一种车辆异常上客行为检测方法、装置及存储介质与流程

1.本技术涉及车辆监管技术领域，尤其涉及一种车辆异常上客行为检测方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.在客运行业中，“站外上下客”行为，一直是行业多年来的顽疾。由于“站外上下客”行为严重影响交通秩序、危害交通安全，造成了不公平竞争，扰乱了客运市场；同时，还存在乘客未经实名制、行李未经安检、超载等一系列安全隐患，因此，如何识别“站外上下客”行为，并及时对该行为进行整治，是迫切需要解决的问题。
3.为了解决上述问题，目前最有效的方案是：在站外设置违停检测点进行检测，以识别“站外上下客”行为，例如，在违停检测点检测到车辆的停车行为时，则认为该车辆疑似违规上下客；或者，还可以通过轨迹分析，判断车辆在站外轨迹异常，例如徘徊、逗留等，则认为该车辆疑似违规站外停车上下客。
4.但是，自2020年9月1日起，《道路旅客运输及客运站管理规定》允许营运客车在沿途下客，因此，现有的技术提供的检测方法，无法判断车辆停车属于上车还是下车行为，会产生下车误报，导致检测结果不准确。


技术实现要素：

5.本技术提供了一种车辆异常上客行为检测方法、装置及存储介质，用于检测目标车辆的异常上客行为。
6.第一方面，本技术提供一种车辆异常上客行为检测方法，包括：首先确定目标车辆发生停车行为；进而根据目标车辆发生停车行为与固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
7.可以理解的是，本技术提供的方法，在确定目标车辆的停车行为之后，进一步结合目标车辆发生停车行为与周边固定站点(如周边汽车站)之间的关系，分析目标车辆是否发生上客行为。由于车辆在从固定站点出发之后的较短时间内停车，则可能是因站外上客而停车；车辆在达到固定站点之前停车，通常是因站外下客而停车，因此结合目标车辆发生停车行为与周边固定站点之间的关系，有助于降低对目标车辆的下客行为产生误报，从而确定出目标车辆的异常上客行为。
8.在一种可能的实现方式中，上述根据目标车辆发生停车行为与固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为，包括：根据目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的先后关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
9.可以理解的是，本技术提供的方法可以选择根据目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的先后关系，来进行分析，可以较为准确的确定目标车辆是否发生异常上客行为。例如，若目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，说明目标车辆在到达目标车辆的固定站点之前发生了停车行为，则目标
车辆的此次停车很可能是为了下客(显然，车辆在距离固定站点很近的情况下，发生上客行为的几率极小)，则确定目标车辆未发生异常上客行为。如此，有助于降低对目标车辆的下客行为产生误报，从而确定出目标车辆的异常上客行为。
10.另一种可能的实现方式中，上述根据目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的先后关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为，包括：在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定目标车辆未发生异常上客行为；或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定目标车辆发生异常上客行为。
11.可以理解的是，若目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在周边某一固定站点的时间，说明目标车辆在到达该固定站点之前发生了停车行为，则目标车辆的此次停车很可能是为了下客(显然，车辆在进入固定站点之前、距离固定站点很近的情况下，发生上客行为的几率极小，即车辆进站前停车大概率是为了下客)，则确定目标车辆未发生异常上客行为；若目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在周边某一固定站点的时间，说明目标车辆在驶出该固定站点之后，发生了停车行为，则目标车辆的此次停车很可能是为了上客(显然，车辆在驶出固定站点后、距离固定站点很近的情况下，发生下客行为的几率极小，即车辆出站后停车大概率是为了上客)，则确定目标车辆发生异常上客行为。
12.另一种可能的实现方式中，在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定固定站点为目标车辆的目的地；或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定固定站点为目标车辆的出发地。
13.可以理解的是，在目标车辆的轨迹信息只包含固定站点的情况下，根据目标车辆的停车时间与目标车辆的进出站时间(进出固定站点的时间)的早晚，即可确定出目标车辆的出发地和目的地。
14.另一种可能的实现方式中，上述根据目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的先后关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为，包括：在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间时，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于第一时间阈值时，确定目标车辆未发生异常上客行为；或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间时，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于第二时间阈值时，确定目标车辆发生异常上客行为。
15.可以理解的是，目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于或等于第一时间阈值，说明目标车辆在到达固定站点之前发生了停车行为，且目标车辆在发生停车行为后，很快就到达了固定站点，则目标车辆的此次停车很可能是为了下客(显然，车辆在距离固定站点很近的情况下，发生上客行为的几率极小)，则确定目标车辆未发生异常上客行为；目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆出现在固定站点的时间与目标车辆发生停车行为的时间之间的时间差，小于或等于第二时间阈值，说明目标车辆刚驶出固定站点(即此时目标车辆距离固定站点较近)，就发生了停车行为，则目标车辆的此处停车行为很有可能是为了上客(显然，车辆在距离固定站点很近的情况下，发生下客行为的几率极小)，则确定目标车辆发生异常上客行为。如此，
通过上述方式，在确定目标车辆发生停车行为之后，进一步根据目标车辆的轨迹，综合分析目标车辆的此次停车行为的目的，能够准确的判断出目标车辆的上客行为，避免产生下客误报。
16.另一种可能的实现方式中，上述方法还包括：在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆在固定站点停留的时间大于第三时间阈值时，确定固定站点为目标车辆的目的地；或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆在固定站点停留的时间大于第三时间阈值时，确定固定站点为目标车辆的出发地。
17.可以理解的是，若目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆在固定站点的停留时间较长，则说明固定站点为目标车辆的目的地，那么目标车辆在目的地前的停车行为，极大可能为下客行为；若目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆在固定站点的停留时间较长，则说明固定站点为目标车辆的出发地，那么目标车辆在出发地后的停车行为，极大可能为上客行为，因此，本技术实施例通过综合分析目标车辆的停车行为和轨迹信息，可以判断出目标车辆的上客行为。
18.另一种可能的实现方式中，上述根据目标车辆发生停车行为与固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为，包括：若目标车辆在发生停车行为之后或之前的预设时间内未出现在固定站点，则获取目标车辆的历史轨迹信息；根据目标车辆的历史轨迹信息，确定目标车辆的出发地和目标车辆的目的地；根据目标车辆发生停车行为的地点与目标车辆的出发地或目标车辆的目的地之间的位置关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
19.可以理解的是，在本技术实施例提供的方法，在未知目标车辆的出发地和目的地的情况下，可以结合目标车辆的历史轨迹信息，分析出目标车辆的出发地和目的地，进而根据目标车辆发生停车行为的地点与出发地或目的地之间的距离，来判断目标车辆的停车行为的目的(上客或下客)。
20.另一种可能的实现方式中，上述根据目标车辆发生停车行为的地点与出发地或目标车辆的目的地之间的位置关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为，包括：在目标车辆发生停车行为的地点与目标车辆的出发地之间的距离，小于第一阈值的情况下，确定目标车辆发生异常上客行为；或者，在目标车辆发生停车行为的地点与目标车辆的目的地之间的距离，小于第二阈值的情况下，确定目标车辆未发生异常上客行为。
21.可以理解的是，目标车辆在距离目的地较近的地方停车，很有可能是为了下客，目标车辆在距离出发地较近的地方停车，很有可能是为了上客。因此，本技术实施例在目标车辆发生停车行为之后，结合目标车辆的历史轨迹信息，可以较为准确的判断出目标车辆的上客行为。
22.另一种可能的实现方式中，确定目标车辆发生停车行为之后，上述方法还包括：获取目标车辆的标识信息；确定目标车辆的标识信息是否记载在车辆白名单上；车辆白名单用于记载无需进行异常上客行为检测的车辆的标识信息；根据目标车辆发生停车行为与目标车辆的固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为，包括：在目标车辆的标识信息未被记载在车辆白名单上的情况下，根据目标车辆发生停车行为与目标车辆的固
定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
23.可以理解的是，本技术实施例提供的车辆的异常上客行为检测方法，针对于运营客车(通常运营客车的车牌为黄色，也称为黄牌车)，因此，本技术实施例通过设置车辆白名单，用于记载非营运性质的车辆，进而，通过对比车辆白名单来滤除掉非营运性质的车俩，避免对非营运性质的车辆的上客行为产生误报。
24.另一种可能的实现方式中，在确定目标车辆发生异常上客行的情况下，上述方法还包括：获取目标车辆的车载监控视频；根据车载监控视频，验证目标车辆的异常上客行为是否属实；在目标车辆的异常上客行为属实的情况下，建立车载监控视频与异常上客行为之间的对应关系。
25.可以理解的是，上述建立车载监控视频与异常上客行为之间的对应关系，指的是，目标车辆的车载监控视频中出现的上客行为属于异常上客行为。
26.如此，通过车载监控视频可以直观的看到在目标车辆发生停车行为的时间段，该目标车辆是否发生了异常上客行为，能够进一步验证目标车辆的异常上客行为是否属实。
27.第二方面，本技术提供一种车辆异常上客行为检测装置，包括：停车检测模块，用于确定目标车辆发生停车行为；数据分析模块，用于根据目标车辆发生停车行为与固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
28.在一种可能的实现方式中，上述数据分析模块，具体用于根据目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的先后关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
29.另一种可能的实现方式中，上述数据分析模块，具体用于在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定目标车辆未发生异常上客行为；或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定目标车辆发生异常上客行为。
30.另一种可能的实现方式中，上述数据分析模块，还用于在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定固定站点为目标车辆的目的地；或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定固定站点为目标车辆的出发地。
31.另一种可能的实现方式中，上述数据分析模块，具体用于在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间时，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于第一时间阈值时，确定目标车辆未发生异常上客行为；或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间时，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于第二时间阈值时，确定目标车辆发生异常上客行为。
32.另一种可能的实现方式中，上述数据分析模块，还在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆在固定站点停留的时间大于第三时间阈值时，确定固定站点为目标车辆的目的地；或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆在固定站点停留的时间大于第三时间阈值时，确定固定站点为目标车辆的出发地。
33.另一种可能的实现方式中，上述装置还包括：数据获取模块；该数据获取模块，用
于若目标车辆在发生停车行为之后或之前的预设时间内未出现在固定站点，则获取目标车辆的历史轨迹信息；上述数据分析模块，还用于根据目标车辆的历史轨迹信息，确定目标车辆的出发地和目标车辆的目的地；根据目标车辆发生停车行为的地点与目标车辆的出发地或目标车辆的目的地之间的位置关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
34.另一种可能的实现方式中，上述数据获取模块，具体用于在目标车辆发生停车行为的地点与目标车辆的出发地之间的距离，小于第一阈值的情况下，确定目标车辆发生异常上客行为；或者，在目标车辆发生停车行为的地点与目标车辆的目的地之间的距离，小于第二阈值的情况下，确定目标车辆未发生异常上客行为。
35.另一种可能的实现方式中，数据获取模块，还用于在确定目标车辆发生停车行为之后，获取目标车辆的标识信息；数据分析模块，还用于确定目标车辆的标识信息是否记载在车辆白名单上；车辆白名单用于记载无需进行异常上客行为检测的车辆的标识信息；数据分析模块，具体用于在目标车辆的标识信息未被记载在车辆白名单上的情况下，根据目标车辆发生停车行为与目标车辆的固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
36.另一种可能的实现方式中，数据获取模块，还用于在确定目标车辆发生异常上客行为的情况下，获取目标车辆的车载监控视频；数据分析模块，还用于根据车载监控视频，验证目标车辆的异常上客行为是否属实；在目标车辆的异常上客行为属实的情况下，建立车载监控视频与异常上客行为之间的对应关系。
37.第三方面，本技术提供一种车辆异常上客行为检测装置，包括：存储器和处理器；存储器和处理器耦合；存储器用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令；其中，当处理器执行计算机指令时，使得车辆异常上客行为检测装置执行如第一方面及其任一种可能的设计方式的车辆异常上客行为检测方法。
38.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机指令；其中，当计算机指令在任务处理装置上运行时，使得车辆异常上客行为检测装置执行如第二方面及其任一种可能的设计方式的车辆异常上客行为检测方法。
39.第五方面，本技术提供一种芯片系统，该芯片系统应用于车辆异常上客行为检测装置；芯片系统包括一个或多个接口电路，以及一个或多个处理器。接口电路和处理器通过线路互联；接口电路用于从电子设备的存储器接收信号，并向处理器发送信号，信号包括存储器中存储的计算机指令。
40.其中，当处理器执行计算机指令时，使得车辆异常上客行为检测装置执行如第一方面及其任一种可能的设计方式的车辆异常上客行为检测方法。
41.第六方面，本技术提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令。当计算机指令在车辆异常上客行为检测装置上运行时，使得车辆异常上客行为检测装置执行如第一方面及其任一种可能的设计方式的车辆异常上客行为检测方法。
42.本技术中第二方面到第六方面及其各种实现方式的具体描述，可以参考第一方面及其各种实现方式中的详细描述。第二方面到第六方面及其各种实现方式的有益效果，可以参考第一方面及其各种实现方式的有益效果分析，此处不再赘述。
43.本技术的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。
附图说明
44.图1为本技术实施例提供的一种车辆异常上客行为检测方法所涉及的实施环境示意图一；
45.图2为本技术实施例提供的一种图像采集装置的设置位置的示意图；
46.图3为本技术实施例提供的一种车辆异常上客行为检测方法所涉及的实施环境示意图二；
47.图4为本技术实施例提供的一种车辆异常上客行为检测方法所涉及的实施环境示意图三；
48.图5为本技术实施例提供的一种车辆异常上客行为检测方法的流程图一；
49.图6为本技术实施例提供的一种车辆异常上客行为检测方法所涉及的场景示意图一；
50.图7为本技术实施例提供的一种车辆异常上客行为检测方法所涉及的场景示意图二；
51.图8为本技术实施例提供的一种车辆异常上客行为检测方法的流程图二；
52.图9为本技术实施例提供的一种车辆异常上客行为检测装置的结构示意图；
53.图10为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
54.本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。
55.本技术的说明书以及附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，或者用于区别对同一对象的不同处理，而不是用于描述对象的特定顺序。
56.此外，本技术的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选的还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选的还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
57.需要说明的是，本技术实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本技术实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
58.在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。
59.如背景技术所述，在客运行业中，“站外上下客”行为，一直是行业多年来的顽疾。因此，为了解决该问题，相关技术通过在站外设置违停检测点进行检测，以识别“站外上下客”行为，例如，在违停检测点检测到停车行为时，认为疑似违规上下客；或者，还可以通过轨迹分析，判断车辆在站外轨迹异常，例如徘徊、逗留等，则认为疑似违规站外停车上下客。
60.但是，自2020年9月1日起，《道路旅客运输及客运站管理规定》作出调整，允许营运客车在沿途下客，因此，针对此调整，现有的技术提供的检测方法，无法判断车辆停车属于上车还是下车行为，会产生下车误报，导致检测结果不准确。
61.针对该问题，本技术实施例提供一种车辆异常上客行为检测方法，可以在确定目
标车辆发生停车行为之后，获取目标车辆发生停车行为的时间和/或地点，进一步根据目标车辆发生停车行为的时间和/或地点，与固定站点之间的关系，来确定目标车辆是否发生异常上客行为。
62.可以理解的是，车辆在从固定站点出发之后的较短时间内停车，则可能是因站外上客而停车；车辆在达到固定站点之前停车，通常是因站外下客而停车，因此，相比于现有技术直接根据停车事件判断违规上下客行为的方法而言，本技术实施例结合目标车辆发生停车行为与目标车辆的固定站点之间的关系，有助于降低对目标车辆的下客行为产生误报，从而确定出目标车辆的异常上客行为。
63.下面结合附图对本技术实施例的实施方式进行详细描述。
64.请参考图1，其示出本技术实施例提供的一种车辆异常上客行为检测方法所涉及的实施环境示意图。如图1所示，该实施环境可以包括：服务器200、图像采集设备210、车辆定位装置220。
65.图像采集设备210，用于采集在设定区域发生停车行为的车辆的图像。其中，设定区域可以为公交站台、高速服务区等区域；设定区域设置在固定站点(例如某一汽车站)之前或之后预设距离处。该图像采集设备210可以是抓拍机或智能球机等。示例性的，如图2所示，图像采集装置210可以设置在汽车站(固定站点)前或汽车站(固定站点)后的公交站台(某一设定区域)的位置，以采集在公交站(某一设定区域)发生停车行为的运营客车的图像。
66.在一些实施例中，图像采集装置210还具有图像分析能力，图像采集装置210，还用于对采集的目标车辆的图像进行分析，确认目标车辆是否发生停车行为。
67.车辆定位装置220，用于在车辆行驶的过程中实时上报车辆的位置信息(也即轨迹点)。示例性的，该车辆定位装置可以为全球定位系统(global positioning system，gps)模块,或北斗卫星导航系统(beidou navigation satellite system，bds)模块。
68.服务器200，可以从图像采集设备210中获取发生停车行为的车辆的信息，例如车辆的车牌号，以及停车行为信息例如停车时间等；从定位装置220，获取该车辆的轨迹信息。服务器200还可以，根据该停车行为信息以及该车辆的轨迹信息，确定车辆是否发生异常上客行为。
69.示例性的，服务器200，可以是以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络、大数据服务器等基础云计算服务的云服务器。
70.具体的，如图3所示，图像采集设备210将抓拍到的目标车辆的连续多张图像发送给服务器200，服务器200通过分析目标车辆的连续多张图像，确定目标车辆是否发生停车行为。在服务器200确定目标车辆发生停车行为的情况下，获取目标车辆发生停车行为的时间和发生停车行为的位置、以及目标车辆的车牌号等信息；然后，服务器200通过定位装置220，获取该目标车辆的轨迹信息(包括目标车辆出现在固定站点时的时间等信息；例如根据发生停车行为的时间，获取该目标车辆在该时间前后一段时间范围内的轨迹信息，进而判断该目标车辆在该停车行为的时间的前后一段时间范围内是否进出过固定站点)，进而根据该目标车辆发生停车行为与固定站点之间的关系，判断该目标车辆是否出现异常上客
行为。
71.或者，如图4所示，图像采集设备210抓拍目标车辆的连续多张图像，并对目标车辆的连续多张图像进行分析，确定目标车辆是否发生停车行为，在目标车辆发生停车行为的情况下，将目标车辆的连续多张图像、目标车辆发生停车行为的时间和发生停车行为的位置等信息，发送给服务器200；然后，服务器200通过定位装置220，获取该目标车辆的轨迹信息(包括目标车辆出现在固定站点时的时间等信息)，进而根据该目标车辆发生停车行为与固定站点之间的关系，判断该目标车辆是否出现异常上客行为。
72.需要说明的是，本技术实施例提供的车辆异常上客行为检测方法，可以应用于上述服务器200，该服务器200可以称为电子设备。本技术实施例提供的车辆异常上客行为检测方法的执行主体还可以为车辆异常上客行为检测装置。该检测装置可以为电子设备；或者，该检测装置可以为该电子设备安装的提供车辆异常上客行为检测功能的应用程序(application，app)；或者，该检测装置可以为该电子设备中的中央处理器(central processing unit，cpu)；又或者，该检测装置可以为该电子设备中的用于执行车辆异常上客行为检测方法的控制模块。
73.下面以电子设备为例，对本技术实施例提供的车辆异常上客行为检测方法进行详细说明。
74.请参考图5，为本技术实施例提供的一种车辆异常上客行为检测方法的流程图。如图5所示，该方法可以包括s101-s102。
75.s101、电子设备确定目标车辆发生停车行为。
76.作为一种可能的实现方式，电子设备获取设定区域的图像采集设备抓拍的目标车辆的连续多张图像，通过分析该连续多张图像，确定目标车辆是否发生停车行为。示例性的，可以通过对比连续多张图像中目标车辆的位置信息是否发生变化来确定目标车辆是否发生停车行为。作为另一种可能的实现方式，电子设备可以直接获得图像采集设备确定该目标车辆发生停车行为的分析结果。
77.在一些实施例中，在确定目标车辆发生停车行为的情况下，电子设备可以根据上报目标车辆的连续多张图像的图像采集设备的上报时间，确定目标车辆发生停车行为的时间，以及根据上报目标车辆的连续多张图像的图像采集设备的位置，确定目标车辆发生停车行为的地点。
78.在一些实施例中，在确定目标车辆发生停车行为的情况下，采用图像识别技术，通过分析图像采集设备拍摄的连续多张图像，识别出目标车辆的标识信息，例如，目标车辆的车牌信息、以及目标车辆的颜色等。
79.在一些实施例中，在确定目标车辆发生停车行为之后，该方法还包括：获取目标车辆的标识信息，并确定目标车辆的标识信息是否记载在车辆白名单上；在目标车辆的标识信息未被记载在车辆白名单上的情况下，执行以下步骤s102。
80.其中，车辆白名单用于记载无需进行异常上客行为检测的车辆的标识信息。示例性的，车辆白名单上记载的车辆标识信息可以为：公交车，货车，以及厂校班车等车辆的标识信息。
81.可以理解的是，本技术实施例提供的车辆的异常上客行为检测方法，针对于运营客车(通常运营客车的车牌为黄色，也称为黄牌车)，因此，本技术实施例通过设置车辆白名
单，用于记载非营运性质的车辆，进而，通过对比车辆白名单来滤除掉非营运性质的车俩，避免对非营运性质的车辆的上客行为产生误报。
82.s102、电子设备根据目标车辆发生停车行为与固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
83.在一些实施例中，图像采集设备(例如抓拍机)通常设置在固定站点之前或之后的设定区域。示例性的，该设定区域可以为公交车站点或高速服务区等。
84.可选的，电子设备可以根据目标车辆发生停车行为的时间和/或地点，与固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
85.1、电子设备根据目标车辆发生停车行为的时间，与固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
86.在一些实施例中，根据目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的先后关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
87.示例性的，在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定目标车辆未发生异常上客行为。
88.可以理解的是，目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，说明目标车辆在进站之前，出现了停车行为。例如，如图6中的(a)所示，目标车辆在14：00时进入固定站点，在13：40时发生停车行为，说明目标车辆再行驶20分钟即可进入固定站点，则此时目标车辆出现上客行为的几率极小，则确定目标车辆未发生异常上客行为。
89.进一步的，在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于或等于第一时间阈值，确定目标车辆未发生异常上客行为。
90.可以理解的是，目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于或等于第一时间阈值，说明目标车辆在到达固定站点之前发生了停车行为，且目标车辆在发生停车行为后，很快就驶入了固定站点，则目标车辆的此次停车很可能是为了下客(显然，车辆在快要进站的情况下，发生上客行为的几率极小)，则确定目标车辆未发生异常上客行为。
91.示例性的，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定目标车辆发生异常上客行为。
92.可以理解的是，目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间，说明目标车辆在刚驶出固定站点时，出现了停车行为。例如，如图6中的(b)所示，目标车辆在10：00时从固定站点出发，在10：30时发生停车行为，说明目标车辆刚行驶30分钟，则此时目标车辆出现下客行为的几率极小，而出现上客行为的几率较大，则确定目标车辆发生异常上客行为。
93.进一步的，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于或等于第二时间阈值，确定目标车辆发生异常上客行为。
94.其中，上述第一时间阈值和第二时间阈值可以是相同；或者，上述第一时间阈值和第二时间阈值可以是不相同的。
95.可以理解的是，目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆出现在固定站点的时间与目标车辆发生停车行为的时间之间的时间差，小于或等于第二时间阈值，说明目标车辆刚驶出固定站点，就发生了停车行为，则目标车辆的此处停车行为很有可能是为了上客(显然，车辆在刚出站时，发生下客行为的几率极小)，则确定目标车辆发生异常上客行为。如此，通过上述方式，在确定目标车辆发生停车行为之后，进一步根据目标车辆的轨迹，综合分析目标车辆的此次停车行为的目的，能够准确的判断出目标车辆的上客行为，避免产生下客误报。
96.作为一种可能的实现方式，在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于或等于第一时间阈值时，确定固定站点为目标车辆的目的地，同时确定该目标车辆未发生异常上客行为。
97.在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于或等于第二时间阈值时，确定固定站点为目标车辆的出发地，同时确定该目标车辆发生异常上客行为。
98.示例性的，假设第一时间阈值为25min，若目标车辆发生停车行为的时间为15：30，目标车辆出现在固定站点的时间为15：45，则目标车辆出现在固定站点的时间与目标车辆发生停车行为的时间之间的时间差为：15：45-15：30＝15，则确定该固定站点为目标车辆的目的地。假设第二时间阈值为25min，若目标车辆发生停车行为的时间为8：30，目标车辆出现在固定站点的时间为8：10，则目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差为：8：30-8：10＝20min，则确定固定站点为目标车辆的出发地。
99.可以理解的是，在目标车辆的轨迹信息只包含固定站点的情况下(即出发地和目的地)，根据目标车辆的停车时间与目标车辆的进站时间的早晚，即可确定出目标车辆的出发地和目的地，进而确定目标车辆的此次停车行为的目的(上客或下客)。
100.作为另一种可能的实现方式，在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于或等于第一时间阈值，且目标车辆在固定站点停留的时间大于第三时间阈值时，确定固定站点为目标车辆的目的地，同时确定该目标车辆未发生异常上客行为。
101.在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间，目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于或等于第二时间阈值，且目标车辆在固定站点停留的时间大于第三时间阈值时，确定固定站点为目标车辆的出发地，同时确定该目标车辆发生异常上客行为。
102.其中，在固定站点为目标车辆的目的地时，上述目标车辆出现在固定站点的时间为目标车辆驶入固定站点的时间；在固定站点为目标车辆的出发地时，上述目标车辆出现在固定站点的时间，为目标车辆驶出固定站点的时间。即上述目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，不包括目标车辆在固定站点的停留时间。
103.示例性的，假设第一时间阈值为25min，第三时间阈值为20min，若目标车辆发生停车行为的时间为15：30，目标车辆驶入在固定站点的时间为15：45，且目标车辆在固定站点的停留时间为30min，则目标车辆出现在固定站点的时间与目标车辆发生停车行为的时间
之间的时间差为：15：45-15：30＝15min，且30min》20min，则确定该固定站点为目标车辆的目的地。假设第二时间阈值为25min，若目标车辆发生停车行为的时间为8：30，目标车辆驶入固定站点的时间为7：40，目标车辆驶出固定站点的时间为8：10，则目标车辆在固定站点的停留时间为30min，则目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差为：8：30-8：10＝20min，且30min》20min，则确定固定站点为目标车辆的出发地。
104.可以理解的是，若目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆在固定站点的停留时间较长，则说明固定站点为目标车辆的目的地，那么目标车辆在目的地前的停车行为，极大可能为下客行为；若目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆在固定站点的停留时间较长，则说明固定站点为目标车辆的出发地，那么目标车辆在出发地后的停车行为，极大可能为上客行为，因此，本技术实施例通过综合分析目标车辆的停车行为和轨迹信息，可以判断出目标车辆的上客行为。
105.2、电子设备根据目标车辆发生停车行为的地点，与固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
106.在另一些实施例中，若目标车辆在发生停车行为之后或之前的预设时间内未出现在固定站点，则上述方法还包括以下步骤：
107.步骤1、获取目标车辆的历史轨迹信息。
108.步骤2、根据目标车辆的历史轨迹信息，确定目标车辆的出发地和目标车辆的目的地。
109.具体的，获取目标车辆的每个历史轨迹中停车时间(或驻留时间)超过预设时间阈值的站点，进而再根据目标车辆出现在该站点的时间的早晚，确定该站点为目标车辆的出发地或目标车辆的目的地。
110.示例性的，若目标车辆的第一历史轨迹中，目标车辆发生停车行为的时间超过预设时间阈值的站点包括：站点1和站点2，其中，目标车辆出现在站点1的时间为8：30，目标车辆出现在站点2的时间为17：00，则确定站点1为目标车辆的出发地，站点2为目标车辆的目的地。
111.步骤3、根据目标车辆发生停车行为的地点与目标车辆的出发地或目标车辆的目的地之间的位置关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
112.示例性的，在目标车辆发生停车行为的位置与目标车辆的出发地之间的距离，小于第一阈值的情况下，确定目标车辆发生异常上客行为。
113.可以理解的是，目标车辆发生停车行为的位置与目标车辆的出发地之间的距离，小于第一阈值，说明目标车辆距离出发地较近。例如，如图7中的(a)所示，目标车辆发生停车行为的地点，距离出发地较近时，很有可能是为了上客，因此确定目标车辆发生异常上客行为。
114.示例性的，在目标车辆发生停车行为的位置与目标车辆的目的地之间的距离，小于第二阈值的情况下，确定目标车辆未发生异常上客行为。
115.可以理解的是，目标车辆发生停车行为的位置与目标车辆的目的地之间的距离，小于第二阈值，说明目标车辆距离目的较近。例如，如图7中的(b)所示，目标车辆发生停车
行为的地点，距离目的地较近时，很有可能是为了下客，因此确定目标车辆未发生异常上客行为。
116.作为一种可能的实现方式，电子设备通过获取目标车辆的历史轨迹信息；根据目标车辆的历史轨迹信息，确定目标车辆的出发地和目标车辆的目的地。
117.可以理解的是，在本技术实施例提供的方法，可以结合目标车辆的历史轨迹信息，分析出目标车辆的出发地和目的地，进而根据目标车辆发生停车行为的地点与出发地或目的地之间的距离，来判断目标车辆的停车行为的目的(上客或下客)。显然，目标车辆在距离目的地较近的地方停车，很有可能是为了下客，目标车辆在距离出发地较近的地方停车，很有可能是为了上客。因此，本技术实施例在目标车辆发生停车行为之后，结合目标车辆的历史轨迹信息，可以较为准确的判断出目标车辆的上客行为。
118.3、电子设备根据目标车辆发生停车行为的时间和地点，与固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
119.在又一些实施例中，电子设备首先根据目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为；进而再根据目标车辆发生停车行为的地点与固定站点之间距离，确定目标车辆是否发生异常上客行为。示例性的，如图8所示，该方法可以实现为以下步骤：
120.sa1、获取目标车辆出现在固定站点的时间，以及目标车辆在固定站点的停留时间。
121.sa2、判断目标车辆发生停车行为的时间是否早于目标车辆出现在固定站点的时间，目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，是否小于第一时间阈值，且目标车辆在固定站点的停留时间是否大于第三时间阈值。
122.sa3、若是，确定固定站点为目标车辆的目的地，且目标车辆未发生异常上客行为。
123.sa4、若否，判断目标车辆发生停车行为的时间是否晚于目标车辆出现在固定站点的时间，目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，是否小于第二时间阈值，且目标车辆在固定站点的停留时间是否大于第三时间阈值。
124.sa5、若是，确定固定站点为目标车辆的出发地，且目标车辆发生异常上客行为。
125.sa6、若否，根据目标车辆的历史轨迹信息，确定目标车辆的出发地和目标车辆的目的地。
126.sa7、判断目标车辆发生停车行为的位置与目标车辆的出发地之间的距离，是否小于第一阈值。
127.sa8、若是，确定目标车辆发生异常上客行为。
128.sa9、若否，判断目标车辆发生停车行为的位置与目标车辆的目的地之间的距离，是否小于第二阈值。
129.sa10、若是，确定目标车辆未发生异常上客行为。
130.可以理解的是，在未知目标车辆的出发地和目的地的情况下，基于本技术实施例提供的方法，可以首先根据目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间的先后，以及目标车辆在固定站点的停留时间等，确定固定站点是否是目标车辆的出发地或目的地，进而确定目标车辆是否发生异常上客行为。在上述固定站点既不是目标车辆的出发地，也不是目标车辆的目的地的情况下，则根据目标车辆的历史轨迹信息，确定目标
车辆的出发地和目的地，在根据目标车辆发生停车行为的位置与目的地或出发地之间的距离，确定目标车辆是否发生异常上客行为。如此，可以在目标车辆发生停车行为之后，结合进一步结合目标车辆的轨迹信息，较为准确的判断出目标车辆的上客行为。
131.在一些实施例中，在确定目标车辆发生异常上客行为的情况下，上述方法还包括以下步骤：
132.步骤1、获取目标车辆的车载监控视频。
133.其中，上述车载监控视频可以是目标车辆发生停车行为的时间段所对应的车载监控视频。
134.步骤2、根据车载监控视频，验证目标车辆的异常上客行为是否属实。
135.作为一种可能的实现方式，电子设备通过对车载监控视频进行智能分析，来确定目标车辆是否发生上客行为，进而验证目标车辆的异常上客行为是否属实。
136.可以理解的是，通过车载监控视频可以直观的看到在目标车辆发生停车行为的时间段，该目标车辆是否发生了上客行为，能够进一步验证目标车辆的异常上客行为是否属实。
137.步骤3、在目标车辆的异常上客行为属实的情况下，建立车载监控视频与异常上客行为之间的对应关系。
138.其中，上述建立车载监控视频与异常上客行为之间的对应关系，指的是，目标车辆的车载监控视频中出现的上客行为属于异常上客行为。
139.在一些实施例中，上述方法还包括：在确定目标车辆发生异常上客行为的情况下，上述方法还包括：发出预警信息，该预警信息用于提示用户目标车辆发生异常上客行为，以使得用户进一步检验目标车辆的异常上客行为是否属实；或者，使用户对目标车辆的异常上客行为作出相应处理。
140.在一些实施例中，上述方法还包括：在确定目标车辆发生异常上客行为的情况下，上述方法还包括：将图像采集设备抓拍到的目标车辆发生停车行为的图像，以及目标车辆位置信息(或定位数据)作为证据。
141.此外，在验证目标车辆的异常上客行为属实的情况下，还可以将目标车辆的车载监控视频作为证据。
142.如图9所示，本技术实施例提供了一种车辆异常上客行为检测装置，用于执行如图5所示的车辆异常上客行为检测方法。该车辆异常上客行为检测装置300包括：停车检测模块301和数据分析模块302。另一些实施例中，该车辆异常上客行为检测装置300还包括：数据获取模块303。
143.停车检测模块301，用于确定目标车辆发生停车行为。
144.数据分析模块302，用于根据目标车辆发生停车行为与固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
145.在一种可能的实现方式中，上述数据分析模块302，具体用于根据目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的先后关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
146.另一种可能的实现方式中，上述数据分析模块302，具体用于在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定目标车辆未发生异常上客行为；
或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定目标车辆发生异常上客行为。
147.另一种可能的实现方式中，上述数据分析模块302，还用于在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定固定站点为目标车辆的目的地；或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间时，确定固定站点为目标车辆的出发地。
148.另一种可能的实现方式中，上述数据分析模块302，具体用于在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间时，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于第一时间阈值时，确定目标车辆未发生异常上客行为；或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间时，且目标车辆发生停车行为的时间与目标车辆出现在固定站点的时间之间的时间差，小于第二时间阈值时，确定目标车辆发生异常上客行为。
149.另一种可能的实现方式中，上述数据分析模块302，还用于在目标车辆发生停车行为的时间早于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆在固定站点停留的时间大于第三时间阈值时，确定固定站点为目标车辆的目的地；或者，在目标车辆发生停车行为的时间晚于目标车辆出现在固定站点的时间，且目标车辆在固定站点停留的时间大于第三时间阈值时，确定固定站点为目标车辆的出发地。
150.另一种可能的实现方式中，数据获取模块303，用于若目标车辆在发生停车行为之后或之前的预设时间内未出现在固定站点，则获取目标车辆的历史轨迹信息；数据分析模块302，还用于根据目标车辆的历史轨迹信息，确定目标车辆的出发地和目标车辆的目的地；根据目标车辆发生停车行为的地点与目标车辆的出发地或目标车辆的目的地之间的位置关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
151.另一种可能的实现方式中，数据获取模块303，具体用于在目标车辆发生停车行为的地点与目标车辆的出发地之间的距离，小于第一阈值的情况下，确定目标车辆发生异常上客行为；或者，在目标车辆发生停车行为的地点与目标车辆的目的地之间的距离，小于第二阈值的情况下，确定目标车辆未发生异常上客行为。
152.另一种可能的实现方式中，数据获取模块303，还用于在确定目标车辆发生停车行为之后，获取目标车辆的标识信息；数据分析模块302，还用于确定目标车辆的标识信息是否记载在车辆白名单上；车辆白名单用于记载无需进行异常上客行为检测的车辆的标识信息；数据分析模块302，具体用于在目标车辆的标识信息未被记载在车辆白名单上的情况下，根据目标车辆发生停车行为与目标车辆的固定站点之间的关系，确定目标车辆是否发生异常上客行为。
153.另一种可能的实现方式中，数据获取模块303，还用于在确定目标车辆发生异常上客行为的情况下，获取目标车辆的车载监控视频；数据分析模块302，还用于根据车载监控视频，验证目标车辆的异常上客行为是否属实；在目标车辆的异常上客行为属实的情况下，建立车载监控视频与异常上客行为之间的对应关系。
154.当然，本技术实施例提供的车辆异常上客行为检测装置300包括但不限于上述模块。
155.本技术另一实施例还提供一种电子设备。如图10所示，电子设备400包括存储器
401和处理器402；存储器401和处理器402耦合；存储器401用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令。其中，当处理器402执行计算机指令时，使得电子设备400执行上述方法实施例所示的方法流程中电子设备执行的各个步骤。
156.在实际实现时，停车检测模块301、数据分析模块302和数据获取模块303可以由图10所示的处理器402调用存储器401中的计算机程序代码来实现。其具体的执行过程可参考上述车辆异常上客行为检测方法部分的描述，这里不再赘述。
157.本技术另一实施例还提供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指令，当计算机指令在电子设备上运行时，使得该电子设备执行上述方法实施例所示的方法流程中电子设备执行的各个步骤。
158.本技术另一实施例还提供一种芯片系统，该芯片系统应用于电子设备。芯片系统包括一个或多个接口电路，以及一个或多个处理器。接口电路和处理器通过线路互联。接口电路用于从电子设备的存储器接收信号，并向处理器发送信号，信号包括存储器中存储的计算机指令。当处理器执行计算机指令时，电子设备执行上述方法实施例所示的方法流程中电子设备执行的各个步骤。
159.在本技术另一实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括指令，当指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述方法实施例所示的方法流程中电子设备执行的各个步骤。
160.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件程序实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式来实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机执行指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可以用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)，光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，ssd))等。
161.以上所述，仅为本技术的具体实施方式。熟悉本技术领域的技术人员根据本技术提供的具体实施方式，可想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。