驶轨迹、位于最小边界矩形外的位置B到位置C的行驶轨迹)的若干位置，上述位置数据中的任一位置数据都不位于上述最小边界矩形内，也即，上述位置数据中的任一位置数据都位于上述最小边界矩形外，上述车辆监控系统生成指示上述目标车辆位于电子围栏外的匹配结果。

在本说明书中，上述跨越电子围栏可以包括进入电子围栏或离开电子围栏。

接着以上示例继续举例，请参见图3所示，当上述目标车辆从位置A行驶到位置B时，也即，上述目标车辆进入电子围栏；当上述目标车辆从位置B行驶到位置C时，也即，上述目标车辆离开电子围栏。

在示出的另一种实施方式中，在上述车辆监控系统以上述位置数据作为查找索引，在上述最小边界矩形内进行查找匹配的过程中，如果上述位置数据中的部分位置数据位于上述最小边界矩形内，生成指示上述目标车辆跨越电子围栏的匹配结果。

接着以上示例继续举例，上述位置数据可以包括位于最小边界矩形内的位置B、以及位于最小边界矩形外的位置A和位置C；也即，上述位置数据中的部分位置数据位于上述最小边界矩形内，上述车辆监控系统生成指示上述目标车辆上述跨越电子围栏的匹配结果。

在本说明书中，进一步地，上述车辆监控系统基于匹配结果生成上述目标车辆进出上述电子围栏对应的管控区域的告警提示。

接着以上示例继续举例，在实际应用中，针对指示上述目标车辆上述跨越电子围栏的匹配结果，上述车辆监控系统生成对应的上述目标车辆进出上述电子围栏对应的管控区域的告警提示；针对指示上述目标车辆位于电子围栏外的匹配结果及指示上述目标车辆位于电子围栏内的匹配结果，上述车辆监控系统可以将其记录保存，便于用户查询。

在以上技术方案中，基于高维空间索引存储电子围栏对应的管控区域中的位置数据；以及，基于流式计算引擎对目标车辆实时上报的行驶数据的位置数据执行校正排序，进一步将校正后的位置数据与该高维空间索引进行匹配，从而生成目标车辆进出电子围栏对应的管控区域的告警提示，极大地提升了车辆电子围栏的精准度及数据处理效率。

与上述方法实施例相对应，本申请还提供了车辆电子围栏装置的实施例。

与上述方法实施例相对应，本说明书还提供了一种车辆电子围栏装置的实施例。本说明书的车辆电子围栏装置的实施例可以应用在电子设备上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在电子设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图4所示，为本说明书的车辆电子围栏装置装置所在电子设备的一种硬件结构图，除了图4所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的电子设备通常根据该电子设备的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。

图5是本说明书一示例性实施例示出的一种车辆电子围栏装置的框图。

请参考图5，所述车辆电子围栏装置50可以应用在前述图4所示的电子设备中，车辆监控系统启用电子围栏；其中，电子围栏对应的管控区域中的位置数据被构建成高维空间索引在本地存储；所述装置包括：

数据获取模块501，获取目标车辆实时上报的行驶数据；其中，所述行驶数据包括所述目标车辆上报的至少两个位置数据、以及与所述位置数据分别对应的原始采集时刻；

数据处理模块502，将所述行驶数据输入流式计算引擎进行数据处理，基于原始采集时刻对所述位置数据进行重新排序；

电子围栏告警模块503，将排序校正后的所述位置数据，与本地存储的与管控区域中的位置数据对应的高维空间索引进行匹配；以及，基于匹配结果生成所述目标车辆进出所述电子围栏对应的管控区域的告警提示。

在本实施例中，所述电子围栏对应的管控区域为不规则区域。

在本实施例中，所述管控区域包括多个管控区域；所述多个管控区域中的位置数据所构建成的高维空间索引，被组织成高维空间索引树在本地存储。

在本实施例中，所述数据处理模块501进一步：

获取所述位置数据分别对应的本地接收时刻；

若所述位置数据的原始采集时刻与本地实际接收时刻的差值在预设阈值范围内，则依据所述原始采集时刻的先后，将所述位置数据重新顺序；否则，丢弃所述位置数据。

在本实施例中，所述高维空间索引为基于所述管控区域中的位置数据求解出的最小边界矩形；

所述电子围栏告警模块503进一步:

以所述位置数据作为查找索引，在所述最小边界矩形内进行查找匹配；如果所述位置数据中的任一位置数据都位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏内的匹配结果；

如果所述位置数据中的任一位置数据都不位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏外的匹配结果；

如果所述位置数据中的部分位置数据位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆跨越电子围栏的匹配结果；其中，所述跨越电子围栏包括进入电子围栏或离开电子围栏。

在本实施例中，所述流式计算引擎为Flink引擎或者Spark引擎。

在本实施例中，所述高维空间索引为R-Tree或者Geohash。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

上述实施例阐明的装置、装置、模块或模块，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，计算机的具体形式可以是个人计算机、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、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。

与上述方法实施例相对应，本说明书还提供了一种电子设备的实施例。该电子设备包括：处理器以及用于存储机器可执行指令的存储器；其中，处理器和存储器通常通过内部总线相互连接。在其他可能的实现方式中，所述设备还可能包括外部接口，以能够与其他设备或者部件进行通信。

在本实施例中，通过读取并执行所述存储器存储的与车辆电子围栏的控制逻辑对应的机器可执行指令，所述处理器被促使：

获取目标车辆实时上报的行驶数据；其中，所述行驶数据包括所述目标车辆上报的至少两个位置数据、以及与所述位置数据分别对应的原始采集时刻；

将所述行驶数据输入流式计算引擎进行数据处理，基于原始采集时刻对所述位置数据进行重新排序；

将排序校正后的所述位置数据，与本地存储的与管控区域中的位置数据对应的高维空间索引进行匹配；以及，基于匹配结果生成所述目标车辆进出所述电子围栏对应的管控区域的告警提示。

在本实施例中，所述电子围栏对应的管控区域为不规则区域。

在本实施例中，所述管控区域包括多个管控区域；所述多个管控区域中的位置数据所构建成的高维空间索引，被组织成高维空间索引树在本地存储。

在本实施例中，通过读取并执行所述存储器存储的与车辆电子围栏的控制逻辑对应的机器可执行指令，所述处理器被促使：

获取所述位置数据分别对应的本地接收时刻；

若所述位置数据的原始采集时刻与本地实际接收时刻的差值在预设阈值范围内，则依据所述原始采集时刻的先后，将所述位置数据重新顺序；否则，丢弃所述位置数据。

在本实施例中，所述高维空间索引为基于所述管控区域中的位置数据求解出的最小边界矩形；通过读取并执行所述存储器存储的与车辆电子围栏的控制逻辑对应的机器可执行指令，所述处理器被促使：

以所述位置数据作为查找索引，在所述最小边界矩形内进行查找匹配；如果所述位置数据中的任一位置数据都位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏内的匹配结果；

如果所述位置数据中的任一位置数据都不位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏外的匹配结果；

如果所述位置数据中的部分位置数据位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆跨越电子围栏的匹配结果；其中，所述跨越电子围栏包括进入电子围栏或离开电子围栏。

在本实施例中，所述流式计算引擎为Flink引擎或者Spark引擎。

在本实施例中，所述高维空间索引为R-Tree或者Geohash。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本说明书的其它实施方案。本说明书旨在涵盖本说明书的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本说明书的一般性原理并包括本说明书未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本说明书的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本说明书并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本说明书的范围仅由所附的权利要求来限制。

以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并不用以限制本说明书，凡在本说明书的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种车辆电子围栏方法，所述方法应用于车辆监控系统，所述车辆监控系统启用电子围栏；其中，所述电子围栏对应的管控区域为不规则区域；电子围栏对应的管控区域中的位置数据被构建成高维空间索引在本地存储；所述高维空间索引为基于所述管控区域中的位置数据求解出的最小边界矩形；所述方法包括：

获取目标车辆实时上报的行驶数据；其中，所述行驶数据包括所述目标车辆上报的至少两个位置数据、以及与所述位置数据分别对应的原始采集时刻；

将所述行驶数据输入流式计算引擎进行数据处理，基于原始采集时刻对所述位置数据进行重新排序；

以所述位置数据作为查找索引，在所述最小边界矩形内进行查找匹配；如果所述位置数据中的任一位置数据都位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏内的匹配结果；

如果所述位置数据中的任一位置数据都不位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏外的匹配结果；

如果所述位置数据中的部分位置数据位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆跨越电子围栏的匹配结果；其中，所述跨越电子围栏包括进入电子围栏或离开电子围栏；

基于所述匹配结果生成所述目标车辆进出所述电子围栏对应的管控区域的告警提示。

2.根据权利要求1所述的方法，所述管控区域包括多个管控区域；所述多个管控区域中的位置数据所构建成的高维空间索引，被组织成高维空间索引树在本地存储。

3.根据权利要求1所述的方法，所述将所述行驶数据输入流式计算引擎进行数据处理，基于原始采集时刻对所述位置数据进行重新排序，包括：

获取所述位置数据分别对应的本地接收时刻；

若所述位置数据的原始采集时刻与本地实际接收时刻的差值在预设阈值范围内，则依据所述原始采集时刻的先后，将所述位置数据重新顺序；否则，丢弃所述位置数据。

4.根据权利要求1所述的方法，所述流式计算引擎为Flink引擎或者Spark引擎。

5.根据权利要求1所述的方法，所述高维空间索引为R-Tree或者Geohash。

6.一种车辆电子围栏装置，所述装置应用于车辆监控系统，所述车辆监控系统启用电子围栏；其中，所述电子围栏对应的管控区域为不规则区域；电子围栏对应的管控区域中的位置数据被构建成高维空间索引在本地存储；所述高维空间索引为基于所述管控区域中的位置数据求解出的最小边界矩形；所述装置包括：

数据获取模块，获取目标车辆实时上报的行驶数据；其中，所述行驶数据包括所述目标车辆上报的至少两个位置数据、以及与所述位置数据分别对应的原始采集时刻；

数据处理模块，将所述行驶数据输入流式计算引擎进行数据处理，基于原始采集时刻对所述位置数据进行重新排序；

匹配模块，以所述位置数据作为查找索引，在所述最小边界矩形内进行查找匹配；如果所述位置数据中的任一位置数据都位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏内的匹配结果；如果所述位置数据中的任一位置数据都不位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆位于电子围栏外的匹配结果；如果所述位置数据中的部分位置数据位于所述最小边界矩形内，生成指示所述目标车辆跨越电子围栏的匹配结果；其中，所述跨越电子围栏包括进入电子围栏或离开电子围栏；

告警模块，基于匹配结果生成所述目标车辆进出所述电子围栏对应的管控区域的告警提示。

7.一种电子设备，包括通信接口、处理器、存储器和总线，所述通信接口、所述处理器和所述存储器之间通过总线相互连接；

所述存储器中存储机器可读指令，所述处理器通过调用所述机器可读指令，执行如权利要求1至5任一项所述的方法。

8.一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有机器可读指令，所述机器可读指令在被处理器调用和执行时，实现权利要求1至5任一项所述的方法。

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