CN114550028A - 车辆的任务进度获取方法、电子设备、介质及产品 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种车辆的任务进度获取方法、电子设备、介质及产品，旨在提高对车辆的进度确定的准确度，所述方法包括：获取待监测的车辆所绑定的行驶路线，其中，所述车辆用于在所述行驶路线上执行目标任务；通过所述行驶路线上配置的多个摄像装置识别所述车辆，并在每识别到所述车辆时，确定当前时刻识别到所述车辆的第一摄像装置以及当前时刻之前识别到所述车辆的第二摄像装置；基于所述第一摄像装置和所述第二摄像装置，确定所述车辆在行驶路线上的行进方向；基于所述行进方向、所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定所述车辆执行所述目标任务的进度。

Description

车辆的任务进度获取方法、电子设备、介质及产品

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种车辆的任务进度获取方法、电子设备、介质及产品。

背景技术

在一些应用场景中，需要对车辆执行任务的进度进行监测，例如，在特殊车辆(洒水车、环卫车和垃圾运输车)的作业场景中，需要对其行进的路线、执行作业的进度进行监测，以查看特殊车辆是否按照预定路线行进，以及作业的效率。

相关技术中，一般是在车辆上安装GPS设备，以对车辆的位置进行定位，但是由于GPS定位常常出现误判和位置偏移，导致对车辆的定位不准确，对车辆的工作进度(如行进到哪一位置、完成了多少的任务量)的监测准确度低。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例的一种车辆的任务进度获取方法、电子设备、介质及产品，以便克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。

本发明实施例的第一方面，提供了一种车辆的任务进度获取方法，所述方法包括：

获取待监测的车辆所绑定的行驶路线，其中，所述车辆用于在所述行驶路线上执行目标任务；

通过所述行驶路线上配置的多个摄像装置识别所述车辆，并在每识别到所述车辆时，确定当前时刻识别到所述车辆的第一摄像装置以及当前时刻之前识别到所述车辆的第二摄像装置；

基于所述第一摄像装置和所述第二摄像装置，确定所述车辆在行驶路线上的行进方向；

基于所述行进方向、所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定所述车辆执行所述目标任务的进度。

可选地，所述多个摄像装置将所述行驶路线划分为多个计时路段，每个计时路段配置有预计通行时长；所述方法还包括：

基于所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置和所述行进方向，确定所述车辆在所述行驶路线上已通行的至少一个计时路段；

基于所述车辆在已通行的每个计时路段中的实际通行时长与对应的预计通行时长之间的差异，确定所述车辆执行所述目标任务的工作效率。

可选地，所述行驶路线绑定有多个所述车辆，所述多个摄像装置将所述行驶路线划分为多个计时路段，每个计时路段配置有预计通行时长，所述方法还包括：

对每个计时路段对应的预计通行时长进行周期性更新，在每个更新周期，基于当前周期内多个车辆各自通行该计时路段的实际通行时长，对该计时路段对应的预计通行时长进行更新。

可选地，所述方法还包括以下至少一者：

对每个计时路段，确定通行该计时路段的实际通行时长超过第一时长阈值的第一实际通行时长，并基于所述第一实际通行时长和所述第一实际通行时长的数量，增加该计时路段的预计通行时长；

对每个计时路段，确定通行该计时路段的实际通行时长小于第二时长阈值的第二实际通行时长，并基于所述第二实际通行时长和所述第二实际通行时长的数量，减小该计时路段的预计通行时长；

其中，所述第一时长阈值大于该计时路段对应的预计通行时长，所述第二时长阈值小于该计时路段对应的预计通行时长。

可选地，所述车辆从所述行驶路线的起点位置至终点位置重复执行所述目标任务，所述第二摄像装置为当前之前最迟一次识别到所述车辆的装置；所述方法还包括：

在所述第一摄像装置位于所述起点位置或所述终点位置的情况下，对所述目标任务的进度进行初始化；

在所述第一摄像装置位于所述终点位置与所述起点位置之间的情况下，基于所述第二摄像装置在所述行驶路线上的位置，确定所述车辆是否执行同一次所述目标任务；

在执行不同次所述目标任务的情况下，初始化所述目标任务的进度；

基于所述行进方向、所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定所述车辆执行所述目标任务的进度，包括：

在执行同一次所述目标任务的情况下，基于所述起点位置至所述终点位置的方向，所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定当次执行所述目标任务的进度。

可选地，所述车辆绑定到多条行驶路线，所述方法还包括：

基于所述车辆在所述多条行驶路线中的实际通行时长，输出所述车辆对应的第一统计信息，所述第一统计信息至少包括所述车辆在所述多条行驶路线中的平均通行速度。

可选地，所述多个摄像装置将所述行驶路线划分为多个计时路段，所述行驶路线上绑定有多个车辆，所述方法还包括：

基于所绑定的多个车辆分别在所述行驶路线中每个计时路段的实际通行时长，输出所述行驶路线对应的第二统计信息；所述第二统计信息至少包括所述多个车辆在同一计时路段的平均通行速度。

本申请实施例的第二方面，还提供一种车辆的任务进度获取装置，所述装置包括：

路线获取模块，用于获取待监测的车辆所绑定的行驶路线，其中，所述车辆用于在所述行驶路线上执行目标任务；

识别模块，用于通过所述行驶路线上配置的多个摄像装置识别所述车辆，并在每识别到所述车辆时，确定当前时刻识别到所述车辆的第一摄像装置以及当前时刻之前识别到所述车辆的第二摄像装置；

方向确定模块，用于基于所述第一摄像装置和所述第二摄像装置，确定所述车辆在行驶路线上的行进方向；

进度确定模块，用于基于所述行进方向、所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定所述车辆执行所述目标任务的进度。

本发明实施例还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如第一方面所述的车辆的任务进度获取方法。

本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其存储的计算机程序/指令被处理器执行时实现如本发明第一方面实施例所述的车辆的任务进度获取方法。

本发明实施例还公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其该计算机程序/指令被处理器执行时实现第一方面实施例所述的车辆的任务进度获取方法。

采用本申请的车辆的任务进度获取方法，可以获取待监测的车辆所绑定的行驶路线，可以通过在行驶路线上配置的多个摄像装置识别所述车辆，并在每识别到车辆时，确定当前识别到车辆的第一摄像装置以及当前之前识别到所述车辆的第二摄像装置；从而基于第一摄像装置和第二摄像装置各自在行驶路线上的位置，确定车辆在行驶路线上的行进方向，接着基于行进方向和第一摄像装置的位置以及行驶路线的总长度，确定车辆执行目标任务的进度。

与现有技术相比，本发明实施例至少包括以下优点：

一方面，由于通过行驶路线上配置的摄像装置识别车辆，这样，当某个摄像装置识别到车辆时，便可以将摄像装置的位置作为车辆所在的位置，由于摄像装置是固定配置到行驶路线上的，这样，便不存在误判和位置偏移的问题，从而提高了对车辆的定位准确度。另一方面，由于在确定车辆执行目标任务的进度时，依据了当前时刻识别到车辆和当前时刻之前识别到车辆的两个摄像装置各自的位置和行驶路线的两个端点的位置，共同确定车辆执行目标任务的进度，这样，可以基于两个摄像装置在行驶路线上的位置关系，准确确定出车辆在行驶路线上执行目标任务的行进方向和已经行驶的距离，从而确定出完成了多少的任务量，提高了对车辆的工作进度进行监测的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例的一种应用环境示意图；

图2是本发明一实施例的一种通信环境示意图；

图3是本发明一实施例的一种车辆的任务进度获取方法的步骤流程图；

图4是本发明一实施例的对车辆的任务进度进行实时告警的步骤流程图；

图5是本发明一实施例的一种车辆的任务进度获取装置的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，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作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。

近年来，基于人工智能的计算机视觉、深度学习、机器学习、图像处理、图像识别等技术研究取得了重要进展。人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴科学技术。人工智能学科是一门综合性学科，涉及芯片、大数据、云计算、物联网、分布式存储、深度学习、机器学习、神经网络等诸多技术种类。计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，具体是让机器识别世界，计算机视觉技术通常包括人脸识别、活体检测、指纹识别与防伪验证、生物特征识别、人脸检测、行人检测、目标检测、行人识别、图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、文字识别、视频处理、视频内容识别、行为识别、三维重建、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建(SLAM)、计算摄影、机器人导航与定位等技术。随着人工智能技术的研究和进步，该项技术在众多领域展开了应用，例如城市管理、交通管理、楼宇管理、园区管理、人脸通行、人脸考勤、物流管理、仓储管理、机器人、智能营销、计算摄影、手机影像、云服务、智能家居、穿戴设备、无人驾驶、自动驾驶、智能医疗、人脸支付、人脸解锁、指纹解锁、人证核验、智慧屏、智能电视、摄像机、移动互联网、网络直播、美颜、美妆、医疗美容、智能测温等领域。

相关技术中，需要对车辆执行作业任务的行驶路径和作业进度进行监测，例如监测环卫车辆的工作路线是否与预定路线相同，尽量提升环卫车辆的工作效率。如背景技术所述，目前一般是在车辆上加装GPS模块，通过GPS模块完成对车辆的定位，从而实现对车辆执行目标任务的任务进度检测。但是此种方式存在如下问题：

1、需要额外进行GPS模块的加装或者适配，会造成不必要的开支，成本较高。

2、当GPS信号弱或者GPS故障时，会出现位置偏移、频繁跳转、长时间无法定位等问题存在，导致定位不准确。

3、仅利用GPS信息，难以对车辆的工作效率和工作状态进行分析，也不便于预测车辆的到达时间。

4、利用GPS定位无法与现有车辆的告警场景进行有机结合，导致功能零散无法融合。

有鉴于此，本申请提出了一种车辆的任务进度获取方法，该方法主要的技术构思是：利用车辆的行进路线上固有的摄像装置对车辆进行识别，然后基于识别到车辆的摄像装置的位置和识别时刻，确定车辆执行目标任务的进度。一方面，由于是利用行驶路线上固有的摄像装置对车辆进行定位，从而避免了加装GPS模块导致的成本高的问题。另一方面，由于摄像装置是行驶路线上固有的，只要摄像装置识别到了车辆，便可以将摄像装置的位置作为车辆的位置，从而提高了定位准确度，避免位置偏移的问题。再一方面，可以结合识别到车辆的识别时刻以及识别到车辆的摄像装置的位置，确定车辆在行驶路线上的作业效率和作业方向，该方向性可以反映车辆执行作业任务的进度，例如完成了目标任务还是未完成目标任务。

参照图1所示，示出了本申请实施例的应用环境示意图，如图1所示，车辆通常在实际环境中的规定路线上执行目标任务，如在图1所示的粗线条的行驶路线上执行目标任务，在该行驶路线的沿线布置有多个摄像装置，通常而言，这个行驶路线上的起点位置和终点位置需要布置摄像装置。这样，在规划车辆的行驶路线时，可以在车辆执行目标任务的路线的起点没有摄像装置的情况下，适当延长该路线的起点到具有摄像装置的位置。例如，将路线的起点设置为车辆出库的位置处。

如图1所示，车辆在规定的行驶路线上执行目标任务，依据不同的应用场景，车辆和目标任务可以不同。例如，在环卫场景中，车辆可以是洒水车，则目标任务是对行驶路线上的道路进行洒水，车辆也可以是垃圾运输车，则目标任务是对行驶路线上的垃圾桶进行转运。又例如，在仓储管理场景中，车辆可以是作业机器人，则目标任务可以是对行驶路线上所布置的货架进行消毒处理，或者，目标任务可以是对行驶路线的道路进行清扫。

需要说明的是，本申请中所述的行驶路线上配置的多个摄像装置，可以是行驶路线上原本配置的摄像装置，例如，在环卫场景中，由于需要对道路进行洒水或垃圾转运，因此，可以发送行驶路线上配置的摄像装置的权限请求，在获得使用权限后，道路上已配置的摄像装置可以复用于对车辆的识别中。当然，在仓储管理中，行驶路线一般是仓储中的路线，其配置的摄像头可以是原本配置用于对仓储的画面进行拍摄的摄像装置，此种情况下，由于是仓储内部场景，因此，可以直接复用配置的摄像装置，以对车辆进行识别。

其中，本申请的摄像装置可以是球机、相机等具有摄像功能和识别功能的设备。

参照图2所示，示出了本申请的通信环境示意图，结合图1所示，行驶路线上的多个摄像装置可以与图2所示的系统通信连接，系统可以位于服务器也可以位于具备较强数据处理能力的智能设备上。

结合图2，对实现本申请的车辆的任务进度获取方法的底层通信框架进行说明。如图2所示，该系统可以包括车辆配置模块、路线规划模块、相机管理模块以及智能数据分析模块。

其中，车辆配置模块用于对需要执行目标任务的车辆的信息进行维护，例如，对m个车辆进行维护。一般而言，维护的车辆的信息可以包括车辆的唯一标识信息和车辆的在线状态。唯一标识信息可以是车辆的唯一编号，当车辆是环卫车辆等类别时，则唯一编号可以是车辆的车牌号码，当车辆是机器人时，则唯一编号可以是机器人的ID号。在线状态可以表征车辆是否需要上路执行目标任务，当车辆不需要上路执行目标任务，便处于下线状态，当车辆需要上路执行目标任务时，便处于上线状态。

其中，相机管理模块用于对地图上所拥有的摄像装置的位置进行记录，并适时对摄像装置进行增删改查，如新增摄像装置、删除已不存在的摄像装置、修改摄像装置所在的位置等。

其中，路线规划模块用于规划出多条行驶路线，具体地，可以依据用户的路线规划操作，得到多条行驶路线。例如，用户在地图上标注出一条行驶路线上的多个位置点，将每相邻两个位置点依次连接，则形成行驶路线。

并且，路线规划模块可以基于用户的关联操作，将车辆配置模块中处于上线状态的车辆绑定到对应的行驶路线中，以及，将该车辆关联到行驶路线上所具备的每个摄像装置的识别任务中，以使行驶路线上的摄像装置均可以执行对车辆进行识别的识别任务。

例如，将车辆1绑定到如图1所示的行驶路线中，则行驶路线中的每个摄像装置均会开启对车辆1进行识别的识别任务。

其中，智能数据分析模块可以在一个车辆的目标任务开启后，通过所绑定的行驶路线上的各个摄像装置对车辆进行识别，以根据摄像装置识别到车辆的时间、位置，对车辆执行目标任务的耗时、行进方向进行监测。

结合图1和图2所示，对本申请的车辆的任务进度获取方法进行介绍，参照图3所示，示出了本申请的车辆的任务进度获取方法的步骤流程图，所述的任务进度获取方法可以由上述图2所示的系统执行。如图3所示，具体可以包括如下步骤：

步骤S301：获取待监测的车辆所绑定的行驶路线，其中，所述车辆用于在所述行驶路线上执行目标任务。

如上所述，待监测的车辆可以是处于上线状态的车辆，当车辆上线时，表征车辆为执行目标任务做好了准备，此种情况下，可以确定车辆所绑定的行驶路线，该行驶路线可以是预先配置好并关联到车辆的，如图1中粗线条的路线便是行驶路线。

其中，在环卫场景中，行驶路线可以是在地图上规划的，行驶路线可以是地图上的各个道路所组成的路线，如图1所示，粗线条的行驶路线便是由道路x1至道路x6所组成的，该道路实际中可以称为市政道路。当然，在仓储管理的场景中，行驶路线可以是在仓库地图上规划的，其可以是根据仓库中货架位置而设计出的路径。

本实施例中，行驶路线具有两个端点，这两个端点之间的距离代表了行驶路线的总长度，如图1所示，点A和点B是行驶路线上的两个端点。其中，车辆在执行目标任务时，可以分为单次任务执行的形式和多次任务执行的形式。

在单次任务执行中，车辆从行驶路线上的一个端点出发开始执行目标任务，至到达行驶路线的另一端点时结束目标任务。

在多次任务执行中，车辆可以从行驶路线上的一个端点出发，开始执行目标任务，到达行驶路线的另一端点后，再从该另一端点开始执行下一轮的目标任务。或者，车辆可以从行驶路线上的一个端点出发开始执行目标任务，至到达行驶路线的另一端点时结束目标任务，并回到前一次开始执行目标任务的端点，重新执行目标任务，即每次执行目标任务都从同一个端点开始执行。

本申请不对车辆执行目标任务的形式进行限制，并且本申请针对车辆是多次任务执行的情况，进行了更加详细的技术实现，具体参见后续文本1.1节中内容的介绍。

步骤S302：通过所述行驶路线上配置的多个摄像装置识别所述车辆，并在每识别到所述车辆时，确定当前时刻识别到所述车辆的第一摄像装置以及当前时刻之前识别到所述车辆的第二摄像装置。

本实施例中，由于行驶路线上具有多个摄像装置，当车辆上线时，会对行驶路线上的每个摄像装置关联识别任务，因此，可以在车辆在行驶路线中行驶的过程中，通过多个摄像装置识别车辆。具体地，在摄像装置识别到车辆时，便会上报识别结果，系统则会记录每个识别到车辆的识别结果。

其中，在每识别到车辆时，便会确定当前时刻识别到车辆的第一摄像装置以及当前时刻之前识别到车辆的第二摄像装置。由于车辆在执行目标任务时，会依次途径驶路线中的各个摄像装置，因此，第二摄像装置可以是当前时刻之前最近一次识别到车辆的摄像装置，或者，可以是车辆在执行同一次目标任务的过程中，当前时刻之前任一次识别到车辆的摄像装置。

步骤S303：基于所述第一摄像装置和所述第二摄像装置，确定所述车辆在行驶路线上的行进方向。

步骤S304：基于所述行进方向、所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定所述车辆执行所述目标任务的进度。

本实施例中，由于第一摄像装置和第二摄像装置均是车辆在执行目标任务中识别到车辆的装置，且第一摄像装置是当前时刻识别到车辆的，而第二摄像装置是当前时刻之前识别到车辆的，因此可以根据第一摄像装置和第二摄像装置各自在行驶路线上的位置，确定出车辆在行驶路线上的行进方向。如图1所示，假设第一摄像装置是相机04，第二摄像装置是相机02，则可以确定车辆是在行驶路线上从西向东行驶。

接着，可以根据确定出的车辆的行进方向，确定出行驶路线的两个端点中确定出车辆执行目标任务结束时所处的端点，接着根据第一摄像装置的位置，可以确定出车辆已经在行驶路线上行驶的距离。实际中，可以将车辆已经在行驶路线上行驶的距离与行驶路线的总长度之间的比值，作为车辆执行目标任务的进度。

示例地，如图1所示，车辆是在行驶路线上从西向东行驶，则可以根据相机04的位置和行驶路线的A点，确定出车辆已经在行驶路线上行驶的距离为1.5公里，而行驶路线的总长度为2公里，则可以确定车辆执行目标任务的进度是75％。

采用本申请实施例的技术方案，一方面，由于通过行驶路线上配置的摄像装置识别车辆，这样，当某个摄像装置识别到车辆时，便可以将摄像装置的位置作为车辆所在的位置，由于摄像装置是固定配置到行驶路线上的，这样，便不存在误判和位置偏移的问题，从而提高了对车辆的定位准确度。另一方面，由于在确定车辆执行目标任务的进度时，依据了当前时刻识别到车辆和当前时刻之前识别到车辆的两个摄像装置各自的位置，准确确定出车辆在行驶路线上执行目标任务的行进方向，接着可以行进方向和第一摄像装置的位置，确定出车辆的已行驶距离，根据已行驶距离和行驶路线的长度可以确定出车辆完成了多少的任务量，进一步也可以再根据车辆的已通行时间，还可以确定出车辆的工作效率，由此提高了对车辆的工作进度进行监测的准确度。

在一种实施例中，多个摄像装置可以将行驶路线划分为多个计时路段，例如，有N个摄像装置，则会将行驶路线划分为N-1个计时路段。此种情况下，可以为每个计时路段配置预计通行时长。

示例地，如图1所示，行驶路线上包括5个摄像装置，则将行驶路线划分为4个计时路段，每个计时路段具有预计通行时长。其中，由于行驶路线是依据道路规划的，行驶路线中的两条相邻道路之间可能具有交叉，即具有转角，而行驶路线上的摄像装置并不一定设置在转角处。

因此，计时路段中可以包括至少一条道路，如图1所示，在相机01和相机02之间包括道路x1和道路x2的部分路段，在相机02和相机03之间包括道路x3和道路x4的部分路段。此种情况下，在配置计时路段的预计通行时长时，可以根据计时路段中所包括的道路的长度以及道路交叉的转角的角度设置。

示例地，可以根据计时路段两端(即相邻两个摄像装置的位置)的经纬度，使用墨卡托投影计算出实际距离，并根据所绑定的车辆的行驶速度计算预设通行时间。在存在道路交叉点时，若转角的角度小于120度时，默认为通过一次交通管制路口，将根据配置增加预设通行时间，例如增加20s的通行时间，若转角的角度大于120度时，默认为不是交通管制路口，则可以不用增加预设通行时间。

本申请中，可以以预计通行时长为参考，对车辆执行目标任务的效率进行评估。同时，也可以根据车辆在各个计时路段的实际通行时长，反过来对计时路段的预计通行时长进行优化，从而不断提高对车辆执行目标任务的进度的评估精准度。以及，可以根据各个车辆在一段时间内在同一行驶路线上的实际通行时长，对行驶路线的规划合理性进行评估，这样，可以帮助用户适时调整车辆执行目标任务的行驶路线。

具体实施时，本申请车辆的任务进度获取方法主要实现以下任务：

车辆的任务进度确定、对行驶路线中各个计时路段的计时管理、每个计时路段的通行效率统计以及每个车辆的任务执行效率统计。

下面，分任务进行介绍。

1.1，车辆的任务进度确定。

1.1.1，针对单次任务执行的情况，或者在多次任务执行中的同一次任务执行的情况下，对车辆的任务进度确定进行说明。

由于车辆所绑定的行驶路线上配置有多个摄像装置，多个摄像装置在行驶路线上位于不同的位置，因此摄像装置之间具有位置关系，该位置关系可以依据行驶路线所在的地图确定。例如，如图1所示，摄像装置01相对摄像装置02的位置顺序是：摄像装置01位于摄像装置02的北方。

此种情况下，可以基于所述第一摄像装置和所述第二摄像装置各自在所述行驶路线上的位置，确定所述车辆在行驶路线上的行进方向；并基于所述行进方向、所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置和所述行驶路线的两个端点的位置，确定所述车辆的已行驶距离。

接着，基于所述行驶距离和所述行驶路线的两个端点的位置，确定所述车辆执行所述目标任务的进度。

本实施例中，第一摄像装置是当前时刻识别到车辆的，而第二摄像装置是当前时刻之前识别到车辆的，由于可以根据第一摄像装置和第二摄像装置各自在行驶路线上的位置，确定出车辆在行驶路线上的行进方向，通过该行进方向可以获知车辆朝向行驶路线上的哪一端点行驶，该端点即为结束任务的端点，则行驶路线上的第一端点为车辆执行目标任务的起点。由此，可以起点和第一摄像装置的位置之间的距离为车辆的已行驶距离，而行驶路线的总距离可以是行驶路线的两个端点的位置之间的聚类，由此，可以将已行驶距离和行驶路线的总距离之间的比值，确定为车辆执行所述目标任务的进度。

1.1.2，针对多次任务执行的情况。

在多次任务执行的情况下，车辆在行驶路线上是循环执行目标任务的，此种情况下，车辆一般从行驶路线的起点开始向行驶路线的终点行驶，在行驶过程中执行目标任务。如图1所示，车辆从行驶路线的起点A开始，行驶到行驶路线的终点B，执行完一次目标任务后，又从起点A开始行驶到终点B，执行第二次目标任务。

此种情况下，会为行驶路线标注车辆执行目标任务的起点位置和终点位置，其中，起点位置和终点位置并不一定是行驶路线的两个端点位置，可以是行驶路线上的位置，具体根据实际需求定即可，一般而言，在起点位置和终点位置均布置有摄像装置，此种情况下，行驶路线上的多个摄像装置便具有位置顺序。如图1所示，摄像装置01更靠近起点，则摄像装置01不仅位于摄像装置02的北方，还位于摄像装置02之前，也就是说车辆在该行驶路线中执行目标任务时，是先经过摄像装置01后经过摄像装置02。此种情况下，一般车辆的行进方向是固定从起点位置到终点位置。

由于车辆是多次循环执行目标任务，则需要对车辆执行前后两次目标任务进行区分。实际中，可以在识别到车辆的摄像装置位于行驶路线上的终点位置时，便可以认为车辆执行完一次目标任务，当识别到车辆的摄像装置位于行驶路线上的起点位置时，便可以认为车辆开始执行新的一次的目标任务。当识别到车辆的摄像装置位于行驶路线之中时，便需要同时根据上一次识别到的摄像装置的位置和本次识别到的摄像装置的位置，综合确定车辆是否在执行同一次目标任务。

可以理解的是，在实际实行过程中可能面临如下情况：当车辆在执行一次目标任务完成后，位于终点处的摄像装置未识别到该车辆，当车辆在执行第二次目标任务时，被行驶路线上的摄像装置识别到，此种情况下，由于终点处的摄像装置未识别到，则系统可能会误判车辆仍然在执行同一次任务，但是实际中车辆已经开始第二轮目标任务的执行。

为避免此种问题，在一种实施方式中，可以在每检测到位于起点位置或终点位置的摄像装置识别到车辆时，便对车辆的目标任务的进度进行初始化，若检测到识别到车辆的装置位于起点位置和终点位置时，便可以对车辆是否执行同一次目标任务进行确定。

具体实施时，可以在第一摄像装置为位于终点位置或起点位置的装置时，对车辆的目标任务的进度进行初始化。也就是在检测到所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置为所述起点位置或所述终点位置的情况下，对所述目标任务的进度进行初始化。

具体实施时，若第一摄像装置是位于终点位置的摄像装置，则表征车辆执行目标任务结束，若第一摄像装置是位于起点位置的摄像装置，则表征车辆正在开始目标任务，这两种情况下，都可以初始化车辆的目标任务的进度，即结束当前目标任务，需要重新启动对车辆执行下一目标任务的监测。

其中，还可以在每一次对车辆的目标任务的进度进行初始化时，对初始化进行记录，继而可以通过在一定时长内累积记录到的初始化记录的数量，确定出车辆在一定时长内完成的目标任务的次数，从而可以对车辆完成目标任务的能力进行评估。

而当第一摄像装置是位于起点位置和终点位置之间的装置时，则为了避免起点位置和终点位置均未识别到车辆而导致的监测不准确的情况，可以依据行驶路线上的起点位置和终点位置，以及当前时刻之前最迟一次识别到车辆的摄像装置在行驶路线上的位置，确定车辆是否执行同一次所述目标任务，从而依据是否执行同一次目标任务的结果，对车辆执行目标任务的进度进行处理。

具体实施时，可以基于第二摄像装置在所述行驶路线上的位置，确定车辆是否执行同一次所述目标任务。需要说明的是，第二摄像装置为当前之前最迟一次识别到所述车辆的装置。

其中，在所述第一摄像装置靠近所述终点位置的情况下，确定所述车辆执行同一次目标任务；在所述第二摄像装置靠近所述终点位置的情况下，确定所述车辆执行不同次目标任务。

其中，在执行同一次所述目标任务的情况下，基于所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定所述车辆执行所述目标任务的进度；

在执行不同次所述目标任务的情况下，初始化所述目标任务。

本实施例中，在车辆执行同一次所述目标任务的情况下，表征车辆正在执行同一次目标任务，第一摄像装置和第二摄像装置均是车辆在执行该次目标任务中所途径的装置，则可以参照上述实施例中步骤S304所述的过程，确定车辆执行目标任务的进度。

在车辆执行不同次目标任务的情况下，表征车辆结束上一次目标任务后又开始执行本次的目标任务，第二摄像装置是车辆在执行上一次目标任务被识别到的，而第一摄像装置是车辆在执行本次目标任务被识别到的，但是由于一些故障，未对上一次目标任务的进度做结束处理。此种情况下，可以对车辆上的目标任务进行初始化，表征正在执行新一次的目标任务，并将第一摄像装置在行驶路线上的位置作为初始化位置，从而输出初始化位置、起点位置和终点位置之间的位置关系示意图，该位置关系示意图表征目标任务的进度。

本实施方式中，由于第一摄像装置既不位于起点位置也不位于终点位置，则可以判断最迟一次识别到车辆的第二摄像装置和第一摄像装置中谁更靠近终点位置，即从第二摄像装置和第一摄像装置中筛选出距离终点位置的距离更小的装置。如图1中，假设第一摄像装置是相机03，则需要结合最近一次识别出车辆的相机的位置，确定车辆是否执行同一次目标任务。

其中，若第一摄像装置更靠近终点位置，可以表示第二摄像装置是靠近起点位置的，由此可以确定车辆是执行同一次任务。如图1所示，第一摄像装置是相机03，假设最近一次识别到车辆的是相机02，则表征车辆是在执行同一次目标任务。

其中，若第二摄像装置更靠近终点位置，则表征最近一次识别到车辆的摄像装置是终点处的，而当前时刻的第一摄像装置反而是位于起点处的，由此，可以确定因识别故障，车辆的上一次任务未来得及结束，由此，可以确定车辆是执行不同次任务。如图1所示，第一摄像装置是相机03，假设最近一次识别到车辆的是相机05，则表征车辆是在执行不同次目标任务。

采用此种实施方式时，由于在车辆在起点位置和终点位置之间重复执行目标任务的情况下，可以根据当前时刻识别到车辆的第一摄像装置是否处于起点位置或终点位置，对目标任务的进度进行初始化，由此保证了单独针对每次目标任务进行进度监测。又由于可以基于当前时刻和最迟一次识别到车辆的两个摄像装置之间的位置顺序，对车辆执行目标任务的进度进行纠错，从而保证了单独针对每次目标任务进行进度监测的准确度。

如上所述，多个摄像装置将所述行驶路线划分为多个计时路段，每个计时路段配置有预计通行时长。此种情况下，可以在车辆执行一次目标任务的过程中，基于车辆已通行的计时路段的实际通行时长和对应的预计通行时长，对车辆执行目标任务的工作效率进行监测。

具体而言，可以基于所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置和所述行进方向，确定所述车辆在所述行驶路线上已通行的至少一个计时路段。

接着，基于所述车辆在已通行的每个计时路段中的实际通行时长与对应的预计通行时长之间的差异，确定所述车辆执行所述目标任务的工作效率。

本实施方式中，可以通过第一摄像装置在行驶路线上的位置和行进方向，确定出车辆在行驶路线上沿着行进方向行驶到哪一位置，由此，可以得到车辆已通行的各个计时路段。如此，可以确定出已通行的每个计时路段的实际通行时长，该实际通行时长可以根据计时路段两端的摄像装置识别到车辆的识别时刻来确定的。

其中，在本申请实施例中，已通行的至少一个计时路段可以是指：路两端的摄像装置均识别到车辆的计时路段。

示例地，如图1所示，假设第一摄像装置是相机05，第二摄像装置是相机04，则车辆之前已经过3个计时路段，假设在相机02和相机01之间的路段1被识别到，以及在相机03和相机04之间的路段3被识别到，则会将路段1和路段3的作为已通行的计时路段。

接着，便可以分别计算各个已通行的计时路段对应的预计通行时长与实际通行时长之间的差异，该差异可以理解为是实际通行时长和预计通行时长之间的时间差，从而可以基于各个得到的差异的平均差异，对车辆执行目标任务的工作效率进行评估。其中，差异值越大，工作效率确定为越低，差异值越小，确定工作效率越高。

示例地，假设路段1、路段3和路段4(相机05和相机04之间的路段)各自的实际通行时长和预计通行时长之间的差异分别为：2分钟、-1分钟(表征实际通行时长短于预计通行时长)和0.2分钟，则平均差异是0.4分钟。

其中，在根据平均差异确定车辆执行目标任务的工作效率时，可以预设多个差异阈值范围，不同差异阈值范围对应不同的效率等级，则根据平均差异在多个差异阈值范围所命中的差异阈值范围，确定工作效率的效率等级。如多个差异阈值确定为-5分钟至0分钟、0至5分钟、5分钟至10分钟，则0.4分钟命中0-5分钟，则可以确定工作效率为中等。

在一种实施方式中，在车辆每执行一次目标任务的过程中，还可以对车辆何时执行完目标任务，以及执行完目标任务的终点位置进行预测。

具体实施时，可以获取识别到所述车辆且位置连续的多个目标摄像装置；并基于所述多个目标摄像装置各自在所述行驶路线上的位置，以及所各自识别到所述车辆的识别时刻，确定所述车辆执行完所述目标任务的结束时刻和结束位置。

本实施方式中，多个目标摄像装置是识别到车辆且在行驶路线上位置连续的装置，如图1所示，若相机01、相机02和相机03均识别到车辆，则可以认为相机01、相机02和相机03是连续的目标摄像装置。实际中，可以根据每相邻两个目标摄像装置的位置，以及识别到车辆的识别时刻，确定车辆通行每相邻两个目标摄像装置的通行速度，由此，便可以得到多个通行速度。例如，连续的目标摄像装置由n个，则可以得到n-1个通行速度。

其中，多个目标摄像装置具有各自识别到车辆的识别时刻，由此，可以根据识别时刻和多个目标摄像装置各自的位置，确定出车辆在行驶路线上的行进方向，具体确定过程可以参照上述步骤S303相关的描述即可。由此，确定出执行完目标任务的结束位置。

实际中，可以基于各个通行速度的平均速度和执行完目标任务的结束位置，预测车辆行驶完行驶路线上剩余路段所用的时长，接着，基于该时长和当前时刻，便可以预测车辆行驶完行驶路线的时刻，该时刻即为执行完目标任务的结束时刻。

在又一种实施方式中，由于多个摄像装置将行驶路线划分为多个计时路段，每个计时路段配置有预计通行时长。因此，可以在车辆执行一次目标任务的情况下，通过每相邻两次识别到车辆的摄像装置之间的计时路段的预计通行时长，对车辆的在相邻两次识别到车辆的摄像装置之间的实际通行时长进行评估。

需要说明的是，此种对车辆的在相邻两次识别到车辆的摄像装置之间的实际通行时长进行评估的方式，可以适用于车辆单次执行任务和多次执行任务的场景中。在多次执行任务的场景中，只需保证第一摄像装置和第二摄像装置是在执行同一次目标任务中识别到车辆的装置即可。

参照图4所示，示出了本申请的对车辆的任务进度进行实时告警的步骤流程图，如图4所示，具体可以包括以下步骤：

步骤S401：确定所述车辆在所述第一摄像装置和所述第二摄像装置之间的实际通行时长。

步骤S402：确定所述实际通行时长，与所述第一摄像装置和所述第二摄像装置之间的计时路段的预计通行时长之间的时长偏差。

步骤S403：在所述时长偏差位于预设时差范围内时，输出对所述车辆的告警信息。

本实施方式中，实际通行时长是第一摄像装置和第二摄像装置各自识别到车辆的识别时刻的时间差。如第一摄像装置识别到车辆的识别时刻为：10点15分，第二摄像装置识别到车辆的识别时刻为10点30分，则实际通行时长为15分钟。

如上所述，多个摄像装置将行驶路线划分为多个计时路段，这样第一摄像装置和第二摄像装置之间的计时路段可以是一个，也可以是多个，如图1所示，第一摄像装置是相机05，第二摄像装置若是相机04，则只有一个计时路段04；第二摄像装置若是相机03，则有二个计时路段，分别为路段04和路段03。

其中，可以确定第一摄像装置和所述第二摄像装置之间的所有计时路段的预计通行时长总和，进而可以确定该预计通行时长总和与实际通行时长之间的差值，该差值一般是实际通行时长减去预计通行时长总和所得的值。该差值即为时长偏差，若差值位于预设时差范围内，则表征车辆超时太多，此时可以输出告警信息。其中，预设视差范围可以根据需求进行设定。

示例地，若时长偏差是6分钟，预设时差范围是5-8分钟，则可以输出告警信息。

采用此种实施方式时，由于可以在每次识别到车辆时，均基于实际通行时长和预计通行时长之间的差异，确定是否需要对车辆进行告警，由此，可以实时监测车辆的进度，并及时对进度较慢的节点进行告警。

1.2，对行驶路线中各个计时路段的计时管理。

如上所述，多个摄像装置将行驶路线划分为多个计时路段，每个计时路段配置有预计通行时长，行驶路线又可以绑定多个车辆，实际中，可以根据多个车辆在行驶路线上每个计时路段的实际通行时长，对每个计时路段的预计通行时长执行周期性的优化。具体地，在优化过程中，可以基于多个车辆在同一个计时路段中的实际通行时长，对该计时路段的预计通行时长进行优化。

具体实施时，可以对每个计时路段对应的预计通行时长进行周期性更新，并在每一次对每个计时路段进行周期性更新时，在每次更新时，基于当前周期内多个车辆各自通行该计时路段的实际通行时长，对该计时路段对应的预计通行时长进行更新。

本实施方式中，在每个更新周期可以确定每个车辆在每个计时路段i的实际通行时长，其中，可以将计时路段i两端的摄像装置所识别到的该目标车辆的识别时刻之间的时间差，作为车辆在计时路段i的实际通行时长。如此，有多少个车辆便可以得到多少个在计时路段i的实际通行时长。

其中，多个车辆在计时路段i的实际通行时长，可以反映该计时路段i的实际路况，例如，多个车辆在计时路段i的实际通行时长均较长，则计时路段i的实际路况可能较差，例如堵车等。反之，多个车辆在计时路段i的实际通行时长均较短，则计时路段i的实际路况可能比较好。

实际中，可以利用多个车辆通行计时路段i的实际通行时长，反过来优化计时路段i的预计通行时长。

本实施例中，给出了两个层面的更新方式，一种是基础性更新，另一种是修正性更新。

对基础更新而言，一种简单的更新方式是，可以直接将多个车辆通行计时路段i的实际通行时长的平均通行时长，作为该计时路段i的预计通行时长。当然，在又一种方式中，可以在每个更新周期，基于当前周期内多个车辆各自通行该计时路段的实际通行时长，和已执行更新的周期数，对该计时路段对应的预计通行时长进行更新。

本实施例中，周期性执行时长优化任务的已执行更新的周期数可以是指：当前周期之前已执行时长优化任务的周期数量，例如，以一天为一个周期，当前是执行优化任务的第10天，则已执行周期数是9天。

本实施例中，更新后的第i预计通行时长可以通过以下公式(1)确定：

其中，x为更新后的预计通行时长，t1为平均通行时长，t2为预计通行时长，y为已执行时长优化任务的周期数。示例地，假设t1为10分钟，t2为8分钟，y为9，则更新后的预计通行时长为8.2分钟。

其中，上述的多个车辆可以是在所绑定的行驶路线上被连续的多个摄像装置识别到的车辆，即用于更新的预计通行时长的车辆，是在执行目标任务的过程中，连续通过多个计时路段时均被相应的摄像装置识别到的车辆。此种情况可以视为监测到了车辆的连续行驶轨迹，此种情况下，可以保证实际通行时长的准确性。

本实施方式中，可以在行驶路线所绑定的全部车辆中筛选出用于预计通行更新的车辆，在筛选时，可以首先确定每一个车辆在行驶路线中被识别到的计时路段，确定每一个车辆被识别到的识别计时路段是否存在与计时路段i相连续的计时路段，示例地，如图1所示，假设一个车辆的被识别计时路段包括路段04、路段03和路段02，计时路段i是路段02，则可以确定存在与路段02相连续的计时路段。如此，则可以将该车辆在该计时路段i的实际通行时长筛选出来。

在一些实际情况中，对于一个计时路段而言，可能存在有的车辆在该计时路段中的实际通行时长超过该计时路段的预计通行时长很多，有的车辆在该计时路段中的实际通行时长低于该计时路段的预计通行时长很多，产生这些情况的原因一方面与车辆执行目标任务的时段有关，另一方面，也与预计通行时长设置的不合理有关。

因此，提出了又一种修正性更新，修正性更新可以理解为：根据各个车辆在计时路段中的实际通行时长超过或低于该计时路段的预计通行时长的情况，对预计通行时长再进行修正。其中，可以在基础性更新得到的预计通行时长的结果上，对基础性更新得到的预计通行时长再更新。

一方面，对每个计时路段，可以确定通行该计时路段的实际通行时长超过第一时长阈值的第一实际通行时长，并基于所述第一实际通行时长和所述第一实际通行时长的数量，增加该计时路段的预计通行时长。

其中，所述第一时长阈值大于该计时路段对应的预计通行时长。

具体实施时，对每个计时路段i，第一实际通行时长是多个车辆在计时路段i中各自的实际通行时长中，超过第一时长阈值的实际通行时长，例如，计时路段i的预计通行时长是10分钟，第一时长阈值为15分钟，则第一实际通行时长是大于15分钟的通行时长。

在增加更新后该计时路段对应的预计通行时长时，可以确定各个第一实际通行时长超过预计通行时长的超出时长的平均超出时长，并根据第一实际通行时长的数量以及多个车辆的数量，对平均超出时长进行修正，具体而言，可以将平均超出时长，乘以第一实际通行时长的数量占目标车辆的总数量的比值，得到修正后的平均超出时长。接着，将修正后的平均超出时长作为预计通行时长的增加值。

一种可行的示例中，可以是将修正后的平均超出时长作为已经基础性更新后得到的预计通行时长的增加值。

示例地，目标车辆的总数量为20个，第一实际通行时长的数量是5个，表征20个车辆中有5个存在超期的问题，假设这5个第一通行时长的平均超出时长是6分钟，则修正后的平均超出时长为1.5分钟。如此，可以将1.5分钟作为预计通行时长的增加值，更新后的预计通行时长为8.2分钟，则最终确定出的第i预计通行时长为9.7分钟。

另一方面，对每个计时路段，确定通行该计时路段的实际通行时长小于第二时长阈值的第二实际通行时长，并基于所述第二实际通行时长和所述第二实际通行时长的数量，减小该计时路段的预计通行时长。

其中，所述第二时长阈值小于该计时路段对应的预计通行时长。

本实施例中，第二实际通行时长是多个车辆在计时路段i中各自的实际通行时长中，小于第二时长阈值的实际通行时长，例如，预计通行时长是10分钟，第二时长阈值为5分钟，则第二通行时长是大小于5分钟的通行时长。其中，第二时长阈值可以根据实际情况进行设置即可。

在增加预计通行时长时，可以确定第二实际通行时长与预计通行时长之间的差异的平均差异时长，并根据第二实际通行时长的数量以及多个车辆的数量，对平均差异时长进行修正，具体而言，可以将平均差异时长，乘以第二通行时长的数量占目标车辆的总数量的比值，得到修正后的平均差异时长。接着，将修正后的平均差异时长作为基础性更新后的预计通行时长的减小值。

示例地，目标车辆的总数量为20个，第二通行时长的数量是4个，表征20个车辆中有4个超前到达，假设这4个第二通行时长的平均差异时长是4分钟，则修正后的平均差异时长为0.8分钟。如此，可以将0.8分钟作为更新后的第i预计通行时长的减小值，基础性更新后的预计通行时长为8.2分钟，则最终确定出的第i预计通行时长为7.4分钟。

当然，实际中，若同时存在第一实际通行时长和第二实际通行时长，则也可以将依据第一实际通行时长确定出的增加值和依据第二实际通行时长确定出的减小值，对预计通行时长进行更新。

示例地，按照第一实际通行时长，确定出的增加值是1.5分钟，按照第二实际通行时长确定出的减小值是0.8分钟，预计通行时长为8分钟，则得到的预计通行时长为8.8分钟。

采用本实施方式时，由于可以依据行驶路线上所绑定的各个车辆在每个计时路段的实际通行时长，对每个计时路段的预计通行时长进行更新，从而使得在行驶路线的运行过程中，可以动态对配置的第i预计通行时长进行调整，以适应行驶路线的实际路况，从而对车辆进行精准的监测。另一方面，由于在更新计时路段的过程中，同时基于超过预计通行时长较多，以及低于预计通行时长较多的实际通行时长对预计通行时长进行矫正，从而实现了依据特殊情况(通行时长较长和通行时间较短)对预计通行时长进行微调，使得预计通行时长更逼近于每个车辆的实际行驶情况，对车辆执行目标任务的进度的精准预测提供了支持。

如上所述，每条行驶路线绑定有多个所述车辆，多个摄像装置将每条行驶路线划分为多个计时路段，且一个车辆可以绑定有多条行驶路线。则实际中，可以从行驶路线的维度和车辆的维度，进行通行时间的统计，以对行驶路线的规划合理性和车辆的工作效率进行统计评估。

具体实施时，可以基于每条所述行驶路线中每个所述计时路段两端的摄像装置所识别到的所述车辆的识别时刻，确定所述车辆在该计时路段中的实际通行时长。

本实施例中，计时路段中一个车辆的实际通行时长，可以是计时路段两端的摄像装置识别到该车辆的识别时刻的时间差。需要说明的是，此种情况下，计时路段两端的摄像装置是在车辆执行同一次目标任务中对车辆进行识别，因而计时路段的一个实际通行时长是同一车辆在同一次目标任务中被识别到的识别时刻的时间差。

示例地，如图1所示，行驶路线绑定共有5个车辆，对于路段01而言，会通过相机01和相机02识别这5个车辆，若其中一个车辆在一次目标任务的执行中，被相机01和相机02识别到，则会形成该车辆的一个实际通行时长。

下面，分别从行驶路线的维度和车辆的维度，对通行时间的统计进行说明。

1.3，每条行驶路线的通行效率统计。

其中，可以统计每条行驶路线所绑定的多个车辆各自在该行驶路线上的实际通行时长，从而对该行驶路线中各车辆的平均通行时长、各计时路段的平均耗时、容易产生告警的计时路段和地点进行统计。

具体实施时，基于所述行驶路线所绑定的多个车辆分别在每个计时路段中的实际通行时长，输出对应的第二统计信息；所述第二统计信息至少包括所述多个车辆在同一计时路段的平均通行速度。

本实施例中，对于同一条行驶路线，一般绑定有多个车辆，实际中，行驶路线中的各个摄像装置均会对每个车辆进行识别。如此，可以记录每个车辆在行驶路线通行中被摄像装置识别到的识别记录，如识别到该车辆的摄像装置的位置、识别时刻。由此，可以得到每个车辆在行驶路线上各个计时路段的实际通行时长，进而得到每个车辆在行驶路线上的实际通行时长。

其中，每个车辆在行驶路线上的实际通行时长可以是各个计时路段的实际通行时长之和。

当然，同一行驶路线中可以绑定用于执行不同目标任务的车辆，此种情况下，由于目标任务的不同，车辆的通行速度也可能不同，例如，垃圾清运车由于需要转运垃圾，停留时间较长，则其在行驶路线上花费的时间较多，而洒水车一般不需要在路面上停留，因此通行时间相对较少。

本申请实施例中，若行驶路线绑定有执行不同目标任务的车辆的情况下，针对每个目标任务，可以统计执行该目标任务的多个车辆分别在多个计时路段中的实际通行时长，输出行驶路线的第二统计信息，从而得到不同目标任务下，同一行驶路线的第二统计信息。

其中，在输出第二统计信息时，可以输出多个车辆在行驶路线上的实际通行时长的最大值、最小值和平均值，也可以以行驶路线的每个计时路段为粒度，统计在每个计时路段中各个车辆分别在该计时路段中的实际通行时长，由此，可以输出该行驶路线中各个计时路段的平均通行时长，以及可以根据各个计时路段的长度，统计出各个计时路段的通行速度，继而又可以统计得到各个计时路段的通行速度最高的计时路段和通行速度最低的计时路段。

需要说明的是，输出的第二统计信息可以以图表的形式直接在地图上规划的行驶路线上输出，例如，在地图上规划的行驶路线上渲染该行驶路线中各个计时路段的通行速度，以及该行驶路线所绑定的各个车辆的平均通行时长，以方便用户进行更直观的查看。

示例地，如图1所示，行驶路线绑定有5个车辆，共有4条计时路段，若5个车辆分别通行行驶路线的实际通行时长分别为50分钟、45分钟、51分钟、49分钟、55分钟，则可以统计出该条行驶路线对应的平均通行时长是50分钟，最大通行时长是55分钟，最小通行时长是45分钟。同理，可以得到4条计时路段的统计结果。

当然，上述实施例中，在对车辆进行实时监测的过程中，若车辆的实际通行时长超过计时路段的预计通行时长，则会生成针对该计时路段的告警信息，如此，也可以统计出行驶路线中发生告警信息的计时路段，并统计告警信息最多的计时路段，以供用户查看。

1.4，每个车辆的任务执行效率统计。

如上所述，一个车辆可以绑定多个不同的行驶路线，如此，可以以车辆为维度，基于各车辆在不同行驶路线中的实际通行时长，统计车辆在不同行驶路线中的平均通行时长和容易产生告警的行驶路线。

具体实施时，基于所述车辆在所述多条行驶路线中的实际通行时长，输出所述车辆对应的第一统计信息，所述第一统计信息至少包括所述车辆在所述多条行驶路线中的平均通行速度。

本实施方式中，车辆在每条所绑定的行驶路线中多个计时路段的实际通行时长，可以根据上述实施例确定。其中，可以确定出每个车辆在各个行驶路线上的实际通行时长，从而得到同一车辆在不同行驶路线下的平均耗时，以及根据行驶路线的总长度和在行驶路线上的实际通行时长，可以确定出同一车辆在不同行驶路线下的通行速度，由此，可以确定出通行速度最低的行驶路线和通行速度最高的行驶路线。

其中，通过通行速度的比较，可以得到同一车辆在不同行驶路线中执行目标任务的通行效率，由于同一车辆在不同行驶路线中执行的仍然是同一目标任务，由此，从车辆的维度，可以评估出车辆在不同行驶路线上执行目标任务的工作效率，从而便于对车辆的路径规划进行调整。

需要说明的是，输出的通行统计信息可以显示在为车辆所规划的各条行驶路线上，例如，在地图上的各行驶路线上渲染该车辆在每条行驶路线上的通行速度，以方便用户进行更直观的查看。

采用本申请实施例的技术方案，一方面，由于可以获取到同一行驶路线中不同车辆的实际通行时长，以及同一行驶路线中多个计时路段各自的实际通行时长，由此，可以基于多个车辆的实际通行时长，对该行驶路线进行评估，从而便于后期对该行驶路线的路径规划或者作业时间进行调整。另一方面，由于可以获取同一车辆在不同行驶路线上的实际通行时长和通行速度，以对车辆在不同路线上执行目标任务的工作效率进行评估，从而可以便于后期调整车辆的行驶路线。

基于相同的发明构思，本发明实施例还公开了一种车辆的任务进度获取装置，参照图5所示，示出了该车辆的任务进度获取装置的结构示意图，具体可以包括以下模块：

路线获取模块501，用于获取待监测的车辆所绑定的行驶路线，其中，所述车辆用于在所述行驶路线上执行目标任务；

识别模块502，用于通过所述行驶路线上配置的多个摄像装置识别所述车辆，并在每识别到所述车辆时，确定当前时刻识别到所述车辆的第一摄像装置以及当前时刻之前识别到所述车辆的第二摄像装置；

方向确定模块503，用于基于所述第一摄像装置和所述第二摄像装置，确定所述车辆在行驶路线上的行进方向；

进度确定模块504，用于基于所述行进方向、所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定所述车辆执行所述目标任务的进度。

可选地，所述多个摄像装置将所述行驶路线划分为多个计时路段，每个计时路段配置有预计通行时长；所述装置还包括：

计时路段确定模块，用于基于所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置和所述行进方向，确定所述车辆在所述行驶路线上已通行的至少一个计时路段；

工作效率确定模块，用于基于所述车辆在已通行的每个计时路段中的实际通行时长与对应的预计通行时长之间的差异，确定所述车辆执行所述目标任务的工作效率。

可选地，所述行驶路线绑定有多个所述车辆，所述多个摄像装置将所述行驶路线划分为多个计时路段，每个计时路段配置有预计通行时长，所述装置还包括：

时长更新模块，用于对每个计时路段对应的预计通行时长进行周期性更新，在每个更新周期，基于当前周期内多个车辆各自通行该计时路段的实际通行时长，对该计时路段对应的预计通行时长进行更新。

可选地，所述装置还包括以下至少一者：

第一时长修正模块，用于对每个计时路段，确定通行该计时路段的实际通行时长超过第一时长阈值的第一实际通行时长，并基于所述第一实际通行时长和所述第一实际通行时长的数量，增加该计时路段的预计通行时长；

第二时长修正模块，用于对每个计时路段，确定通行该计时路段的实际通行时长小于第二时长阈值的第二实际通行时长，并基于所述第二实际通行时长和所述第二实际通行时长的数量，减小该计时路段的预计通行时长；

其中，所述第一时长阈值大于该计时路段对应的预计通行时长，所述第二时长阈值小于该计时路段对应的预计通行时长。

可选地，所述车辆从所述行驶路线的起点位置至终点位置重复执行所述目标任务，所述第二摄像装置为当前之前最迟一次识别到所述车辆的装置；所述装置还包括：

第一初始化模块，用于在所述第一摄像装置位于所述起点位置或所述终点位置的情况下，对所述目标任务的进度进行初始化；

判断模块，用于在所述第一摄像装置位于所述终点位置与所述起点位置之间的情况下，基于所述第二摄像装置在所述行驶路线上的位置，确定所述车辆是否执行同一次所述目标任务；

第二初始化模块，用于在执行不同次所述目标任务的情况下，初始化所述目标任务的进度；

所述进度确定模块504，具体用于在执行同一次所述目标任务的情况下，基于所述起点位置至所述终点位置的方向，所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定当次执行所述目标任务的进度。

可选地，所述车辆绑定到多条行驶路线，所述装置还包括：

第一统计模块，用于基于所述车辆在所述多条行驶路线中的实际通行时长，输出所述车辆对应的第一统计信息，所述第一统计信息至少包括所述车辆在所述多条行驶路线中的平均通行速度。

可选地，所述多个摄像装置将所述行驶路线划分为多个计时路段，所述行驶路线上绑定有多个车辆，所述装置还包括：

第二统计模块，用于基于所绑定的多个车辆分别在所述行驶路线中每个计时路段的实际通行时长，输出所述行驶路线对应的第二统计信息；所述第二统计信息至少包括所述多个车辆在同一计时路段的平均通行速度。

由于装置实施例与方法实施例相似，该车辆的任务进度获取装置的实施例描述相对简单，相关之处请参见车辆的任务进度获取方法实施例中的描述和解释即可，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可以用于执行车辆的进度获取方法，可以包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器被配置为执行所述的车辆的进度获取方法。

本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其存储的计算机程序/指令被处理器执行时实现如本发明第一方面实施例所述的车辆的任务进度获取方法。

本发明实施例还公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其该计算机程序/指令被处理器执行时实现第一方面实施例所述的车辆的任务进度获取方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。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、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种车辆的任务进度获取方法、电子设备、介质及产品进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种车辆的任务进度获取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待监测的车辆所绑定的行驶路线，其中，所述车辆用于在所述行驶路线上执行目标任务；

通过所述行驶路线上配置的多个摄像装置识别所述车辆，并在每识别到所述车辆时，确定当前时刻识别到所述车辆的第一摄像装置以及当前时刻之前识别到所述车辆的第二摄像装置；

基于所述第一摄像装置和所述第二摄像装置，确定所述车辆在行驶路线上的行进方向；

基于所述行进方向、所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定所述车辆执行所述目标任务的进度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个摄像装置将所述行驶路线划分为多个计时路段，每个计时路段配置有预计通行时长；所述方法还包括：

基于所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置和所述行进方向，确定所述车辆在所述行驶路线上已通行的至少一个计时路段；

基于所述车辆在已通行的每个计时路段中的实际通行时长与对应的预计通行时长之间的差异，确定所述车辆执行所述目标任务的工作效率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶路线绑定有多个所述车辆，所述多个摄像装置将所述行驶路线划分为多个计时路段，每个计时路段配置有预计通行时长，所述方法还包括：

对每个计时路段对应的预计通行时长进行周期性更新；其中，在每个更新周期，基于当前周期内多个车辆各自通行该计时路段的实际通行时长，对该计时路段对应的预计通行时长进行更新。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下至少一者：

对每个计时路段，确定通行该计时路段的实际通行时长超过第一时长阈值的第一实际通行时长，并基于所述第一实际通行时长和所述第一实际通行时长的数量，增加该计时路段的预计通行时长；

对每个计时路段，确定通行该计时路段的实际通行时长小于第二时长阈值的第二实际通行时长，并基于所述第二实际通行时长和所述第二实际通行时长的数量，减小该计时路段的预计通行时长；

其中，所述第一时长阈值大于该计时路段对应的预计通行时长，所述第二时长阈值小于该计时路段对应的预计通行时长。

5.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述车辆从所述行驶路线的起点位置至终点位置重复执行所述目标任务，所述第二摄像装置为当前之前最迟一次识别到所述车辆的装置；所述方法还包括：

在所述第一摄像装置位于所述起点位置或所述终点位置的情况下，对所述目标任务的进度进行初始化；

在所述第一摄像装置位于所述终点位置与所述起点位置之间的情况下，基于所述第二摄像装置在所述行驶路线上的位置，确定所述车辆是否执行同一次所述目标任务；

在执行不同次所述目标任务的情况下，初始化所述目标任务的进度；

基于所述行进方向、所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定所述车辆执行所述目标任务的进度，包括：

在执行同一次所述目标任务的情况下，基于所述起点位置至所述终点位置的方向，所述第一摄像装置在所述行驶路线上的位置，以及所述行驶路线的长度，确定当次执行所述目标任务的进度。

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述车辆绑定到多条行驶路线，所述方法还包括：

基于所述车辆在所述多条行驶路线中的实际通行时长，输出所述车辆对应的第一统计信息，所述第一统计信息至少包括所述车辆在所述多条行驶路线中的平均通行速度。

7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述多个摄像装置将所述行驶路线划分为多个计时路段，所述行驶路线上绑定有多个车辆，所述方法还包括：

基于所绑定的多个车辆分别在所述行驶路线中每个计时路段的实际通行时长，输出所述行驶路线对应的第二统计信息；所述第二统计信息至少包括所述多个车辆在同一计时路段的平均通行速度。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7任一所述的车辆的任务进度获取方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的车辆的任务进度获取方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的车辆的任务进度获取方法。

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