1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取目标车辆的第一移动速度、第一加速度以及第一偏移角度；其中，所述第一偏移角度为所述目标车辆的轮胎转向角度；
根据所述第一移动速度、第一加速度以及第一偏移角度确定所述目标车辆的第一移动轨迹；
对于与所述目标车辆的距离在第一距离内的任一目标监测对象，获取所述目标监测对象的第二移动速度、第二加速度以及第二偏移角度；其中，所述第二偏移角度为所述目标监测对象相对于所述目标车辆的移动方向的偏移角度；
根据所述第二移动速度、第二加速度以及第二偏移角度确定所述目标监测对象的第二移动轨迹；
当确定所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹满足预设条件时，进行告警处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一移动速度、第一加速度以及第一偏移角度确定所述目标车辆的第一移动轨迹，包括：
将所述第一移动速度、第一加速度以及第一偏移角度作为输入参数输入到预先训练好的移动轨迹神经网络模型，以得到所述目标车辆的第一移动轨迹。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二移动速度、第二加速度以及第二偏移角度确定所述目标监测对象的第二移动轨迹，包括：
将所述第二移动速度、第二加速度以及第二偏移角度作为输入参数输入到预先训练好的移动轨迹神经网络模型，以得到所述目标监测对象的第一移动轨迹。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹满足预设条件，包括：
当所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹存在交叉点，且所述目标车辆按照所述第一移动轨迹移动到交叉点的时间与所述目标监测对象按照第二移动轨迹移动到同一交叉点的时间相同时，确定所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹满足预设条件。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹存在交叉点，且所述目标车辆按照所述第一移动轨迹移动到交叉点的时间与所述目标监测对象按照第二移动轨迹移动到同一交叉点的时间相同时，所述确定所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹满足预设条件之前，还包括：
判断所述目标车辆按照所述第一移动轨迹移动到该交叉点的时间是否低于预设时间阈值；
若低于，则确定所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹满足预设条件。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹是否存在交叉点通过以下方式确定：
当所述目标监测对象与所述目标车辆的距离超过第二距离时，以所述目标车辆上的第一参照点作为所述目标车辆，并以所述目标监测对象上的第二参照点作为所述目标监测对象，分别将所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹映射到同一水平面，并确定该水平面内的第一移动轨迹与第二移动轨迹是否存在交叉点；其中，所述第二距离小于所述第一距离；
当所述目标监测对象与所述目标车辆的距离未超过所述第二距离时，以与所述目标车辆的大小相对应的第一矩形作为所述目标车辆，并以与所述目标监测对象的大小相对应的第二矩形作为所述目标监测对象，分别将所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹映射到同一水平面，并确定在该水平面内所述第一移动轨迹和所述第二移动轨迹是否存在交叉点。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当检测到与所述目标车辆的距离在第三距离内存在监测对象的移动轨迹的斜率的变化频率超过预设频率阈值时，提高预设不安定因子的值，直至所述目标车辆的第三距离内不存在监测对象的移动轨迹的斜率的变化频率超过所述预设频率阈值；其中，不安定因子用于表征目标车辆周围环境的稳定性；
当所述预设不安定因子的值超过预设阈值时，进行告警处理。
8.一种数据处理装置，其特征在于，该装置包括：
第一获取单元，用于获取目标车辆的第一移动速度、第一加速度以及第一偏移角度；其中，所述第一偏移角度为所述目标车辆的轮胎转向角度；
第一确定单元，用于根据所述第一移动速度、第一加速度以及第一偏移角度确定所述目标车辆的第一移动轨迹；
第二获取单元，用于对于与所述目标车辆的距离在第一距离内的任一目标监测对象，获取所述目标监测对象的第二移动速度、第二加速度以及第二偏移角度；其中，所述第二偏移角度为所述目标监测对象相对于所述目标车辆的移动方向的偏移角度；
所述第一确定单元，还用于根据所述第二移动速度、第二加速度以及第二偏移角度确定所述目标监测对象的第二移动轨迹；
第二确定单元，用于确定所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹是否满足预设条件；
告警单元，用于当所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹满足预设条件时，进行告警处理。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述第一确定单元，具体用于将所述第一移动速度、第一加速度以及第一偏移角度作为输入参数输入到预先训练好的移动轨迹神经网络模型，以得到所述目标车辆的第一移动轨迹。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述第一确定单元，具体用于将所述第二移动速度、第二加速度以及第二偏移角度作为输入参数输入到预先训练好的移动轨迹神经网络模型，以得到所述目标监测对象的第一移动轨迹。
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述第二确定单元，具体用于当所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹存在交叉点，且所述目标车辆按照所述第一移动轨迹移动到交叉点的时间与所述目标监测对象按照第二移动轨迹移动到同一交叉点的时间相同时，确定所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹满足预设条件。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
判断单元，用于当所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹存在交叉点，且所述目标车辆按照所述第一移动轨迹移动到交叉点的时间与所述目标监测对象按照第二移动轨迹移动到同一交叉点的时间相同时，判断所述目标车辆按照所述第一移动轨迹移动到该交叉点的时间是否低于预设时间阈值；
所述第二确定单元，具体用于当所述判断单元判断结果为低于时，确定所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹满足预设条件。
13.根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元，具体用于：
当所述目标监测对象与所述目标车辆的距离超过第二距离时，以所述目标车辆上的第一参照点作为所述目标车辆，并以所述目标监测对象上的第二参照点作为所述目标监测对象，分别将所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹映射到同一水平面，并确定该水平面内的第一移动轨迹与第二移动轨迹是否存在交叉点；其中，所述第二距离小于所述第一距离；
当所述目标监测对象与所述目标车辆的距离未超过所述第二距离时，以与所述目标车辆的大小相对应的第一矩形作为所述目标车辆，并以与所述目标监测对象的大小相对应的第二矩形作为所述目标监测对象，分别将所述第一移动轨迹与所述第二移动轨迹映射到同一水平面，并确定在该水平面内所述第一移动轨迹和所述第二移动轨迹是否存在交叉点。
14.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
设置单元，用于当检测到所述目标车辆的第三距离内存在监测对象的移动轨迹的斜率的变化频率超过预设频率阈值时，提高预设不安定因子的值，直至所述目标车辆的第三距离内不存在监测对象的移动轨迹的斜率的变化频率超过所述预设频率阈值；其中，不安定因子用于表征目标车辆周围环境的稳定性；
所述告警单元，还用于当所述预设不安定因子的值超过预设阈值时，进行告警处理。