本发明涉及交通管理领域，具体而言，涉及一种车辆监控方法、系统、计算机设备及可读存储介质。
背景技术：
1、随着经济与社会的发展，生活水平逐渐提高，人们的出行已经离不开交通工具的帮助。相关交通工具给人们带来便利的同时，也带来了交通拥挤、交通安全等各种问题。而激进型驾驶行为：如急加速、急减速等是导致交通事故的发生主要原因之一。因此，准确识别行驶车辆的异常驾驶情况，对车辆进行有效精确的监控，对车辆安全以及交通安全有着重要意义。
2、现有技术中，在对车辆行驶状态进行监控时，通常是在驾驶员驾驶车辆时，由驾驶员根据其驾驶状态或者由车内人员根据其乘车感受主观分析判断是否出现了异常驾驶行为或者出现异常行驶现象。在驾驶员或者车内人员觉得出现了异常行驶现象时，手动通过移动电话等通信设备向外界进行报警和求助。
3、但是在研究中发现，由于不同人对事物的感知程度存在差别，在驾驶员或者车内人员根据其感受主观分析判断驾驶状态时，可能会出现不同的分析结果。对于一些感知程度较差的驾驶员或者乘客，可能已经发生了异常行驶现象但是他们并没有感知到，从而会导致无法对车辆行驶状态进行有效准确的监控。而不同人的经验分析标准也会存在差别，对于某些行驶现象可能部分人员会判定为正常行驶而另外一部分人员会判定为异常行驶，从而也无法实现对车辆行驶状态的统一标准监控。除此之外，若驾驶员或者乘客在车辆行驶过程中出现疲劳驾驶、分心、或者是出现意外等情况，其无法及时获知车辆行驶状态，更无法及时向外界进行报警或者求助，从而会增加车辆行驶时的安全隐患，增加发生交通事故的风险。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种车辆监控方法、系统、计算机设备及可读存储介质，以对车辆的行驶状态进行有效准确的监控，避免车辆行驶时出现安全隐患，减少发生交通事故的风险。
2、第一方面，本技术实施例提供了一种车辆监控方法，应用于车辆监控系统，所述系统包括车载处理器、若干车载定位设备、云服务器和用户终端，所述方法包括：
3、所述用户终端响应于用户输入的车辆监控指令，获取所述车辆监控指令所指示的目标车辆的车辆编号，将所述目标车辆的车辆编号发送至所述云服务器；
4、所述云服务器获取实际道路网络，向所述目标车辆的目标车载处理器发送行程查询指令，基于所述目标车载处理器针对所述行程查询指令反馈的目的地地址在所述实际道路网络中的位置从若干车载定位设备中确定出对所述目标车辆进行定位的目标定位设备；
5、所述目标车载处理器通过所述目标定位设备对所述目标车辆进行定位得到所述目标车辆的若干定位轨迹点，基于各定位轨迹点生成所述目标车辆的初始行驶轨迹；
6、所述目标车载处理器计算所述初始行驶轨迹的初始轨迹长度，根据所述初始轨迹长度确定出对所述初始行驶轨迹进行去噪处理的目标去噪等级，根据所述目标去噪等级对应的去噪策略对所述初始行驶轨迹进行去噪处理得到候选行驶轨迹；
7、所述目标车载处理器分别计算所述初始行驶轨迹与最近线路之间形成的第一偏差面积，以及所述候选行驶轨迹与所述最近线路之间形成的第二偏差面积，将所述第一偏差面积与所述第二偏差面积进行比较得到偏差面积比较结果；
8、所述目标车载处理器根据所述偏差面积比较结果确定出对所述候选行驶轨迹进行抽稀处理的目标抽稀力度，根据所述目标抽稀力度对应的抽稀策略对所述候选行驶轨迹进行抽稀处理得到优选行驶轨迹；
9、所述云服务器计算所述优选行驶轨迹中每两个相邻轨迹点之间的定位时间差和距离，判断每两个相邻轨迹点之间的定位时间差是否超过预设时间差，且判断每两个相邻轨迹点之间的距离是否超过预设距离；
10、若每两个相邻轨迹点之间的定位时间差均未超过预设时间差，且每两个相邻轨迹点之间的距离均未超过所述预设距离，所述云服务器则将所述目标车辆的行驶状态标记为正常，并将所述目标车辆的行驶状态和所述优选行驶轨迹发送至所述用户终端；
11、若存在定位时间差超过所述预设时间差的两个时间异常轨迹点，或者存在距离超过所述预设距离的两个距离异常轨迹点，所述云服务器则将所述目标车辆的行驶状态标记为异常，并基于该两个时间异常轨迹点和/或该两个距离异常轨迹点对所述优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到目标行驶轨迹，将所述目标车辆的行驶状态和所述目标行驶轨迹发送至所述用户终端；
12、所述用户终端将所述目标车辆的行驶状态以及所述优选行驶轨迹或所述目标行驶轨迹向所述用户进行展示。
13、可选地，所述基于所述目标车载处理器针对所述行程查询指令反馈的目的地地址在所述实际道路网络中的位置从若干车载定位设备中确定出对所述目标车辆进行定位的目标定位设备，包括：
14、基于所述目的地地址在所述实际道路网络中的位置确定出目的地区域；
15、计算所述目的地区域的道路密度，基于所述道路密度确定出目标定位精度等级；
16、基于所述目标定位精度等级确定出所述目标定位设备。
17、可选地，所述根据所述初始轨迹长度确定出对所述初始行驶轨迹进行去噪处理的目标去噪等级，包括：
18、为各去噪等级配置数据映射区间；
19、对所述初始轨迹长度进行归一化处理，确定出归一化处理结果所落入的目标数据映射区间；
20、将所述目标数据映射区间对应的去噪等级确定为所述目标去噪等级。
21、可选地，所述根据所述偏差面积比较结果确定出对所述候选行驶轨迹进行抽稀处理的目标抽稀力度，包括：
22、若所述偏差面积比较结果为所述第一偏差面积大于所述第二偏差面积，则将所述目标抽稀力度确定为最高抽稀力度；
23、若所述偏差面积比较结果为所述第一偏差面积小于所述第二偏差面积，则将所述目标抽稀力度确定为最低抽稀力度；
24、若所述偏差面积比较结果为所述第一偏差面积等于所述第二偏差面积，则将所述目标抽稀力度确定为中等抽稀力度。
25、可选地，所述基于该两个时间异常轨迹点和/或该两个距离异常轨迹点对所述优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到目标行驶轨迹，包括：
26、若存在定位时间差超过所述预设时间差的两个时间异常轨迹点，不存在距离超过所述预设距离的两个距离异常轨迹点，则基于该两个时间异常轨迹点对所述优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到所述目标行驶轨迹；
27、若不存在定位时间差超过所述预设时间差的两个时间异常轨迹点，存在距离超过所述预设距离的两个距离异常轨迹点，则基于该两个距离异常轨迹点对所述优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到所述目标行驶轨迹；
28、若存在定位时间差超过所述预设时间差的两个时间异常轨迹点，且存在距离超过所述预设距离的两个距离异常轨迹点，则基于该两个时间异常轨迹点和该两个距离异常轨迹点对所述优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到所述目标行驶轨迹。
29、可选地，在所述云服务器则将所述目标车辆的行驶状态标记为异常后，所述方法还包括：
30、所述云服务器从若干车载定位设备中确定出除所述目标定位设备的备选定位设备；
31、所述目标车载处理器通过所述备选定位设备对所述目标车辆重新进行定位得到所述目标车辆的若干备选轨迹点，基于各备选轨迹点生成所述目标车辆的备选行驶轨迹；
32、所述云服务器基于所述实际道路网络对所述备选行驶轨迹进行绑路处理得到优化行驶轨迹，并将所述优化行驶轨迹发送至所述用户终端；
33、所述用户终端将所述优化行驶轨迹向所述用户进行展示。
34、可选地，所述车载定位设备包括gps定位设备、基站定位设备和wifi定位设备。
35、第二方面，本技术实施例提供了一种车辆监控系统，所述系统包括车载处理器、若干车载定位设备、云服务器和用户终端；
36、所述用户终端，用于响应于用户输入的车辆监控指令，获取所述车辆监控指令所指示的目标车辆的车辆编号，将所述目标车辆的车辆编号发送至所述云服务器；
37、所述云服务器，用于获取实际道路网络，向所述目标车辆的目标车载处理器发送行程查询指令，基于所述目标车载处理器针对所述行程查询指令反馈的目的地地址在所述实际道路网络中的位置从若干车载定位设备中确定出对所述目标车辆进行定位的目标定位设备；
38、所述目标车载处理器，用于通过所述目标定位设备对所述目标车辆进行定位得到所述目标车辆的若干定位轨迹点，基于各定位轨迹点生成所述目标车辆的初始行驶轨迹；
39、所述目标车载处理器，用于计算所述初始行驶轨迹的初始轨迹长度，根据所述初始轨迹长度确定出对所述初始行驶轨迹进行去噪处理的目标去噪等级，根据所述目标去噪等级对应的去噪策略对所述初始行驶轨迹进行去噪处理得到候选行驶轨迹；
40、所述目标车载处理器，用于分别计算所述初始行驶轨迹与最近线路之间形成的第一偏差面积，以及所述候选行驶轨迹与所述最近线路之间形成的第二偏差面积，将所述第一偏差面积与所述第二偏差面积进行比较得到偏差面积比较结果；
41、所述目标车载处理器，用于根据所述偏差面积比较结果确定出对所述候选行驶轨迹进行抽稀处理的目标抽稀力度，根据所述目标抽稀力度对应的抽稀策略对所述候选行驶轨迹进行抽稀处理得到优选行驶轨迹；
42、所述云服务器，用于计算所述优选行驶轨迹中每两个相邻轨迹点之间的定位时间差和距离，判断每两个相邻轨迹点之间的定位时间差是否超过预设时间差，且判断每两个相邻轨迹点之间的距离是否超过预设距离；
43、所述云服务器，用于若每两个相邻轨迹点之间的定位时间差均未超过预设时间差，且每两个相邻轨迹点之间的距离均未超过所述预设距离，则将所述目标车辆的行驶状态标记为正常，并将所述目标车辆的行驶状态和所述优选行驶轨迹发送至所述用户终端；
44、所述云服务器，用于若存在定位时间差超过所述预设时间差的两个时间异常轨迹点，或者存在距离超过所述预设距离的两个距离异常轨迹点，则将所述目标车辆的行驶状态标记为异常，并基于该两个时间异常轨迹点和/或该两个距离异常轨迹点对所述优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到目标行驶轨迹，将所述目标车辆的行驶状态和所述目标行驶轨迹发送至所述用户终端；
45、所述用户终端，用于将所述目标车辆的行驶状态以及所述优选行驶轨迹或所述目标行驶轨迹向所述用户进行展示。
46、可选地，所述基于所述目标车载处理器针对所述行程查询指令反馈的目的地地址在所述实际道路网络中的位置从若干车载定位设备中确定出对所述目标车辆进行定位的目标定位设备，包括：
47、基于所述目的地地址在所述实际道路网络中的位置确定出目的地区域；
48、计算所述目的地区域的道路密度，基于所述道路密度确定出目标定位精度等级；
49、基于所述目标定位精度等级确定出所述目标定位设备。
50、可选地，所述根据所述初始轨迹长度确定出对所述初始行驶轨迹进行去噪处理的目标去噪等级，包括：
51、为各去噪等级配置数据映射区间；
52、对所述初始轨迹长度进行归一化处理，确定出归一化处理结果所落入的目标数据映射区间；
53、将所述目标数据映射区间对应的去噪等级确定为所述目标去噪等级。
54、可选地，所述根据所述偏差面积比较结果确定出对所述候选行驶轨迹进行抽稀处理的目标抽稀力度，包括：
55、若所述偏差面积比较结果为所述第一偏差面积大于所述第二偏差面积，则将所述目标抽稀力度确定为最高抽稀力度；
56、若所述偏差面积比较结果为所述第一偏差面积小于所述第二偏差面积，则将所述目标抽稀力度确定为最低抽稀力度；
57、若所述偏差面积比较结果为所述第一偏差面积等于所述第二偏差面积，则将所述目标抽稀力度确定为中等抽稀力度。
58、可选地，所述基于该两个时间异常轨迹点和/或该两个距离异常轨迹点对所述优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到目标行驶轨迹，包括：
59、若存在定位时间差超过所述预设时间差的两个时间异常轨迹点，不存在距离超过所述预设距离的两个距离异常轨迹点，则基于该两个时间异常轨迹点对所述优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到所述目标行驶轨迹；
60、若不存在定位时间差超过所述预设时间差的两个时间异常轨迹点，存在距离超过所述预设距离的两个距离异常轨迹点，则基于该两个距离异常轨迹点对所述优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到所述目标行驶轨迹；
61、若存在定位时间差超过所述预设时间差的两个时间异常轨迹点，且存在距离超过所述预设距离的两个距离异常轨迹点，则基于该两个时间异常轨迹点和该两个距离异常轨迹点对所述优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到所述目标行驶轨迹。
62、可选地，所述云服务器，用于在将所述目标车辆的行驶状态标记为异常后，从若干车载定位设备中确定出除所述目标定位设备的备选定位设备；
63、所述目标车载处理器，用于通过所述备选定位设备对所述目标车辆重新进行定位得到所述目标车辆的若干备选轨迹点，基于各备选轨迹点生成所述目标车辆的备选行驶轨迹；
64、所述云服务器，用于基于所述实际道路网络对所述备选行驶轨迹进行绑路处理得到优化行驶轨迹，并将所述优化行驶轨迹发送至所述用户终端；
65、所述用户终端，用于将所述优化行驶轨迹向所述用户进行展示。
66、可选地，所述车载定位设备包括gps定位设备、基站定位设备和wifi定位设备。
67、第三方面，本技术实施例提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第二方面中任一种可选地实施方式中所述的车辆监控方法的步骤。
68、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第二方面中任一种可选地实施方式中所述的车辆监控方法的步骤。
69、本技术提供的技术方案包括但不限于以下有益效果：
70、首先，用户终端响应于用户输入的车辆监控指令，获取车辆监控指令所指示的目标车辆的车辆编号，将目标车辆的车辆编号发送至云服务器；云服务器获取实际道路网络，向目标车辆的目标车载处理器发送行程查询指令，基于目标车载处理器针对行程查询指令反馈的目的地地址在实际道路网络中的位置从若干车载定位设备中确定出对目标车辆进行定位的目标定位设备；目标车载处理器通过目标定位设备对目标车辆进行定位得到目标车辆的若干定位轨迹点，基于各定位轨迹点生成目标车辆的初始行驶轨迹；通过上述步骤，根据车辆的行程信息确定出精度适合的定位设备对车辆的轨迹进行定位生成车辆行驶轨迹，能够提高得到的车辆行驶轨迹的准确性和有效性，为对车辆行驶状态的监控提供可靠的数据支持。
71、然后目标车载处理器计算初始行驶轨迹的初始轨迹长度，根据初始轨迹长度确定出对初始行驶轨迹进行去噪处理的目标去噪等级，根据目标去噪等级对应的去噪策略对初始行驶轨迹进行去噪处理得到候选行驶轨迹；目标车载处理器分别计算初始行驶轨迹与最近线路之间形成的第一偏差面积，以及候选行驶轨迹与最近线路之间形成的第二偏差面积，将第一偏差面积与第二偏差面积进行比较得到偏差面积比较结果；目标车载处理器根据偏差面积比较结果确定出对候选行驶轨迹进行抽稀处理的目标抽稀力度，根据目标抽稀力度对应的抽稀策略对候选行驶轨迹进行抽稀处理得到优选行驶轨迹；通过上述步骤，由车载处理器对其自身的行驶轨迹进行去噪优化处理，进一步提高车辆定位结果的精确性和可靠性。
72、再者，云服务器计算优选行驶轨迹中每两个相邻轨迹点之间的定位时间差和距离，判断每两个相邻轨迹点之间的定位时间差是否超过预设时间差，且判断每两个相邻轨迹点之间的距离是否超过预设距离；若每两个相邻轨迹点之间的定位时间差均未超过预设时间差，且每两个相邻轨迹点之间的距离均未超过预设距离，云服务器则将目标车辆的行驶状态标记为正常，并将目标车辆的行驶状态和优选行驶轨迹发送至用户终端；若存在定位时间差超过预设时间差的两个时间异常轨迹点，或者存在距离超过预设距离的两个距离异常轨迹点，云服务器则将目标车辆的行驶状态标记为异常，并基于该两个时间异常轨迹点和/或该两个距离异常轨迹点对优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到目标行驶轨迹，将目标车辆的行驶状态和目标行驶轨迹发送至用户终端；通过上述步骤，云服务器能够根据车辆行驶轨迹以统一标准对车辆的行驶状态进行分析，并针对车辆状态对车辆行驶轨迹进行进一步优化处理得到更加精确的车辆行驶状态信息。
73、最后，用户终端将目标车辆的行驶状态以及优选行驶轨迹或目标行驶轨迹向用户进行展示，能够不需要依靠驾驶员或者乘客手动发送车辆状态信息，直接通过系统中各处理器、服务器的相互配合，分析出车辆行驶状态并发送至外界。
74、采用上述方案，由车载处理器、若干车载定位设备、云服务器和用户终端的相互配合，选取适合的定位设备对车辆进行定位生成行驶轨迹，对行驶轨迹进行去噪优化后基于优化结果对车辆的行驶状态进行分析，将分析结果发送至用户终端，以使用户能够及时获知车辆的行驶状态，实现对车辆的行驶状态进行有效准确的监控，避免车辆行驶时出现安全隐患，减少发生交通事故的风险。
75、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
1.一种车辆监控方法，其特征在于，应用于车辆监控系统，所述系统包括车载处理器、若干车载定位设备、云服务器和用户终端，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标车载处理器针对所述行程查询指令反馈的目的地地址在所述实际道路网络中的位置从若干车载定位设备中确定出对所述目标车辆进行定位的目标定位设备，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始轨迹长度确定出对所述初始行驶轨迹进行去噪处理的目标去噪等级，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述偏差面积比较结果确定出对所述候选行驶轨迹进行抽稀处理的目标抽稀力度，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于该两个时间异常轨迹点和/或该两个距离异常轨迹点对所述优选行驶轨迹进行轨迹点补偿得到目标行驶轨迹，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述云服务器则将所述目标车辆的行驶状态标记为异常后，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车载定位设备包括gps定位设备、基站定位设备和wifi定位设备。
8.一种车辆监控系统，其特征在于，所述系统包括车载处理器、若干车载定位设备、云服务器和用户终端；
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7中任意一项所述的车辆监控方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7中任意一项所述的车辆监控方法的步骤。
