车辆信息处理方法、装置及服务器与流程

本发明涉及通信
技术领域：
，尤其涉及一种车辆信息处理方法、装置及服务器。
背景技术：
：近些年，通过整合共享各地车辆智能监测记录等信息资源，建立了人车关联大数据应用系统，通过确定人与车辆的关联关系。在现有技术中，通过提取由车辆信息抓拍系统以及mac探针采集系统中提取指定时间范围内生成的采集数据，并通过mac地址追溯到其手机的运营商登记信息，确定常用驾驶人的身份登记信息，实现常用乘车人关联。然而，现有技术中不仅需要设置大量采集点，还需要在采集点配置需要有车辆信息抓拍能力的设备，导致现有技术确定人与车辆的关联关系的成本较高。技术实现要素：本发明的目的在于提供一种车辆信息处理方法、装置及服务器，降低了确定人与车辆的关联关系的成本。第一方面，本发明提供一种车辆信息处理方法，包括：获取预设时间段内所有车联网设备的网络节点数据和测量报告，获取预设时间段内所有终端的网络节点数据和测量报告，并根据所述所有车联网设备的网络节点数据和测量报告获得所有车联网设备的有序网络数据，根据所述所有终端的网络节点数据和测量报告获得所有终端的有序网络数据；根据所述所有车联网设备的有序网络数据获得所有车联网设备的运动状态序列，并根据所述所有终端的有序网络数据获得所述所有终端的运动状态序列，根据所述所有车联网设备的运动状态序列获得所有车联网设备的行驶轨迹，根据所述所有终端的运动状态序列获得所有终端的行驶轨迹；根据所述所有车联网设备的行驶轨迹以及所述所有终端的行驶轨迹获得所有的轨迹对，并确定每个轨迹对的相似度，其中所述每个轨迹对包含一个车联网设备的行驶轨迹以及一个终端的行驶轨迹，若轨迹对的相似度大于或者等于预设相似度阈值，则判定所述轨迹对对应的车联网设备以及终端存在关联关系。在一种可能的设计中，所述根据所述所有车联网设备的运动状态序列获得所有车联网设备的行驶轨迹，包括：根据每个车联网设备的运动状态序列中的所有主服小区标识获得第一路网数据，其中所述第一路网数据包含至少一条路段和每条路段端点；根据所述每个车联网设备的运动状态序列确定所述车联网设备的起点、所有途径点以及终点，并根据所述车联网设备的起点、所有途径点、终点获得所述车联网设备的行驶轨迹；相应地，所述根据所述所有终端的运动状态序列获得所有终端的行驶轨迹，包括：根据每个终端的运动状态序列中的所有主服小区标识获得第二路网数据，其中所述第二路网数据包含至少一条路段和每条路段端点；根据所述每个终端的运动状态序列确定所述终端的起点、所有途径点以及终点，并根据所述终端的起点、所有途径点、终点获得所述终端的行驶轨迹。在一种可能的设计中，所述根据所述所有车联网设备的有序网络数据获得所有车联网设备的运动状态序列，包括：根据每个车联网设备有序网络数据中的主服小区标识，获得所述车联网设备对应的目标小区的位置信息以及信令时间；根据有限状态机对所述车联网设备对应的目标小区的位置信息以及信令时间确定所述车联网设备处于运动状态时的信令时间，并根据所述车联网设备处于运动状态时的信令时间对有序网络数据进行筛选，获得所述车联网设备的运动状态序列；相应地，所述根据所述所有终端的有序网络数据获得所述所有终端的运动状态序列，包括：根据每个终端有序网络数据中的主服小区标识，获得终端对应的目标小区的位置信息以及信令时间；根据有限状态机对所述终端对应的目标小区的位置信息以及信令时间确定终端处于运动状态时的信令时间，并根据所述终端处于运动状态时的信令时间对终端的有序网络数据进行筛选，获得所述终端的运动状态序列。在一种可能的设计中，所述根据所述所有车联网设备的网络节点数据和测量报告获得所有车联网设备的有序网络数据，根据所述所有终端的网络节点数据和测量报告获得所有终端的有序网络数据，包括：根据所述所有车联网设备的网络节点数据和测量报告获得每个车联网设备的网络数据，并根据所述所有终端的网络节点数据和测量报告获得每个终端的网络数据；对所述每个车联网设备的网络数据按照信令时间进行排序，获得每个车联网设备的有序网络数据，并对所述每个终端的网络数据按照信令时间进行排序，获得每个终端的有序网络数据。在一种可能的设计中，在所述获取预设时间段内所有车联网设备的网络节点数据和测量报告之前，还包括：根据预设数据帧格式对所述所有车联网设备的网络节点数据以及测量报告进行筛选，根据预设数据帧格式对所述所有终端的网络节点数据以及测量报告进行筛选；相应地，所述根据所述所有车联网设备的网络节点数据和测量报告获得所有车联网设备的有序网络数据，根据所述所有终端的网络节点数据和测量报告获得所有终端的有序网络数据，包括：根据筛选后的所有车联网设备的网络节点数据以及测量报告获得每个车联网设备的有序网络数据，并根据筛选后的所有终端的网络节点数据以及测量报告获得每个终端的有序网络数据。在一种可能的设计中，每个运动状态序列包含至少一组位置数据，其中每组位置数据包括信令时间、主服小区标识以及主服小区位置。第二方面，本发明实施例提供一种车辆信息处理装置，包括：获取模块，用于获取预设时间段内所有车联网设备的网络节点数据和测量报告，获取预设时间段内所有终端的网络节点数据和测量报告，并根据所述所有车联网设备的网络节点数据和测量报告获得所有车联网设备的有序网络数据，根据所述所有终端的网络节点数据和测量报告获得所有终端的有序网络数据；获得模块，用于根据所述所有车联网设备的有序网络数据获得所有车联网设备的运动状态序列，并根据所述所有终端的有序网络数据获得所述所有终端的运动状态序列，根据所述所有车联网设备的运动状态序列获得所有车联网设备的行驶轨迹，根据所述所有终端的运动状态序列获得所有终端的行驶轨迹；判定模块，用于根据所述所有车联网设备的行驶轨迹以及所述所有终端的行驶轨迹获得所有的轨迹对，并确定每个轨迹对的相似度，其中所述每个轨迹对包含一个车联网设备的行驶轨迹以及一个终端的行驶轨迹，若轨迹对的相似度大于或者等于预设相似度阈值，则判定所述轨迹对对应的车联网设备以及终端存在关联关系。第三方面，本发明实施例提供一种服务器，包括存储器和至少一个处理器；所述存储器用于存储计算机执行指令；至少一个处理器，用于执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器实现如第一方面任一项所述的车辆信息处理方法。第四方面，本发明实施例提供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执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如第一方面任一项所述的车辆信息处理方法。第五方面，本发明实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的车辆信息处理方法。本发明实施例提供的一种车辆信息处理方法、装置及服务器，通过获取预设时间段内所有车联网设备的网络节点数据和测量报告，以及所有终端的网络节点数据和测量报告，并获得所有车联网设备的运动状态序列以及所有终端的运动状态序列，根据所有车联网设备的行驶轨迹以及所有终端的行驶轨迹获得所有的轨迹对，并确定每个轨迹对的相似度，并当轨迹对的相似度大于或者等于预设相似度阈值时，判定轨迹对对应的车联网设备以及终端存在关联关系，降低了判定人车的关联关系的成本。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。图1为本发明实施例提供的车辆信息处理方法应用的网络架构示意图；图2为本发明实施例提供的车辆信息处理方法流程图一；图3为本发明实施例提供的有限状态机的示意图；图4为本发明实施例提供的车辆信息处理方法流程图二；图5为本发明实施例提供的路网示意图；图6为本发明实施例提供的车联网设备的行驶轨迹示意图；图7为本发明实施例提供的车辆信息处理装置的结构示意图；图8为本发明实施例提供的服务器结构示意图。具体实施方式通过上述附图，已示出本发明明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本发明构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。现有技术中，通过按照导航地图确定重叠采集点，从重叠采集点中提取由车辆信息抓拍系统以及mac探针采集系统中提取指定时间范围内生成的采集数据；导入车辆图像和获取的移动终端mac地址，按照时间顺序将采集数据进行切片统计，并计算重叠率，通过设置参考阈值，当计算所得的某mac的重叠率落入参考阈值时，最后通过mac地址追溯到其手机的运营商登记信息，确定常用驾驶人的身份登记信息，实现常用乘车人关联。然而，现有技术中，现有技术中不仅需要设置大量采集点，还需要在采集点配置需要有车辆信息抓拍能力的设备，需要大量的资金投入，确定人与车辆的关联关系的成本较高。针对此缺陷，本申请提供的技术构思为：通过使用运营商已有的网络节点数据和测量报告判定人车关联关系，降低了判定人车的关联关系的成本。图1为本发明实施例提供的车辆信息处理方法应用的网络架构示意图。如图1所示，车辆信息处理方法的应用场景中包括：服务器10和至少一个基站20。其中，基站20维护了软采系统和操作维护中心(operationandmaintenancecenter，omc)系统。软采系统用于采集所有车联网设备的数据以及所有终端的数据。omc系统用于采集所有车联网设备的测量报告以及所有终端的测量报告。基站20将采集的所有车联网设备的网络节点数据和测量报告和所有终端的网络节点数据和测量报告发送至服务器10，使得服务器10根据接收的所有车联网设备的和终端的通信数据判定人车关联关系。车联网设备安装在车辆上，车联网设备的网络节点数据和测量报告是由车辆在行驶过程中，车联网设备使用运营商提供的数据服务生成的，能够从侧面反映车辆的行驶轨迹。终端为用户使用的手机，可通过利用终端的通信数据判定用户的行驶轨迹，并通过车辆的行驶轨迹和用户的行驶轨迹判定人车的关联关系。图2为本发明实施例提供的车辆信息处理方法流程图一。本实施例的方法的执行主体可以为图1中的服务器，如图2所示，本发明实施例提供的车辆信息处理方法包括以下步骤：s201：获取预设时间段内所有车联网设备的网络节点数据和测量报告，获取预设时间段内所有终端的网络节点数据和测量报告，并根据所有车联网设备的网络节点数据和测量报告获得所有车联网设备的有序网络数据，根据所有终端的网络节点数据和测量报告获得所有终端的有序网络数据。在本发明实施例中，示例性的，设置预设时间段为一年，获取近一年内所有车联网设备的网络节点数据(mobilitymanagemententity，mme)和测量报告(measurementreport，mr)，以及近一年内所有终端的mme数据和mr测量报告。具体的，通过软采系统采集所有车联网设备的mme数据以及所有终端的mme数据，通过omc系统采集所有车联网设备的mr测量报告以及所有终端的mr测量报告。根据lte无线网络主设备技术要求中明确的mme和mr原始数据格式和文件要求，mme数据通过软采系统进行采集，定时输出一份数据文件，对文件进行解析之后获得所有车联网设备以及所有终端的网络节点数据。在mr数据生成开关开启后，omc系统定时生成一份mr数据，即在规定时间内，针对每类任务每个基站生成一份数据文件。数据文件通过从omc下载或通过文件传输协议(filetransferprotocol，ftp)等传输方式传到指定文件服务器，对文件进行解析之后获得所有车联网设备以及所有终端的mr测量报告。在本发明实施例中，根据所有车联网设备的网络节点数据和测量报告获得每个车联网设备的网络数据，并根据所有终端的网络节点数据和测量报告获得每个终端的网络数据。mr数据中包含了信令时间，通过对每个车联网设备的网络数据按照信令时间进行排序，获得每个车联网设备的有序网络数据，并对每个终端的网络数据按照信令时间进行排序，获得每个终端的有序网络数据。示例性的，根据所有车联网设备mme数据中的mmeues1apid以及mr测量报告中的mmeues1apid将mme数据与mr测量报告进行关联，并根据imsi获得每个车联网设备的网络数据，并根据信令时间对网络数据进行排序，获得每个车联网设备的有序网络数据。相应地，根据所有终端的mme数据中的ue在mme侧s1接口上的唯一标识mmeues1apid以及mr测量报告中的mmeues1apid将mme数据与mr测量报告进行关联，并根据imsi获得每个终端的网络数据，并根据信令时间对网络数据进行排序，获得每个终端的有序网络数据。s202：根据所有车联网设备的有序网络数据获得所有车联网设备的运动状态序列，并根据所有终端的有序网络数据获得所有终端的运动状态序列，根据所有车联网设备的运动状态序列获得所有车联网设备的行驶轨迹，根据所有终端的运动状态序列获得所有终端的行驶轨迹。在本发明实施例中，在获得每个车联网设备的有序网络数据之后，根据每个车联网设备有序网络数据中的主服小区标识，获得车联网设备对应的目标小区的位置信息以及信令时间，并根据有限状态机对车联网设备对应的目标小区的位置信息以及信令时间确定车联网设备处于运动状态时的信令时间，并根据车联网设备处于运动状态时的信令时间对有序网络数据进行筛选，获得车联网设备的运动状态序列。相应地，在获得每个终端的有序网络数据之后，每个终端有序网络数据中的主服小区标识获得终端对应的目标小区的位置信息以及信令时间，并根据有限状态机对终端对应的目标小区的位置信息以及信令时间确定终端处于运动状态时的信令时间，并根据终端处于运动状态时的信令时间对终端的有序网络数据进行筛选，获得终端的运动状态序列。具体的，本发明实施例提出的有限状态机用于判定目标任意时刻的状态。当有限状态机获得一个输入字符时，将目标从当前状态转换到另一个状态，或者仍然保持在当前状态。任何一个有限状态机都可以用状态转换图来描述，图3为本发明实施例提供的有限状态机的示意图。如图3所示，图中的节点表示有限状态机中的一个状态，有向加权边表示输入字符时状态的变化。如果图中不存在与当前状态与输入字符对应的有向边，则有限状态机将进入“消亡状态”，此后有限状态机将一直保持“消亡状态”。状态转换图中还有两个特殊状态：状态1称为“起始状态”，表示有限状态机的初始状态。状态6称为“结束状态”，表示成功识别了所输入的字符序列。在启动一个有限状态机时，首先必须将有限状态机置于“起始状态”，然后输入一系列字符，最终，有限状态机会到达“结束状态”或者“消亡状态”。具体的，可以将“起始状态”也作为接受状态，因此空的输入序列也是可以接受的。在通常的有限状态机模型中，一般还存在一个“接受状态”，并且有限状态机可以从“接受状态”转换到另一个状态，只有在识别最后一个字符后，才会根据最终状态来决定是否接受所输入的字符串。在本发明实施例中，在根据根据有限状态机确定车联网设备处于运动状态时的信令时间，并根据车联网设备处于运动状态时的信令时间对有序网络数据进行筛选，获得车联网设备的运动状态序列。相应地，根据有限状态机确定终端处于运动状态时的信令时间，并根据终端处于运动状态时的信令时间对终端的有序网络数据进行筛选，获得终端的运动状态序列。示例性的，每个运动状态序列包含至少一组位置数据，其中每组位置数据包括信令时间、主服小区标识以及主服小区位置。根据所有车联网设备的运动状态序列中的信令时间、主服小区标识以及主服小区位置获得所有车联网设备的行驶轨迹，根据所有终端的运动状态序列中的信令时间、主服小区标识以及主服小区位置获得所有终端的行驶轨迹。s203：根据所有车联网设备的行驶轨迹以及所有终端的行驶轨迹获得所有的轨迹对，并确定每个轨迹对的相似度，其中每个轨迹对包含一个车联网设备的行驶轨迹以及一个终端的行驶轨迹，若轨迹对的相似度大于或者等于预设相似度阈值，则判定轨迹对对应的车联网设备以及终端存在关联关系。在本发明实施例中，将所有车联网设备的行驶轨迹与所有终端的行驶轨迹进行两两配对，由此获得所有的轨迹对，其中每个轨迹对包含一个车联网设备的行驶轨迹以及一个终端的行驶轨迹。采用动态规划算法对两个轨迹的相似度进行计算，将每个轨迹对中的车联网设备的行驶轨迹包含的多个路段作为多个子序列，以及将每个轨迹对中的终端的行驶轨迹包含的多个路段作为多个子序列，通过计算每个轨迹对包含的车联网设备的多个子序列与终端的多个子序列的最长公共子序列，获得轨迹对的相似度，其中，最长公共子序列的递归结构如公式(1)所示：其中，x[i]是由车联网设备行驶轨迹的所有路段的组成子序列，y[j]是由终端行驶轨迹的所有路段的组成子序列，每个轨迹对由x[i]和y[j]组成，i和j分别为正整数，lcs[i][j]为轨迹对中的公共子序列，max{lcs[i][j-1]，lcs[i-1][j]}为轨迹对中最长公共子序列，根据最长公共子序列中包含的路段的数量与x[i]和y[j]中包含的所有的路段总和的比值获得轨迹对的相似度。在本发明实施例中，在根据上述方法获得所有轨迹对的相似度之后，若轨迹对的相似度大于或者等于预设相似度阈值，则判定轨迹对对应的车联网设备以及终端存在关联关系。从上述实施例可知，通过获取预设时间段内所有车联网设备的网络节点数据和测量报告，以及所有终端的网络节点数据和测量报告，并获得所有车联网设备的运动状态序列以及所有终端的运动状态序列，根据所有车联网设备的行驶轨迹以及所有终端的行驶轨迹获得所有的轨迹对，并确定每个轨迹对的相似度，并当轨迹对的相似度大于或者等于预设相似度阈值时，判定轨迹对对应的车联网设备以及终端存在关联关系。本发明通过使用运营商已有的网络节点数据和测量报告判定人车关联关系，降低了判定人车的关联关系的成本。图4为本发明实施例提供的车辆信息处理方法流程图二。如图4所示，在图2实施例提供的车辆信息处理方法的基础上，在s202中根据所有车联网设备的运动状态序列获得所有车联网设备的行驶轨迹的方法具体包括以下步骤：s401：根据每个车联网设备的运动状态序列中的所有主服小区标识获得第一路网数据，其中第一路网数据包含至少一条路段和每条路段端点。在本发明实施例中，根据运动状态序列中的所有主服小区位置的范围来加载范围内的路网获得第一路网数据。其中，第一路网数据由路段和路段端点组成，路段从起始路段端点到结束路段端点，每个路段端点可以连接多个路端，从而构成路网。如图5所示，图5为本发明实施例提供的路网示意图。s402：根据每个车联网设备的运动状态序列确定车联网设备的起点、所有途径点以及终点，并根据车联网设备的起点、所有途径点、终点获得车联网设备的行驶轨迹。在本发明实施例中，从车联网设备的运动状态序列里找出车联网设备的起点(上一个静止状态)、终点(下一个静止状态)、途径点(隔一段时间和距离的定位点)，并根据起点、终点、途径点的精度从路网中找出对应的路段端点集。并按照获得的路段端点集顺序连接所有路段端点集，途中保存所有结点的进度信息，直到获得的最后一个路段端点集的结点并且是代价最小的结点，反向找到路径作为车联网设备的行驶轨迹。如图6所示，图6为本发明提供的车联网设备的行驶轨迹示意图。示例性的，在发明实施例中，采用多段运动线索算法，参考多个模糊参考点的情况，通过整体进行识别，在参考点精度范围内识别找出最优的一条路径作为车联网设备的行驶轨迹。从上述实施例可知，通过采用多段运动线索算法定位车联网设备的行驶轨迹，提高了识别的行驶轨迹结果的准确性。在一种可能的实现方式中，根据每个终端的运动状态序列中的所有主服小区标识获得第二路网数据，其中第二路网数据包含至少一条路段和每条路段端点；根据每个终端的运动状态序列确定终端的起点、所有途径点以及终点，并根据终端的起点、所有途径点、终点获得终端的行驶轨迹。其中，获得终端的行驶轨迹的方法与图4实施例提供的方法类似，在此不再赘述。在一种可能的实现方式中，在获得所有车联网设备的运动状态序列以及所有终端的运动状态序列之前，根据预设数据帧格式对所有车联网设备的网络节点数据以及测量报告进行筛选，以及根据预设数据帧格式对所有终端的网络节点数据以及测量报告进行筛选。如表1所示，表1为预设数据帧格式中mme数据的数据帧格式。表1ecistart-timeend-timeimsimmeues1apidsrvtype其中，eci表示主服小区标识，start-time和end-time分别为信令时间的起始时间和结束时间，imsi为国际移动用户识别码，mmeues1apid为ue在mme侧s1接口上的唯一标识。srvtype为服务器类型。如表2所示，表2为预设数据帧格式中mr测量报告的数据帧格式。表2其中，eci表示主服小区标识，time为信令的时间点，mmeues1apid为ue在mme侧s1接口上的唯一标识，ltescrsrp为参考信号接收功率，ltescrsrq为主服务小区的参考信号接收质量，ltesctadv为主服务小区的时间提前量，ltescaoa为enb天线到达角，tencell1.ltencearfcn为邻小区1的频点，ltencell1.ltencpci为邻小区1的物理小区标识，tencell1.ltencrsrp为参考信号接收功率，ltencell1.ltencrsrq为邻小区1的参考信号接收质量。从上述实施例可知，通过预设数据帧格式对所有车联网设备的网络节点数据以及测量报告进行筛选，以及根据预设数据帧格式对所有终端的网络节点数据以及测量报告进行筛选，只保留与行驶轨迹相关的通信参数，减少了数据处理的数量，提高了数据处理的效率。图7为本发明实施例提供的车辆信息处理装置的结构示意图。如图7所示，该车辆信息处理装置包括：获取模块701、获得模块702以及判定模块703；获取模块701，用于获取预设时间段内所有车联网设备的网络节点数据和测量报告，获取预设时间段内所有终端的网络节点数据和测量报告，并根据所述所有车联网设备的网络节点数据和测量报告获得所有车联网设备的有序网络数据，根据所述所有终端的网络节点数据和测量报告获得所有终端的有序网络数据；获得模块702，用于根据所述所有车联网设备的有序网络数据获得所有车联网设备的运动状态序列，并根据所述所有终端的有序网络数据获得所述所有终端的运动状态序列，根据所述所有车联网设备的运动状态序列获得所有车联网设备的行驶轨迹，根据所述所有终端的运动状态序列获得所有终端的行驶轨迹；判定模块703，用于根据所述所有车联网设备的行驶轨迹以及所述所有终端的行驶轨迹获得所有的轨迹对，并确定每个轨迹对的相似度，其中所述每个轨迹对包含一个车联网设备的行驶轨迹以及一个终端的行驶轨迹，若轨迹对的相似度大于或者等于预设相似度阈值，则判定所述轨迹对对应的车联网设备以及终端存在关联关系。在本实施例中，该车辆信息处理装置可以采用上述所有实施例的方法，其技术方案及其技术效果相类似，此处不在赘述。在本发明的一个实施例中，所述获得模块702具体用于：根据每个车联网设备的运动状态序列中的所有主服小区标识获得第一路网数据，其中所述第一路网数据包含至少一条路段和每条路段端点；根据所述每个车联网设备的运动状态序列确定所述车联网设备的起点、所有途径点以及终点，并根据所述车联网设备的起点、所有途径点、终点获得所述车联网设备的行驶轨迹，根据每个终端的运动状态序列中的所有主服小区标识获得第二路网数据，其中所述第二路网数据包含至少一条路段和每条路段端点；根据所述每个终端的运动状态序列确定所述终端的起点、所有途径点以及终点，并根据所述终端的起点、所有途径点、终点获得所述终端的行驶轨迹。在本发明的一个实施例中，所述获得模块702具体用于：根据每个车联网设备有序网络数据中的主服小区标识，获得所述车联网设备对应的目标小区的位置信息以及信令时间；根据有限状态机对所述车联网设备对应的目标小区的位置信息以及信令时间确定所述车联网设备处于运动状态时的信令时间，并根据所述车联网设备处于运动状态时的信令时间对有序网络数据进行筛选，获得所述车联网设备的运动状态序列；根据每个终端有序网络数据中的主服小区标识，获得终端对应的目标小区的位置信息以及信令时间；根据有限状态机对所述终端对应的目标小区的位置信息以及信令时间确定终端处于运动状态时的信令时间，并根据所述终端处于运动状态时的信令时间对终端的有序网络数据进行筛选，获得所述终端的运动状态序列。在本发明的一个实施例中，所述获取模块701具体用于：根据所述所有车联网设备的网络节点数据和测量报告获得每个车联网设备的网络数据，并根据所述所有终端的网络节点数据和测量报告获得每个终端的网络数据；对所述每个车联网设备的网络数据按照信令时间进行排序，获得每个车联网设备的有序网络数据，并对所述每个终端的网络数据按照信令时间进行排序，获得每个终端的有序网络数据。在本发明的一个实施例中，所述车辆信息处理装置还包括筛选模块，所述筛选模块用于：根据预设数据帧格式对所述所有车联网设备的网络节点数据以及测量报告进行筛选，根据预设数据帧格式对所述所有终端的网络节点数据以及测量报告进行筛选。本实施例提供的装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。图8为本发明实施例提供的服务器结构示意图。如图8所示，本实施例的服务器包括：处理器801、存储器802以及存储在所述存储器802中并可在所述处理器801上运行的计算机程序，所述处理器801执行所述计算机程序时实现如下步骤：获取预设时间段内所有车联网设备的网络节点数据和测量报告，获取预设时间段内所有终端的网络节点数据和测量报告，并根据所述所有车联网设备的网络节点数据和测量报告获得所有车联网设备的有序网络数据，根据所述所有终端的网络节点数据和测量报告获得所有终端的有序网络数据；根据所述所有车联网设备的有序网络数据获得所有车联网设备的运动状态序列，并根据所述所有终端的有序网络数据获得所述所有终端的运动状态序列，根据所述所有车联网设备的运动状态序列获得所有车联网设备的行驶轨迹，根据所述所有终端的运动状态序列获得所有终端的行驶轨迹；根据所述所有车联网设备的行驶轨迹以及所述所有终端的行驶轨迹获得所有的轨迹对，并确定每个轨迹对的相似度，其中所述每个轨迹对包含一个车联网设备的行驶轨迹以及一个终端的行驶轨迹，若轨迹对的相似度大于或者等于预设相似度阈值，则判定所述轨迹对对应的车联网设备以及终端存在关联关系。在一种可能的设计中，所述处理器801执行所述计算机程序时还实现如下步骤：根据每个车联网设备的运动状态序列中的所有主服小区标识获得第一路网数据，其中所述第一路网数据包含至少一条路段和每条路段端点；根据所述每个车联网设备的运动状态序列确定所述车联网设备的起点、所有途径点以及终点，并根据所述车联网设备的起点、所有途径点、终点获得所述车联网设备的行驶轨迹，根据每个终端的运动状态序列中的所有主服小区标识获得第二路网数据，其中所述第二路网数据包含至少一条路段和每条路段端点；根据所述每个终端的运动状态序列确定所述终端的起点、所有途径点以及终点，并根据所述终端的起点、所有途径点、终点获得所述终端的行驶轨迹。在一种可能的设计中，所述处理器801执行所述计算机程序时还实现如下步骤：根据每个车联网设备有序网络数据中的主服小区标识，获得所述车联网设备对应的目标小区的位置信息以及信令时间；根据有限状态机对所述车联网设备对应的目标小区的位置信息以及信令时间确定所述车联网设备处于运动状态时的信令时间，并根据所述车联网设备处于运动状态时的信令时间对有序网络数据进行筛选，获得所述车联网设备的运动状态序列；根据每个终端有序网络数据中的主服小区标识，获得终端对应的目标小区的位置信息以及信令时间；根据有限状态机对所述终端对应的目标小区的位置信息以及信令时间确定终端处于运动状态时的信令时间，并根据所述终端处于运动状态时的信令时间对终端的有序网络数据进行筛选，获得所述终端的运动状态序列。在一种可能的设计中，所述处理器801执行所述计算机程序时还实现如下步骤：根据所述所有车联网设备的网络节点数据和测量报告获得每个车联网设备的网络数据，并根据所述所有终端的网络节点数据和测量报告获得每个终端的网络数据；对所述每个车联网设备的网络数据按照信令时间进行排序，获得每个车联网设备的有序网络数据，并对所述每个终端的网络数据按照信令时间进行排序，获得每个终端的有序网络数据。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。在一种可能的设计中，存储器802既可以是独立的，也可以跟处理器801集成在一起。当存储器802独立设置时，该服务器还包括总线803，用于连接所述存储器802和处理器801。本发明实施例还提供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执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上所述的车辆信息处理方法。本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的车辆信息处理方法。在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案。另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。应理解，上述处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，简称cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。存储器可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储nvm，例如至少一个磁盘存储器，还可以为u盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。总线可以是工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，简称isa)总线、外部设备互连(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准体系结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuits，简称asic)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。当前第1页12