CN114743165A - 车辆轨迹线的确定方法、装置、存储介质及电子装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种车辆轨迹线的确定方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：获取目标车辆的第一目标信息，第一目标信息是目标车辆在预定时段内经过多个点位时由每个点位的拍摄设备所获得的并存储至目标数据库中的；基于第一目标信息确定多个点位信息所指示的相邻点位之间是否存在目标点位；当确定存在目标点位时，在确定目标数据库中存在目标待确认车辆的车牌与目标车辆的车牌之间的相似度大于第一预设阈值的情况下，将目标待确认车辆对应的信息确定为目标车辆在经过目标点位时所获得的第三目标信息；这样可确定目标车辆的目标轨迹线。通过本发明，解决了相关技术中存在的车辆轨迹数据的完整性较低的问题。

Description

车辆轨迹线的确定方法、装置、存储介质及电子装置

技术领域

本发明实施例涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种车辆轨迹线的确定方法、装置、存储介质及电子装置。

背景技术

轨迹数据在地理信息、交通规划、智能交通及交通诱导等领域是重要的分析对象，依托轨迹数据，微观的车辆状态和宏观的道路状态都可以被观测到。相关技术中车辆轨迹数据一般可以通过卫星定位***和视频监控来获得。但并非所有车辆都装有卫星定位装置，相比较而言视频监控信息具有更加完整的车辆信息。但在实际的应用当中，由于周边环境的影响，在抓拍的高度，角度有所差异的时候，可能出现车牌误识别的现象，造成部分车辆的轨迹出现了断点，在做大数据量分析的时候，这部分数据往往会被舍弃。因此分析结果也会跟实际存在偏差。若能修复这部分数据，会使得原始轨迹数据更加完整，也能为后续交通规划，智能交通等应用领域提供更加可靠的数据。即相关技术中存在着车辆轨迹数据的获取需要依赖于卫星定位装置的问题，或者获取的车辆轨迹数据的完整性较低的问题。

针对相关技术中存在的车辆轨迹数据的完整性较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种车辆轨迹线的确定方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中存在的车辆轨迹数据的完整性较低的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种车辆轨迹线的确定方法，包括：获取目标车辆的第一目标信息，其中，所述第一目标信息是所述目标车辆在过去预定时段内经过目标区域内的多个点位时由每个所述点位的拍摄设备所获得的并存储至目标数据库中的，所述目标数据库中存储有在所述预定时段内经过所述目标区域内的所有点位的车辆的目标信息，所述目标信息包括所述车辆的车牌信息，每个所述点位的点位信息及所述车辆经过每个所述点位的时间信息；基于所述第一目标信息确定所述目标区域内是否存在目标点位，其中，所述目标点位为所述第一目标信息中包括的点位信息所指示的相邻点位之间实际存在的点位，且所述第一目标信息中不包括所述目标点位的点位信息；在确定存在所述目标点位的情况下，从所述目标数据库中查找满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息；在确定出所述待确认车辆中存在车牌与所述目标车辆的车牌之间的相似度大于第一预设阈值的目标待确认车辆的情况下，将所述第二目标信息中包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的第三目标信息；基于所述第一目标信息和所述第三目标信息确定所述目标车辆的目标轨迹线。

在一个示例性实施例中，基于所述第一目标信息确定是否存在目标点位包括：基于所述第一目标信息中所包括的所述目标车辆经过每个所述点位的时间信息按照时间先后顺序对所述多个点位进行排序，以得到排序结果；在确定所述排序结果中存在前后位置相邻的两个点位之间不满足相邻点位条件的情况下，确定存在所述目标点位，其中，所述相邻点位条件用于指示两个点位是实际相邻点位。

在一个示例性实施例中，在确定所述排序结果中存在前后相邻的两个点位之间不满足相邻点位条件的情况下，确定存在所述目标点位包括：预先生成相邻点位列表，其中，所述相邻点位列表中存储有所述目标区域内包括的任一点位及与所述任一点位之间满足所述相邻点位条件的点位之间的对应关系；在确定所述排序结果中存在前后位置相邻的两个点位之间不满足所述相邻点位列表中的所述对应关系的情况下，确定存在所述目标点位。

在一个示例性实施例中，从所述目标数据库中查找满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息包括：在确定所述目标数据库中包括的第一车辆的信息数量小于预定阈值的情况下，将所述第一车辆确定为所述待确认车辆；获取所述待确认车辆的所述第二目标信息。

在一个示例性实施例中，在确定出所述待确认车辆中存在车牌与所述目标车辆的车牌之间的相似度大于第一预设阈值的目标待确认车辆的情况下，将所述第二目标信息中包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的第三目标信息包括：基于所述第二目标信息计算每个待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第一相似度值，以得到计算结果；将所述计算结果中包括的目标相似度值所对应的所述待确认车辆确定为所述目标待确认车辆，其中，所述目标相似度值为所述计算结果中包括的取值最大的相似度值；在确定所述目标相似度值大于所述第一预设阈值的情况下，将所述第二目标信息中所包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的所述第三目标信息。

在一个示例性实施例中，基于所述第二目标信息计算每个待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第一相似度值，以得到计算结果包括：将所述待确认车辆的车牌中所包括的第一字符集与所述目标车辆的车牌中所包括的第二字符集按照预设规则逐个进行相似度对比，以得到对比结果，其中，所述对比结果用于指示所述第一字符集中包括的每个位置的字符与所述第二字符集中包括的相应位置的字符是否相同；基于所述对比结果确定所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的所述第一相似度值。

在一个示例性实施例中，基于所述对比结果确定所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的所述第一相似度值包括：基于所述对比结果确定所述第一字符集与所述第二字符集中在相应位置存在相同字符的目标字符数量；基于所述目标字符数量计算所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第二相似度值；在确定所述第一字符集中所包括的第一字符与所述第二字符集中相应位置的第二字符不同的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符是否满足预设关系；在确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符之间的第三相似度值；基于所述第二相似度值与所述第三相似度值确定所述第一相似度值。

在一个示例性实施例中，基于所述目标字符数量计算所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第二相似度值包括：将所述目标字符数量与车牌字符数量的比值确定为所述第二相似度值，其中，所述车牌字符数量用于指示所述目标车辆的车牌中所包括的字符数量。

在一个示例性实施例中，确定所述第一字符与所述第二字符是否满足预设关系包括：在确定所述第一字符与所述第二字符为目标字符集中所包括的字符对的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系，其中，所述目标字符集中存储有任意两个字符之间的相似度大于第二预设阈值的所述字符对；在确定所述第一字符与所述第二字符不满足所述目标字符集中所包括的字符对的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符不满足所述预设关系。

在一个示例性实施例中，所述方法还包括：在确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系的情况下，将预设相似度阈值确定为所述第三相似度值；基于所述目标字符数量与所述第三相似度值确定所述第一相似度值。

根据本发明的另一个实施例，还提供了一种车辆轨迹线的确定装置，包括：获取模块，用于获取目标车辆的第一目标信息，其中，所述第一目标信息是所述目标车辆在过去预定时段内经过目标区域内的多个点位时由每个所述点位的拍摄设备所获得的并存储至目标数据库中的，所述目标数据库中存储有在所述预定时段内经过所述目标区域内的所有点位的车辆的目标信息，所述目标信息包括所述车辆的车牌信息，每个所述点位的点位信息及所述车辆经过每个所述点位的时间信息；第一确定模块，用于基于所述第一目标信息确定所述目标区域内是否存在目标点位，其中，所述目标点位为所述第一目标信息中包括的点位信息所指示的相邻点位之间实际存在的点位，且所述第一目标信息中不包括所述目标点位的点位信息；查找模块，用于在确定存在所述目标点位的情况下，从所述目标数据库中查找满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息；第二确定模块，用于在确定出所述待确认车辆中存在车牌与所述目标车辆的车牌之间的相似度大于第一预设阈值的目标待确认车辆的情况下，将所述第二目标信息中包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的第三目标信息；第三确定模块，用于基于所述第一目标信息和所述第三目标信息确定所述目标车辆的目标轨迹线。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

通过本发明，基于第一目标信息中所包括的目标车辆在预定时段内所经过的每个点位的点位信息，确定第一目标信息中所包括的各点位信息所指示的相邻点位之间是否存在目标点位，在确定存在目标点位的情况下，从目标数据库中查找出满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息，当待确认车辆中包括的目标待确认车辆的车牌与目标车辆的车牌的相似度大于第一预设阈值的情况下，将第二目标信息中包括的与目标待确认车辆对应的信息确定为目标车辆在经过上述目标点位时所获得的第三目标信息，实现了对目标车辆所经过的轨迹的补充或修正，然后结合第一目标信息和第三目标信息可确定出目标车辆的目标轨迹线。实现了不需要依赖卫星定位装置即可实现确定车辆轨迹线的目的，同时，通过上述目标点位的确定及对目标车辆轨迹的补充或修正，实现了获取目标车辆的完整轨迹线的目的。因此，解决了相关技术中存在的车辆轨迹数据的完整性较低的问题，达到了提高车辆轨迹数据完整性的效果。

附图说明

图1是本发明实施例的车辆轨迹线的确定方法的移动终端硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的车辆轨迹线的确定方法的流程图；

图3是根据本发明具体实施例的车辆轨迹数据的确定方法的流程图；

图4是根据本发明具体实施例的车辆漏拍点位的确定方法流程图；

图5是根据本发明具体实施例的漏拍点位的数据修正方法流程图；

图6是根据本发明实施例的车辆轨迹线的确定装置的结构框图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明的实施例。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的车辆轨迹线的确定方法的移动终端硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的车辆轨迹线的确定方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种车辆轨迹线的确定方法，图2是根据本发明实施例的车辆轨迹线的确定方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S202，获取目标车辆的第一目标信息，其中，所述第一目标信息是所述目标车辆在过去预定时段内经过目标区域内的多个点位时由每个所述点位的拍摄设备所获得的并存储至目标数据库中的，所述目标数据库中存储有在所述预定时段内经过所述目标区域内的所有点位的车辆的目标信息，所述目标信息包括所述车辆的车牌信息，每个所述点位的点位信息及所述车辆经过每个所述点位的时间信息；

步骤S204，基于所述第一目标信息确定所述目标区域内是否存在目标点位，其中，所述目标点位为所述第一目标信息中包括的点位信息所指示的相邻点位之间实际存在的点位，且所述第一目标信息中不包括所述目标点位的点位信息；

步骤S206，在确定存在所述目标点位的情况下，从所述目标数据库中查找满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息；

步骤S208，在确定出所述待确认车辆中存在车牌与所述目标车辆的车牌之间的相似度大于第一预设阈值的目标待确认车辆的情况下，将所述第二目标信息中包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的第三目标信息；

步骤S210，基于所述第一目标信息和所述第三目标信息确定所述目标车辆的目标轨迹线。

通过上述步骤，基于第一目标信息中所包括的目标车辆在预定时段内所经过的每个点位的点位信息，确定第一目标信息中包括的各点位信息所指示的相邻点位之间是否存在目标点位，在确定存在目标点位的情况下，从目标数据库中查找出满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息，当待确认车辆中包括的目标待确认车辆的车牌与目标车辆的车牌的相似度大于第一预设阈值的情况下，将第二目标信息中包括的与目标待确认车辆对应的信息确定为目标车辆在经过上述目标点位时所获得的第三目标信息，实现了对目标车辆所经过的轨迹的补充或修正，然后结合第一目标信息和第三目标信息可确定出目标车辆的目标轨迹线。实现了不需要依赖卫星定位装置即可实现确定车辆轨迹线的目的，同时，通过上述目标点位的确定及对目标车辆轨迹的补充或修正，实现了获取目标车辆的完整轨迹线的目的。因此，解决了相关技术中存在的车辆轨迹数据的完整性较低的问题，达到了提高车辆轨迹数据完整性的效果。

其中，上述步骤的执行主体可以为终端，或终端上的软件，例如，数据分析软件，或具备数据分析、计算能力的设备或处理器等，或者为配置在存储设备上的具备人机交互能力的处理器，或者为具备类似处理能力的处理设备或处理单元等，但不限于此。下面以终端执行上述操作为例(仅是一种示例性说明，在实际操作中还可以是其他的设备或模块来执行上述操作)进行说明：

在上述实施例中，终端获取目标车辆的第一目标信息，第一目标信息是目标车辆在过去预定时段内(如1天，或12小时，或其它时段)经过目标区域内的多个点位时由每个点位的拍摄设备所获得的并存储至目标数据库中的，在实际应用中，由每个点位的拍摄设备对所经过的车辆进行拍照，可选地，还可识别出所经过的车辆的信息，其中包括车辆的车牌号信息，再由拍摄设备将所获取的车辆的信息与拍摄的时间信息以及点位的信息上传至服务器或云端，并存储至目标数据库中，目标数据库中存储有在预定时段内经过目标区域内的所有点位的车辆的目标信息，即目标数据库中还存储有除目标车辆之外的所有经过该目标区域内的所有点位的其它车辆的目标信息，上述目标信息包括车辆的车牌信息，车辆经过每个点位的点位信息及车辆经过每个点位的时间信息等；再根据第一目标信息中所包括的多个点位信息，确定多个点位信息中所指示的相邻点位之间是否存在目标点位，即确定目标车辆在上述目标区域内是否存在可能漏拍的目标点位(或称为漏拍点位)，即确定是否存在有未能拍摄到目标车辆或未能正确识别目标车辆的点位，也即目标点位的摄像设备可能未能获得所述目标车辆的车牌信息，例如，将第一目标信息中包括的多个点位按照目标车辆经过的时间先后顺序进行排序，然后再确定前后位置相邻的任两个点位之间是否存在可能经过的点位而却未能获取目标车辆经过该点位时的信息，如果存在，即确定存在目标点位，在实际应用中，当上述前后位置相邻的两个点位之间有多条路径可达时，实际位于该两个点位之间的每条路径上的点位都有可能是目标车辆实际经过的点位，在该种情况下，可将每条路径上的位于该两个点位之间的点位都确定为目标点位；在确定存在目标点位的情况下，从目标数据库中查找满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息，例如，可以找出目标数据库中在过去预定时段内所存储的车辆信息中信息数量少于预定值的(如3次，或2次)待确认车辆的第二目标信息，即待确认车辆为被各点位上的拍摄设备所抓拍到的总次数很少的车辆，待确认车辆可能存在一个或多个，目标数据库中存储有每个待确认车辆的第二目标信息，这些待确认车辆的第二目标信息中有可能存在因为目标车辆的车牌号被误识别后存储至目标数据库的；然后，在确定出上述待确认车辆中存在目标待确认车辆(如车辆A)的车牌与目标车辆的车牌之间的相似度大于第一预设阈值(如85％，或90％，或其它值)的情况下，将第二目标信息中所包括的与目标待确认车辆(如车辆A)对应的信息确定为目标车辆在经过目标点位时所获得的第三目标信息，该信息中包括目标待确认车辆的车牌信息，目标待确认车辆所经过的点位的点位信息及时间信息，实现了对目标车辆所经过的轨迹的补充或修正，然后结合第一目标信息和第三目标信息可确定出目标车辆的目标轨迹线。实现了不需要依赖卫星定位装置即可实现确定车辆轨迹线的目的，同时，通过上述目标点位的确定及对目标车辆轨迹的补充或修正，实现了获取目标车辆的完整轨迹线的目的。因此，解决了相关技术中存在的车辆轨迹数据的完整性较低的问题，达到了提高车辆轨迹数据完整性的效果。

在一个可选的实施例中，基于所述第一目标信息确定是否存在目标点位包括：基于所述第一目标信息中所包括的所述目标车辆经过每个所述点位的时间信息按照时间先后顺序对所述多个点位进行排序，以得到排序结果；在确定所述排序结果中存在前后位置相邻的两个点位之间不满足相邻点位条件的情况下，确定存在所述目标点位，其中，所述相邻点位条件用于指示两个点位是实际相邻点位。在本实施例中，对第一目标信息中所包括的目标车辆所经过的每个点位按照时间先后顺序进行排序，以得到排序结果，然后，在排序结果中查找前后位置相邻的任两个点位之间是否满足相邻点位条件，即确定任两个点位是否为实际相邻点位，在实际应用中，可预先建立一个针对上述目标区域内的所有点位的相邻点位列表，即将所有点位中任意一个点位及与其实际相邻的点位之间的对应关系记录在相邻点位列表中，也即通过相邻点位列表可查找出与任意一个点位实际相邻的所有其它点位，如果在排序结果中查找出前后位置相邻的两个点位(如点位A和点位B)之间不满足相邻点位条件，则可确定存在目标点位，即可确定在点位A和点位B之间存在其它必经的点位(或称为断点)。通过本实施例，实现了基于第一目标信息中所包括的每个点位的点位信息确定是否存在目标点位的目的，即实现了确定目标车辆在预定时段内是否存在断点的目的。

在一个可选的实施例中，在确定所述排序结果中存在前后相邻的两个点位之间不满足相邻点位条件的情况下，确定存在所述目标点位包括：预先生成相邻点位列表，其中，所述相邻点位列表中存储有所述目标区域内包括的任一点位及与所述任一点位之间满足所述相邻点位条件的点位之间的对应关系；在确定所述排序结果中存在前后位置相邻的两个点位之间不满足所述相邻点位列表中的所述对应关系的情况下，确定存在所述目标点位。在本实施例中，可预先建立相邻点位列表，例如，在实际应用中，可基于过去一段时间(如一天，或二天，或其它时间)所获取的目标区域内的所有车辆的轨迹数据，通过对一天中每辆车的轨迹数据按时间进行排序，可以得到每辆车经过各个点位(或称为卡口)之间的顺序，按顺序两两之间的点位可认定为相邻点位，由于漏拍错拍在实际中仅为少量数据，因此出现点位跨越的数据量较小，例如，可以认定一天中通过相邻点位(如点位M和点位N)超过一定次数的两个点位就为实际相邻的点位，即为满足前述相邻点位条件的两个点位；例如，根据历史数据得出有100次(或200次，或其它次数)以上车辆(包括所有车辆)在经过点位M后下一个到达的点位都是点位N，则可确定点位M与点位N为实际相邻点位，即可在上述相邻点位列表中建立点位M与点位N之间满足相邻点位条件的对应关系，这样在无需借助路网信息，交通网信息的情况下，仅通过各点位的抓拍数据来确定目标区域内所有相邻点位关系的目的，在本实施例中，抓拍点位的数据依托从轨迹数据中获取，可以实现实时更新，不会存在路网建设更新，或抓拍摄像头位置更新而导致依赖数据太老而分析不准确的情况。通过本实施例，实现了基于相邻点位列表确定任两个点位之间是否满足相邻点位条件的目的，从而实现了确定是否存在目标点位的目的。

在一个可选的实施例中，从所述目标数据库中查找满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息包括：在确定所述目标数据库中包括的第一车辆的信息数量小于预定阈值的情况下，将所述第一车辆确定为所述待确认车辆；获取所述待确认车辆的所述第二目标信息。在本实施例中，可确定目标数据库中所有车辆的信息数量，因为目标数据库中每条信息都记录了每个点位在每次抓拍任一车辆时所获得的车辆的车牌信息，所经过的点位信息及抓拍的时间信息，其中也可能包括被拍摄设备误识别的车辆的车牌信息，当确定目标数据库中包括的第一车辆的信息数量很少时，例如少于3(或2，或其它数量)，则将第一车辆确定为待确认车辆，待确认车辆可能包括一辆或多辆，然后获取待确认车辆的第二目标信息。通过本实施例，实现了从目标数据库中获取待确认车辆的第二目标信息的目的。

在一个可选的实施例中，在确定出所述待确认车辆中存在车牌与所述目标车辆的车牌之间的相似度大于第一预设阈值的目标待确认车辆的情况下，将所述第二目标信息中包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的第三目标信息包括：基于所述第二目标信息计算每个待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第一相似度值，以得到计算结果；将所述计算结果中包括的目标相似度值所对应的所述待确认车辆确定为所述目标待确认车辆，其中，所述目标相似度值为所述计算结果中包括的取值最大的相似度值；在确定所述目标相似度值大于所述第一预设阈值的情况下，将所述第二目标信息中所包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的所述第三目标信息。在本实施例中，通过计算每个待确认车辆的车牌与目标车辆的车牌之间的第一相似度，以得到计算结果，计算结果中包括多个第一相似度值，然后将其中最大的相似度值(即目标相似度值，如96％)所对应的待确认车辆确定为目标待确认车辆，再确定目标相似度值是否大于第一预设阈值(如85％，或90％，或其它值)，当确定目标相似度值大于第一预设阈值的情况下，将第二目标信息中所包括的与上述目标待确认车辆对应的信息确定为目标车辆在经过目标点位时所获得的第三目标信息，即对目标车辆存在的目标点位(或断点)的数据进行了补充或修正。通过本实施例，实现了对目标车辆存在的断点数据进行补充的目的。

在一个可选的实施例中，基于所述第二目标信息计算每个待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第一相似度值，以得到计算结果包括：将所述待确认车辆的车牌中所包括的第一字符集与所述目标车辆的车牌中所包括的第二字符集按照预设规则逐个进行相似度对比，以得到对比结果，其中，所述对比结果用于指示所述第一字符集中包括的每个位置的字符与所述第二字符集中包括的相应位置的字符是否相同；基于所述对比结果确定所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的所述第一相似度值。在本实施例中，在计算待确认车辆的车牌与目标车辆的车牌之间的第一相似度值时，可将待确认车辆的车牌中所包括的第一字符集与目标车辆的车牌中所包括的第二字符集进行相似度对比，以得到对比结果，例如，第一字符集、第二字符集中均包括汉字、字母、数字共7个字符，可按照先后顺序逐个进行对比，例如，将第一字符集中的第一个字符与第二字符集中的第一个字符进行对比，将第一字符集中的第二个字符与第二字符集中的第二个字符进行对比，以此类推，这样可确定出对比结果，即第一字符集中包括的每个位置的字符与第二字符集中包括的相应位置的字符是否相同，然后根据对比结果确定第一相似度值。例如，第一字符集与第二字符集中有6个相应位置上的字符是相同的，第一相似度值可按照6/7计算(7表示字符集中包括的字符总数)，可选的，在实际应用中，当第一字符集与第二字符集中相应位置的字符不同但是很相似的情况下，例如，2与Z，或C与G等，可采取优化算法对第一相似度进行计算，在后续实施例中进行说明。通过本实施例，实现了通过对车牌中包括的字符集进行相似度对比以确定待确认车辆的车牌与目标车辆的车牌之间的第一相似度的目的。

在一个可选的实施例中，基于所述对比结果确定所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的所述第一相似度值包括：基于所述对比结果确定所述第一字符集与所述第二字符集中在相应位置存在相同字符的目标字符数量；基于所述目标字符数量计算所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第二相似度值；在确定所述第一字符集中所包括的第一字符与所述第二字符集中相应位置的第二字符不同的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符是否满足预设关系；在确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符之间的第三相似度值；基于所述第二相似度值与所述第三相似度值确定所述第一相似度值。在本实施例中，先确定第一字符集与第二字符集中在相应位置存在相同字符的目标字符数量，例如，第一字符集与第二字符集中有6个相应位置上的字符是相同的，则可计算出第二相似度值为0.86(即为6/7)，第一字符集与第二字符集中存在一个位置上的字符不同，若第一字符集的第4个字符(对应上述第一字符)与第二字符集的第4个字符(对应上述第二字符)不同，确定第一字符与第二字符是否满足预设关系，例如，预设关系为两个字符是相似字符的关系，例如2与Z，或C与G等，当确定第一字符和第二字符满足预设关系的情况下，例如第一字符集的第4个字符为2，第二字符集的第4个字符为Z，则可确定出上述第三相似度值，在实际应用中，第三相似度值可按预设值进行取值，例如，第三相似度值为0.8，或0.9，或其它值；然后，基于第二相似度值与第三相似度值确定出第一相似度值，例如，按公式(6+0.8)/7计算上述第一相似度值，该公式中6为第二相似度值，0.8为第三相似度值。通过本实施例，实现了通过对第一字符集和第二字符集中所包括的每个字符进行对比以确定待确认车辆的车牌与目标车辆的车牌之间的第一相似度的目的。

在一个可选的实施例中，基于所述目标字符数量计算所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第二相似度值包括：将所述目标字符数量与车牌字符数量的比值确定为所述第二相似度值，其中，所述车牌字符数量用于指示所述目标车辆的车牌中所包括的字符数量。在本实施例中，可将目标字符数量与车牌字符数量的比值作为第二相似度值。通过本实施例，实现了确定第二相似度值的目的。

在一个可选的实施例中，确定所述第一字符与所述第二字符是否满足预设关系包括：在确定所述第一字符与所述第二字符为目标字符集中所包括的字符对的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系，其中，所述目标字符集中存储有任意两个字符之间的相似度大于第二预设阈值的所述字符对；在确定所述第一字符与所述第二字符不满足所述目标字符集中所包括的字符对的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符不满足所述预设关系。在本实施例中，可预先建立一个目标字符集，该目标字符集中存储有任意两个字符之间的相似度大于第二预设阈值(如80％，或85％，或其它)的字符对，例如2与Z，或C与G，或I与1，或O与0等，即目标字符集中存储了相似度较高的字符对，可选地，在实际应用中，在存储相似的字符对时，还可将每组字符对的相似度值也与该字符对对应进行存储，例如，在存储字符对2与Z时，可将该组字符对的相似度值设定为0.8，然后将该相似度值0.8与该组字符对(即2与Z)同时进行存储，并建立两者之间的对应关系，或者，在存储字符对D和C时，可将该组字符对的相似度值设定为0.7，然后将该相似度值0.7与该组字符对(即D与C)同时进行存储，并建立两者之间的对应关系，在建立了目标字符集的基础上，可基于目标字符集确定上述第一字符和上述第二字符是否满足预设关系，例如，如果第一字符与第二字符是目标字符集所存储的某个字符对时，则认为两者之间满足预设关系，如果目标字符集不包括第一字符与第二字符组成的字符对时，则认为两者之间不满足预设关系。通过本实施例，实现了基于目标字符集确定任意两个字符之间是否满足预设关系的目的。

在一个可选的实施例中，所述方法还包括：在确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系的情况下，将预设相似度阈值确定为所述第三相似度值；基于所述目标字符数量与所述第三相似度值确定所述第一相似度值。在本实施例中，当确定第一字符与第二字符满足预设关系的情况下，即第一字符与第二字符属于相似字符的情况下，将预设相似度阈值确定为第三相似度值，例如，预设相似度阈值可设定为0.8，或0.7，或其它值，然后，基于上述目标字符数量与第三相似度值即可确定出上述第一相似度值。通过本实施例，实现了进一步优化第一相似度值的算法的目的，以达到更准确地计算待确认车辆的车牌与目标车辆的车牌之间的相似度的目的。

显然，上述所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。下面结合实施例对本发明进行具体说明。

图3是根据本发明具体实施例的车辆轨迹数据的确定方法的流程图，如图3所示，该流程包括以下步骤：

S302，点位分析。分析点位之间是否存在其他点位(或称为断点，或称为漏拍点位，对应于前述目标点位)，主要是为了找出点位两两之间是否为相邻点位，在拥有足量的轨迹数据的情况下，通过对一天之中每辆车的轨迹数据按时间进行排序，可以得到其经过各个卡口(或称为点位)之间的顺序，按顺序两两之间的点位可以认定为相邻点位(对应于前述实际相邻点位)；因漏拍错拍在实际中仅为少量数据，出现点位跨越的数据量较小，因此可以认定一天中通过相邻点位超过一定次数，两个点位就为实际相邻的；

S304，车辆漏拍点位找出。即分析每辆车的轨迹数据，确定漏拍点位(对应于前述目标点位，或断点)；通过上述步骤S302可以得到所有卡口的相邻点位列表，再关联分析每辆车的轨迹顺序，查看每个抓拍点位的下一个抓拍点位，是否在相邻点位列表当中，若不在列表中，基本可以确定存在卡口漏拍或者错拍的情况；

下面对步骤S304的具体流程进行详细说明，图4是根据本发明具体实施例的车辆漏拍点位的确定方法流程图，如图4所示，该流程包括：

S30402，获取某个车辆(或目标车辆)一天中所有的轨迹数据；

S30404，按抓拍时间对轨迹数据进行排序；

S30406，根据时间顺序依次取出车辆经过的卡口数据；

S30408，判断某个卡口(如卡口A)的后一个卡口(如卡口B)是否在相邻卡口列表(对应于前述相邻点位列表)中；

S30410，在上述步骤S30408的判断结果为是的情况下，继续检查下一个卡口；

S30412，在上述步骤S30408的判断结果为否的情况下，标注为卡口之间存在错漏拍情况，即标注上述卡口A与上述卡口B之间存在错漏拍情况；

S306，孤点车牌的获取，找出当天所有的孤点车牌(对应于前述待确认车辆的车牌)，因在城市当中，正常的车辆出行，在现有的城市监控部署密度之下，基本上被抓拍次数会在十次以上；这里我们将一天之中抓拍次数小于3次的定义为孤点车牌。包括识别成其他格式正确的车牌，以及识别成格式不正确的车牌号。例如车牌位数出错，车牌字符中出现不可能出现的字符。(例如字母I，O)在实际数据核实的过程中，这部分车牌基本上为错拍车牌号；

S308，找出漏拍点位上所有的孤点抓拍车辆。通过上述步骤S304，我们能确定某一车辆在哪些点位存在漏拍的情况，再通过在关联步骤S306中可能出现漏拍的点位上的孤点车牌数据，可确定出在漏拍点为上所有的孤点抓拍车辆；

S310，相似字符集(对应于前述目标字符集)的构造。根据现有摄像头的抓拍数据，经常会出现错误识别字符，我们将其定义为一个相似字符集。这个字符集可以根据实际的抓拍数据情况来进行更新，例如：{A,4}，{浙，湘}，{D,C,G}，{Z,2}就为几个常见的相似字符集合；

需要说明的是，上述步骤S310可提前执行，不一定得在执行完步骤S308后再执行；

S312，根据相似字符集生成孤点车牌的相似度，相似度(对应于前述目标相似度值)大于指定阈值(对应于前述第一预设阈值)的判定为错拍车牌。在执行完上述步骤S308的基础上，再结合步骤S310定义的相似字符集，来计算所有孤点车牌和目标车牌的相似度(对应于前述第一相似度值)，找出点位中和目标车牌相似度最高的孤点车牌，即找出漏拍点位最相似的孤点车牌。若相似度超过定义的阈值，则可以将其标注为目标车牌的错拍车牌号；

下面对步骤S312的具体流程进行详细说明，图5是根据本发明具体实施例的漏拍点位的数据修正方法流程图，如图5所示，该流程包括：

S31202，获取车辆轨迹中的漏拍点位；

S31204，搜索出所有存在这些点位的孤点车牌；

S31206，计算每个孤点车牌跟目标车牌的相似度，得出一个或多个相似度值；

具体地，相似度的计算方式，可以依据车牌位数来比较相应位置的字符是否一致，一致的位数越多则相似度越高，同时差异的字符若在相似字符集范围内，比不在相似字符集范围内的相似度要高。例如：可以设置相似度为相同位数跟总位数的比值，相似字符集的相似度设置为0.8，则车牌号浙A12345与浙A12346的相似度为0.86(6/7)，车牌号浙A23456与浙AZ3456的相似度为0.97((6+0.8)/7)(2和Z为相似字符集内)；

需要说明的是，这里仅提供一种相似度计算的样例，所有满足定义中基本原则的相似度计算方式都为可行方案；

S31208，选取相似度最高的车牌；

S31210，判断上述步骤S31208中选取的相似度是否大于指定阈值；

S31212，在上述步骤S31210的判断结果为否的情况下，舍弃所选取的相似度最高的车牌；

S31214，在上述步骤S31210的判断结果为是的情况下，将该车牌号数据修正为目标车牌，即将步骤S31208中选取的相似度最高的车牌号数据修正为目标车牌在漏拍点位的车牌号数据；

S314，对目标车牌的漏拍点位数据进行修正，即在上述步骤S312中若存在相似度超过指定阈值的错拍车牌号，则将该条抓拍记录的车牌号修正为目标车牌号，将其补全到车辆的轨迹数据当中，这样，即可得到关于目标车辆的一条完整连续的轨迹，以供后续其他方面的应用。

本实施例主要是基于离线计算，在现有的中大型城市中，每日通过卡口设备抓拍会产生大量的车辆行驶记录，默认依赖的前提是大部分抓拍数据都是正确的。大体分为以下几步：分析一天所有的车辆轨迹数据，找出两个点位之间是否存在其他必经点位。通过查出一天中所有的孤点数据，来找出可能错拍的车牌号。根据以往经常出现的错拍车牌，构建相似字符集。找出在必经点位上缺失抓拍记录的车辆，确定漏拍车辆。根据相似字符集以及车牌相似度的判定，在车辆漏拍的必经点位，从可能错拍的孤点数据中，找出与漏拍车牌相似度最高的车牌号。若相似度大于指定的阈值，则对该条数据进行修复操作。

本实施例中的卡口或点位指指建设在城市各个路口的各类交通，公安应用中的摄像，摄影装置，具有识别经过的车牌号码并将其记录的功能。

在上述实施例中，依赖的数据较少，无需借助路网信息，交通网信息，以及GPS装置采集信息，仅通过城市监控卡口的抓拍数据来分析，避免了相关技术中需要依赖信号灯状态数据、交通流数据、车辆轨迹数据、通过交叉口行程时间数据，同时还需要参考具体城市的路网信息等，相关技术中很多数据没有来源无法得到，并且其中一种数据存在问题，就会对结果产生较大的影响，可应用的场景前提要求过于苛刻，实际应用性不强；本实施例中抓拍卡口的数据依托从轨迹数据中获取，可以实现实时更新，不会存在路网建设更新，或抓拍摄像头位置更新而导致依赖数据太老而分析不准确的情况；应用场景更加广泛，只要有点位的抓拍记录就可进行数据分析，可在交通等多个领域应用。

通过本发明实施例，可以仅通过卡口抓拍的记录，来补充修复这部分错误的抓拍记录，使得车辆的整体行驶轨迹更加完整。相对于现有技术中，补充了没有GPS装置的车辆轨迹生成方式，通过密集的点位抓拍记录的先后时间来形成车辆的行程轨迹；将抓拍量极少或者识别后格式错误的车牌定义为孤点抓拍记录，并利用其进行车牌号比对，找出错拍的车拍号最可能的实际车牌；提供了可维护的相似字符集来计算车牌之间的相似度，在仅通过相似位数比较的基础上，增加了相似车牌判定的准确性。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

在本实施例中还提供了一种车辆轨迹线的确定装置，图6是根据本发明实施例的车辆轨迹线的确定装置的结构框图，如图6所示，该装置包括：

获取模块602，用于获取目标车辆的第一目标信息，其中，所述第一目标信息是所述目标车辆在过去预定时段内经过目标区域内的多个点位时由每个所述点位的拍摄设备所获得的并存储至目标数据库中的，所述目标数据库中存储有在所述预定时段内经过所述目标区域内的所有点位的车辆的目标信息，所述目标信息包括所述车辆的车牌信息，每个所述点位的点位信息及所述车辆经过每个所述点位的时间信息；

第一确定模块604，用于基于所述第一目标信息确定所述目标区域内是否存在目标点位，其中，所述目标点位为所述第一目标信息中包括的点位信息所指示的相邻点位之间实际存在的点位，且所述第一目标信息中不包括所述目标点位的点位信息；

查找模块606，用于在确定存在所述目标点位的情况下，从所述目标数据库中查找满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息；

第二确定模块608，用于在确定出所述待确认车辆中存在车牌与所述目标车辆的车牌之间的相似度大于第一预设阈值的目标待确认车辆的情况下，将所述第二目标信息中包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的第三目标信息；

第三确定模块610，用于基于所述第一目标信息和所述第三目标信息确定所述目标车辆的目标轨迹线。

在一个可选的实施例中，上述第一确定模块604包括：排序子模块，用于基于所述第一目标信息中所包括的所述目标车辆经过每个所述点位的时间信息按照时间先后顺序对所述多个点位进行排序，以得到排序结果；第一确定子模块，用于在确定所述排序结果中存在前后位置相邻的两个点位之间不满足相邻点位条件的情况下，确定存在所述目标点位，其中，所述相邻点位条件用于指示两个点位是实际相邻点位。

在一个可选的实施例中，上述第一确定子模块包括：生成单元，用于预先生成相邻点位列表，其中，所述相邻点位列表中存储有所述目标区域内包括的任一点位及与所述任一点位之间满足所述相邻点位条件的点位之间的对应关系；第一确定单元，用于在确定所述排序结果中存在前后位置相邻的两个点位之间不满足所述相邻点位列表中的所述对应关系的情况下，确定存在所述目标点位。

在一个可选的实施例中，上述查找模块606包括：第二确定子模块，用于在确定所述目标数据库中包括的第一车辆的信息数量小于预定阈值的情况下，将所述第一车辆确定为所述待确认车辆；获取子模块，用于获取所述待确认车辆的所述第二目标信息。

在一个可选的实施例中，上述第二确定模块608包括：计算子模块，用于基于所述第二目标信息计算每个待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第一相似度值，以得到计算结果；第三确定子模块，用于将所述计算结果中包括的目标相似度值所对应的所述待确认车辆确定为所述目标待确认车辆，其中，所述目标相似度值为所述计算结果中包括的取值最大的相似度值；第四确定子模块，用于在确定所述目标相似度值大于所述第一预设阈值的情况下，将所述第二目标信息中所包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的所述第三目标信息。

在一个可选的实施例中，上述计算子模块包括：对比单元，用于将所述待确认车辆的车牌中所包括的第一字符集与所述目标车辆的车牌中所包括的第二字符集按照预设规则逐个进行相似度对比，以得到对比结果，其中，所述对比结果用于指示所述第一字符集中包括的每个位置的字符与所述第二字符集中包括的相应位置的字符是否相同；第二确定单元，用于基于所述对比结果确定所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的所述第一相似度值。

在一个可选的实施例中，上述第二确定单元包括：第一确定子单元，用于基于所述对比结果确定所述第一字符集与所述第二字符集中在相应位置存在相同字符的目标字符数量；计算子单元，用于基于所述目标字符数量计算所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第二相似度值；第二确定子单元，用于在确定所述第一字符集中所包括的第一字符与所述第二字符集中相应位置的第二字符不同的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符是否满足预设关系；第三确定子单元，用于在确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符之间的第三相似度值；第四确定子单元，用于基于所述第二相似度值与所述第三相似度值确定所述第一相似度值。

在一个可选的实施例中，上述计算子单元用于将所述目标字符数量与车牌字符数量的比值确定为所述第二相似度值，其中，所述车牌字符数量用于指示所述目标车辆的车牌中所包括的字符数量。

在一个可选的实施例中，上述第二确定子单元用于在确定所述第一字符与所述第二字符为目标字符集中所包括的字符对的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系，其中，所述目标字符集中存储有任意两个字符之间的相似度大于第二预设阈值的所述字符对；以及，在确定所述第一字符与所述第二字符不满足所述目标字符集中所包括的字符对的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符不满足所述预设关系。

在一个可选的实施例中，上述装置还包括：第四确定模块，用于在确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系的情况下，将预设相似度阈值确定为所述第三相似度值；第五确定模块，用于基于所述目标字符数量与所述第三相似度值确定所述第一相似度值。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在一个示例性实施例中，上述计算机可读存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种车辆轨迹线的确定方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆的第一目标信息，其中，所述第一目标信息是所述目标车辆在过去预定时段内经过目标区域内的多个点位时由每个所述点位的拍摄设备所获得的并存储至目标数据库中的，所述目标数据库中存储有在所述预定时段内经过所述目标区域内的所有点位的车辆的目标信息，所述目标信息包括所述车辆的车牌信息，每个所述点位的点位信息及所述车辆经过每个所述点位的时间信息；

基于所述第一目标信息确定所述目标区域内是否存在目标点位，其中，所述目标点位为所述第一目标信息中包括的点位信息所指示的相邻点位之间实际存在的点位，且所述第一目标信息中不包括所述目标点位的点位信息；

在确定存在所述目标点位的情况下，从所述目标数据库中查找满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息；

在确定出所述待确认车辆中存在车牌与所述目标车辆的车牌之间的相似度大于第一预设阈值的目标待确认车辆的情况下，将所述第二目标信息中包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的第三目标信息；

基于所述第一目标信息和所述第三目标信息确定所述目标车辆的目标轨迹线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一目标信息确定是否存在目标点位包括：

基于所述第一目标信息中所包括的所述目标车辆经过每个所述点位的时间信息按照时间先后顺序对所述多个点位进行排序，以得到排序结果；

在确定所述排序结果中存在前后位置相邻的两个点位之间不满足相邻点位条件的情况下，确定存在所述目标点位，其中，所述相邻点位条件用于指示两个点位是实际相邻点位。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在确定所述排序结果中存在前后相邻的两个点位之间不满足相邻点位条件的情况下，确定存在所述目标点位包括：

预先生成相邻点位列表，其中，所述相邻点位列表中存储有所述目标区域内包括的任一点位及与所述任一点位之间满足所述相邻点位条件的点位之间的对应关系；

在确定所述排序结果中存在前后位置相邻的两个点位之间不满足所述相邻点位列表中的所述对应关系的情况下，确定存在所述目标点位。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述目标数据库中查找满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息包括：

在确定所述目标数据库中包括的第一车辆的信息数量小于预定阈值的情况下，将所述第一车辆确定为所述待确认车辆；

获取所述待确认车辆的所述第二目标信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定出所述待确认车辆中存在车牌与所述目标车辆的车牌之间的相似度大于第一预设阈值的目标待确认车辆的情况下，将所述第二目标信息中包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的第三目标信息包括：

基于所述第二目标信息计算每个待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第一相似度值，以得到计算结果；

将所述计算结果中包括的目标相似度值所对应的所述待确认车辆确定为所述目标待确认车辆，其中，所述目标相似度值为所述计算结果中包括的取值最大的相似度值；

在确定所述目标相似度值大于所述第一预设阈值的情况下，将所述第二目标信息中所包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的所述第三目标信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述第二目标信息计算每个待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第一相似度值，以得到计算结果包括：

将所述待确认车辆的车牌中所包括的第一字符集与所述目标车辆的车牌中所包括的第二字符集按照预设规则逐个进行相似度对比，以得到对比结果，其中，所述对比结果用于指示所述第一字符集中包括的每个位置的字符与所述第二字符集中包括的相应位置的字符是否相同；

基于所述对比结果确定所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的所述第一相似度值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述对比结果确定所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的所述第一相似度值包括：

基于所述对比结果确定所述第一字符集与所述第二字符集中在相应位置存在相同字符的目标字符数量；

基于所述目标字符数量计算所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第二相似度值；

在确定所述第一字符集中所包括的第一字符与所述第二字符集中相应位置的第二字符不同的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符是否满足预设关系；

在确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符之间的第三相似度值；

基于所述第二相似度值与所述第三相似度值确定所述第一相似度值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述目标字符数量计算所述待确认车辆的车牌与所述目标车辆的车牌之间的第二相似度值包括：

将所述目标字符数量与车牌字符数量的比值确定为所述第二相似度值，其中，所述车牌字符数量用于指示所述目标车辆的车牌中所包括的字符数量。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定所述第一字符与所述第二字符是否满足预设关系包括：

在确定所述第一字符与所述第二字符为目标字符集中所包括的字符对的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系，其中，所述目标字符集中存储有任意两个字符之间的相似度大于第二预设阈值的所述字符对；

在确定所述第一字符与所述第二字符不满足所述目标字符集中所包括的字符对的情况下，确定所述第一字符与所述第二字符不满足所述预设关系。

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在确定所述第一字符与所述第二字符满足所述预设关系的情况下，将预设相似度阈值确定为所述第三相似度值；

基于所述目标字符数量与所述第三相似度值确定所述第一相似度值。

11.一种车辆轨迹线的确定装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标车辆的第一目标信息，其中，所述第一目标信息是所述目标车辆在过去预定时段内经过目标区域内的多个点位时由每个所述点位的拍摄设备所获得的并存储至目标数据库中的，所述目标数据库中存储有在所述预定时段内经过所述目标区域内的所有点位的车辆的目标信息，所述目标信息包括所述车辆的车牌信息，每个所述点位的点位信息及所述车辆经过每个所述点位的时间信息；

第一确定模块，用于基于所述第一目标信息确定所述目标区域内是否存在目标点位，其中，所述目标点位为所述第一目标信息中包括的点位信息所指示的相邻点位之间实际存在的点位，且所述第一目标信息中不包括所述目标点位的点位信息；

查找模块，用于在确定存在所述目标点位的情况下，从所述目标数据库中查找满足第一预设条件的待确认车辆的第二目标信息；

第二确定模块，用于在确定出所述待确认车辆中存在车牌与所述目标车辆的车牌之间的相似度大于第一预设阈值的目标待确认车辆的情况下，将所述第二目标信息中包括的与所述目标待确认车辆对应的信息确定为所述目标车辆在经过所述目标点位时所获得的第三目标信息；

第三确定模块，用于基于所述第一目标信息和所述第三目标信息确定所述目标车辆的目标轨迹线。

12.一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中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1至10任一项中所述的方法的步骤。

13.一种电子装置，包括存储器、处理器以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，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述权利要求1至10任一项中所述的方法的步骤。

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