本發(fā)明涉及車輛監(jiān)控技術領域，特別是涉及一種車輛監(jiān)控的方法和一種車輛監(jiān)控的裝置。

背景技術：

城市道路監(jiān)控系統(tǒng)在治安防控中發(fā)揮著重要的作用，進一步優(yōu)化監(jiān)控系統(tǒng)、拓展它的各項功能，不僅可以降低其建設和維護成本，而且可以為交通、治安等各類案件的偵破提供技術支持，大大提高公安機關執(zhí)法辦案的水平和效率。

現有技術中，道路監(jiān)控以球機監(jiān)控為主，監(jiān)控點分布在車流、人流比較集中的道路交叉口、重點路段，通過圖像傳輸通道將路面交通情況實時上傳到道路監(jiān)控指揮中心，中心值班人員可以據此及時了解各區(qū)域路面狀況，以便調整各路口車輛流量，確保交通通暢。對監(jiān)控路面車輛的違章情況，能及時發(fā)現并安排處理道路交通事故等，而且可以為交通、治安等各類案件的偵破提供技術支持，大大提高公安機關執(zhí)法辦案的水平和效率。

之所以以球機監(jiān)控為主，是因為球機可以調整焦距、拍攝角度，說通俗點就是想拍哪里就拍哪里，可拍近景，也可拍遠景。但是，調整球機的焦距、拍攝角度是需要人工操作的，所以比較耗費人力。而且，在突發(fā)事件中，會出現事發(fā)地正好處于球機拍攝盲區(qū)的情況，所以，人工操作球機的效率也比較低。

技術實現要素：

鑒于上述問題，本發(fā)明實施例提出了一種車輛監(jiān)控的方法和相應的一種車輛監(jiān)控的裝置。

為了解決上述問題，本發(fā)明實施例公開了一種車輛監(jiān)控的方法，包括：

在第一監(jiān)控畫面中確定疑似車輛，并提取所述疑似車輛的特征信息；

基于所述疑似車輛的特征信息獲取第二監(jiān)控畫面；

依據所述第二監(jiān)控畫面判斷所述疑似車輛是否為目標車輛；

若是，則生成所述目標車輛的預行駛路線。

優(yōu)選的，還包括：

向所述預行駛路線上的監(jiān)控設備發(fā)送目標車輛的特征信息。

優(yōu)選的，還包括：

當所述目標車輛駛入所述預行駛路線時，所述預行駛路線上的監(jiān)控設備鎖定所述目標車輛并進行拍攝。

優(yōu)選的，所述第一監(jiān)控畫面通過槍機采集獲得；

所述在第一監(jiān)控畫面中確定疑似車輛，并提取所述疑似車輛的特征信息的步驟包括：

獲取所述第一監(jiān)控畫面中所有車輛的類別車型、類別顏色；

判斷所有車輛的類別車型、類別顏色與疑似車輛的類別車型、類別顏色是否相同；

若是，則判定所述第一監(jiān)控畫面包括疑似車輛；

提取所述疑似車輛的特征信息；其中，所述疑似車輛的特征信息包括疑似車輛的行駛方向、行駛速度、類別車型、類別顏色。

優(yōu)選的，所述第二監(jiān)控畫面通過球機采集獲得；

所述基于所述疑似車輛的特征信息獲取第二監(jiān)控畫面的步驟包括：

依據所述疑似車輛的行駛方向、行駛速度計算所述疑似車輛的坐標；

控制所述球機旋轉至與所述坐標對應的角度，接收所述球機在所述角度采集的第二監(jiān)控畫面。

優(yōu)選的，所述依據所述第二監(jiān)控畫面判斷所述疑似車輛是否為目標車輛的步驟包括：

獲取所述疑似車輛的車牌、細分車型、細分顏色；

判斷所述疑似車輛的車牌、細分車型、細分顏色在預設的車輛特征信息數據庫中是否存在匹配項；

若是，則判定所述疑似車輛為目標車輛。

優(yōu)選的，所述生成所述目標車輛的預行駛路線的步驟包括：

獲取所述目標車輛的行駛方向、行駛速度；

采用所述目標車輛的行駛方向、行駛速度計算所述目標車輛的預行駛路線。

相應的，本發(fā)明實施例還公開了一種車輛監(jiān)控的裝置，包括：

特征信息提取模塊，用于在第一監(jiān)控畫面中確定疑似車輛，并提取所述疑似車輛的特征信息；

獲取模塊，用于基于所述疑似車輛的特征信息獲取第二監(jiān)控畫面；

判斷模塊，用于依據所述第二監(jiān)控畫面判斷所述疑似車輛是否為目標車輛；

生成模塊，用于若是，則生成所述目標車輛的預行駛路線。

優(yōu)選的，還包括：

發(fā)送模塊，用于向所述預行駛路線上的監(jiān)控設備發(fā)送目標車輛的特征信息。

優(yōu)選的，還包括：

位于監(jiān)控設備的拍攝模塊，用于當所述目標車輛駛入所述預行駛路線時，所述預行駛路線上的監(jiān)控設備鎖定所述目標車輛并進行拍攝。

本發(fā)明實施例包括以下優(yōu)點：

在本發(fā)明實施例中，通過在第一監(jiān)控畫面中確定疑似車輛，并提取疑似車輛的特征信息，然后基于疑似車輛的特征信息獲取第二監(jiān)控畫面，再依據第二監(jiān)控畫面判斷疑似車輛是否為目標車輛，若是，則生成目標車輛的預行駛路線的方式，實現了在對目標車輛監(jiān)控的過程中不需要人為操作，自動進行監(jiān)控。而且，因為生成了目標車輛的預行駛路線，所以不需要對所有監(jiān)控設備拍攝的監(jiān)控畫面進行識別，不僅減少了處理的數據量，而且也提高了車輛監(jiān)控的準確度。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的一種車輛監(jiān)控的方法實施例的步驟流程圖；

圖2是本發(fā)明的一種車輛監(jiān)控的裝置實施例的結構框圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進一步詳細的說明。

參照圖1，示出了本發(fā)明的一種車輛監(jiān)控的方法實施例的步驟流程圖，在本申請中，車輛監(jiān)控所采用的監(jiān)控設備包括槍機，以及球機，且，槍機和球機是安裝在同一位置。

槍機是監(jiān)控類ccd攝像機中一種。ccd是chargecoupleddevice(電荷耦合器件)的縮寫，它是一種半導體成像器件，因而具有靈敏度高、抗強光、畸變小、體積小、壽命長、抗震動等優(yōu)點。被攝物體的圖像經過鏡頭聚焦至ccd芯片上，ccd根據光的強弱積累相應比例的電荷，各個像素積累的電荷在視頻時序的控制下，逐點外移，經濾波、放大處理后，形成視頻信號輸出。視頻信號連接到監(jiān)視器或電視機的視頻輸入端便可以看到與原始圖像相同的視頻圖像。另外，因為槍機是不可旋轉的，安裝的時候就已經固定了槍機的位置，而且槍機是定焦的，所以，當車輛不在槍機的焦點區(qū)域內時，拍攝到的車輛畫面是比較模糊的。因此，槍機一般都是用于定點遠距離拍攝，比如拍攝當前道路中距離槍機200～300米的路段。

球機是全稱為球型攝像機，它集成彩色一體化攝像機、云臺、解碼器、防護罩等多功能于一體，安裝方便、使用簡單但功能強大，廣泛應用于開闊區(qū)域的監(jiān)控。主要組成部件包含一體化攝像機、高速步進電機云臺、嵌入式解碼器板等電子器件和球機護罩安裝支架。其內，電動云臺上安裝的攝像機，可以在控制端控制下進行上下左右的轉動，以達到監(jiān)視效果。而且，因為球機是可以調整焦距的。

因此，本申請利用槍機和球機各自的優(yōu)點，使用槍機和球機的結合來對道路上的車輛進行監(jiān)控。具體的，當槍機遠距離拍攝到疑似車輛時，調用球機對疑似車輛進行確認，球機根據車輛的距離不斷調整焦距，直到拍攝到疑似車輛的清晰畫面，從而確認疑似車輛是否為目標車輛。

需要說明的是，在本申請中，會預先設置車輛特征信息數據庫，數據庫中會存儲預先設置的多個目標車輛的特征信息，這樣，監(jiān)控設備就可以從拍攝到的畫面中提取車輛特征信息，然后自動將提取的車輛特征信息與車輛特征信息數據庫中的數據進行匹配，從而不需要人為對監(jiān)控設備拍攝到的畫面進行識別。

所述的方法具體可以包括如下步驟：

步驟101，在第一監(jiān)控畫面中確定疑似車輛，并提取所述疑似車輛的特征信息；

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，所述第一監(jiān)控畫面通過槍機采集獲得；

槍機拍攝到的是視頻，視頻的本質其實就是動畫，所謂動畫，就是采用逐幀拍攝對象并連續(xù)播放而形成運動的影像技術。所以，從第一監(jiān)控畫面中確定疑似車輛，是對槍機拍攝到的每一幀畫面進行識別，同理，提取疑似車輛的特征信息也是從每一幀畫面中進行提取。

所述在第一監(jiān)控畫面中確定疑似車輛，并提取所述疑似車輛的特征信息的步驟包括：

獲取所述第一監(jiān)控畫面中所有車輛的類別車型、類別顏色；

判斷所有車輛的類別車型、類別顏色與疑似車輛的類別車型、類別顏色是否相同；

若是，則判定所述第一監(jiān)控畫面包括疑似車輛；

提取所述疑似車輛的特征信息；其中，所述疑似車輛的特征信息包括疑似車輛的行駛方向、行駛速度、類別車型、類別顏色。

具體的，車輛特征信息數據庫中的數據具體可以包括以下幾個類別：

1、類別車型：大型車、小型車、其他；

2、細分車型：

大型車：大客車、危化車、大型貨車、工程車；

小型車：小貨車、小客車、小汽車；

其他：摩托(電動)車、自行車、行人、牲畜；

3、類別顏色：深色、淺色；

4、細分顏色：

深色(紅色、藍色、黑色、灰色、綠色等)

淺色(白色、銀色、黃色等)；

3、駕駛方向：正向(向北、向東)；反向(向南、向西)

4、攝像頭類型：槍機；球機；

5、位置信息：起始位置、結束位置、行駛方向、行駛速度、距離；

6、攝像頭信息：攝像頭id、位置id。

當槍機拍攝到監(jiān)控畫面后，會對監(jiān)控畫面進行逐幀識別，因為槍機是定焦遠距離拍攝，車輛也是在高速行駛，再加上環(huán)境光線的干擾，所以，拍攝到的監(jiān)控畫面會是比較模糊的，可以看出車輛的輪廓和大概的顏色，因此，識別疑似車輛就需要對監(jiān)控畫面中所有車輛的類別車型和類別顏色進行第一次識別，也就是模糊識別。比如，需要監(jiān)控的車輛為小型車、淺色，那么，第一次識別就可以把大型車、深色的車輛排除掉，這樣，第二次識別時就可以減少監(jiān)控目標，從而減少了計算設備的計算量，而且監(jiān)控目標數量的減少，也使得球機對監(jiān)控目標的拍攝更有針對性了。

當然，除了提取疑似車輛的特征信息外，還會記錄監(jiān)控設備的相關信息，也就是哪條道路上的哪個監(jiān)控設備、監(jiān)控設備的類型是什么。

需要說明的是，計算設備指的是可以對監(jiān)控畫面進行處理，從而確定監(jiān)控畫面包括疑似車輛，并提取疑似車輛的特征信息的設備；也可以是數據處理能力的計算芯片，將計算芯片安裝在槍機中，這樣就不需要額外的計算設備；當然，還可以通過其它方式從第一監(jiān)控畫面中確定疑似車輛，并提取所述疑似車輛的特征信息，本發(fā)明實施例對此不作限制。

步驟102，基于所述疑似車輛的特征信息獲取第二監(jiān)控畫面；

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，所述第二監(jiān)控畫面通過球機采集獲得；

通過對槍機采集的第一監(jiān)控畫面進行第一次識別后，會調用球機對疑似車輛進行拍攝，進行進一步的識別。

所述基于所述疑似車輛的特征信息獲取第二監(jiān)控畫面的步驟包括：

依據所述疑似車輛的行駛方向、行駛速度計算所述疑似車輛的坐標；

控制所述球機旋轉至與所述坐標對應的角度，接收所述球機在所述角度采集的第二監(jiān)控畫面。

具體的，獲取到疑似車輛的特征信息后，計算設備可以根據疑似車輛的行駛方向和行駛速度計算疑似車輛的坐標。因為球機的焦距是可變的，所以，計算設備需要計算出疑似車輛的當前坐標，并計算疑似車輛以當前行駛方向、行駛速度進行行駛時，預到達的坐標，然后將當前坐標、預到達坐標發(fā)送給計算設備，計算設備根據當前坐標、預到達坐標控制球機旋轉至與當前坐標、預到達坐標對應的角度，然后球機自行調整焦距，對疑似目標進行拍攝，獲得第二監(jiān)控畫面，然后將拍攝到的監(jiān)控畫面發(fā)送至計算設備進行識別。

其中，該坐標是以自身攝像頭安裝位置為坐標原點，以槍機拍攝方向的圖片中心前后方向為x軸，上下高度為z軸，左右為y軸，球機同理。

步驟103，依據所述第二監(jiān)控畫面判斷所述疑似車輛是否為目標車輛；

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，所述依據所述第二監(jiān)控畫面判斷所述疑似車輛是否為目標車輛的步驟包括：

獲取所述疑似車輛的車牌、細分車型、細分顏色；

判斷所述疑似車輛的車牌、細分車型、細分顏色在預設的車輛特征信息數據庫中是否存在匹配項；

若是，則判定所述疑似車輛為目標車輛。

具體的，因為球機可以根據車輛的行駛進行實時調整焦距來進行拍攝，所以，可以在疑似車輛與球機距離最近的位置拍攝到疑似車輛，從面獲得非常清晰的監(jiān)控畫面。因此，可以從監(jiān)控畫面中獲取疑似車輛的車牌、細分車型、細分顏色，然后，將這些信息與車輛特征信息數據庫中的數據進行匹配，當存在匹配項時，則可以確定疑似車輛就是需要監(jiān)控的目標車輛了。

當然，在實際應用中，可以預設一個匹配相似度閾值，因為會出現人為對車輛的外觀進行改變的情況。例如，目標車輛的車牌是粵a·123456，小汽車，白色，但是車主將車輛的顏色變成了黑色，那么通過計算得知匹配相似度為86％，而預設的匹配相似度閾值為80％，那么此時也可以將疑似車輛確認為目標車輛。

在確定了目標車輛后，可以記錄目標車輛的特征信息，并生成提示信息告知管理員。例如，可以記錄下是哪條道路上的監(jiān)控設備拍攝到了目標車輛，監(jiān)控設備的id是多少，目標車輛的行駛方向、行駛速度，車牌是多少，車輛類型是什么，車輛顏色是什么等等。

步驟104，若是，則生成所述目標車輛的預行駛路線。

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，所述生成所述目標車輛的預行駛路線的步驟包括：

獲取所述目標車輛的行駛方向、行駛速度；

采用所述目標車輛的行駛方向、行駛速度計算所述目標車輛的預行駛路線。

例如，當前道路沿目標車輛行駛方向存在直行車道和右轉車道，而通過識別得知目標車輛還是沿直行車道繼續(xù)行駛，且速度沒有減弱，那么通過計算就可以得知目標車輛的預行駛路線為直行，而不是右轉了。而且，因為知道目標車輛的行駛速度，所以，還可以計算出目標車輛到達下一個監(jiān)控設備的時間了。

另外，也可以根據目標車輛的行駛速度來計算目標車輛在未來一段時間內的行駛范圍。例如，目標車輛的當前行駛速度是80km/h，那么目標車輛15分鐘的行駛路程就是20km，以目標車輛當前位置為圓心，20km為半徑作圓，得到的就是目標車輛在未來15分鐘內的行駛范圍了。這樣，生成目標車輛的預行駛路線時就可以結合行駛范圍，從而提高生成的預行駛路線的準確度。

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，所述的方法還包括：

向所述預行駛路線上的監(jiān)控設備發(fā)送目標車輛的特征信息。

具體的，在生成了目標車輛的預行駛路線之后，計算設備可以獲取預行駛路線上位于當前監(jiān)控設備之后的監(jiān)控設備，并向這些監(jiān)控設備發(fā)送目標車輛的特征信息，以及目標車輛到達下一個監(jiān)控設備的時間。

在實際應用中，可以預先設置給預行駛路線上的多少個監(jiān)控設備發(fā)送目標車輛的特征信息。例如，預先設置給預行駛路線上的三個監(jiān)控設備發(fā)送目標車輛的特征信息，當前監(jiān)控設備id為1001，預行駛路線上位于當前監(jiān)控設備后面的監(jiān)控設備id分別為1002、1003、1004，那么，就給監(jiān)控設備id為1002、1003、1004的監(jiān)控設備發(fā)送目標車輛的特征信息，id為1005的監(jiān)控設備暫時就不會收到1001發(fā)送的目標車輛特征信息了。

當然，預先設置給預行駛路線上的監(jiān)控設備發(fā)送目標車輛的特征信息的數量可以根據實際需求自行設定，本發(fā)明實施例對此不作限制。

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，當所述目標車輛駛入所述預行駛路線時，所述預行駛路線上的監(jiān)控設備鎖定所述目標車輛并進行拍攝。

因為預行駛路線上的監(jiān)控設備已經知道了目標車輛可能會經過自己，所以，當目標車輛駛入預行駛路線時，監(jiān)控設備就可以不需要從車輛特征信息數據庫中進行匹配來確認是否存在目標車輛，而是直接與目標車輛的特征信息進行匹配就可以了。

具體的，預行駛路線上的槍機先采集第一監(jiān)控畫面，計算設備對畫面中的所有車輛進行識別，當識別到與目標車輛的類別車型、類別顏色相同，且與目標車輛到達當前監(jiān)控設備的時間相同的車輛時，就可以鎖定該車輛，并計算該車輛的坐標，然后調用球機進行進一步拍攝。

當然，目標車輛到達當前監(jiān)控設備的時間是允許存在誤差的，并不是一定要精確到幾分幾秒才能判定目標車輛預計算的到達時間與實際到達時間是相同的。

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，所述的方法還包括：

獲取所述目標車輛的實際行駛路線；

計算所述實際行駛路線和預行駛路線的吻合概率，或，依據實際行駛路線和預行駛路線生成訓練模型。

具體的，在生成了目標車輛的預行駛路線之后，可以計算實際行駛路線和預行駛路線的吻合概率，或，依據實際行駛路線和預行駛路線生成訓練模型。例如，某一個監(jiān)控設備根據某一目標車輛的行駛方向、行駛速度計算出了一條預行駛路線，但實際上該目標車輛并沒有走這條路線，走了其它路線，而同一個監(jiān)控設備根基其它三個目標車輛的行駛方向、行駛速度分別計算出了三條預行駛路線，三個目標車輛全都走了預行駛路線，那么，可以計算出實際行駛路線和預行駛路線的吻合概率，或者，生成一個訓練模型，記錄下車輛的行駛方向、行駛速度、預行駛路線，以及實際行駛路線，這樣，通過大數據不僅可以計算出車輛的預行駛路線，還可以在存在多條預行駛路線時，根據目標車輛的行駛方向、行駛速度計算出目標車輛駛入每條預行駛路線的概率是多少。

在本發(fā)明實施例中，通過在第一監(jiān)控畫面中確定疑似車輛，并提取疑似車輛的特征信息，然后基于疑似車輛的特征信息獲取第二監(jiān)控畫面，再依據第二監(jiān)控畫面判斷疑似車輛是否為目標車輛，若是，則生成目標車輛的預行駛路線的方式，實現了在對目標車輛監(jiān)控的過程中不需要人為操作，自動進行監(jiān)控。而且，因為生成了目標車輛的預行駛路線，所以不需要對所有監(jiān)控設備拍攝的監(jiān)控畫面進行識別，不僅減少了處理的數據量，而且也提高了車輛監(jiān)控的準確度。

需要說明的是，對于方法實施例，為了簡單描述，故將其都表述為一系列的動作組合，但是本領域技術人員應該知悉，本發(fā)明實施例并不受所描述的動作順序的限制，因為依據本發(fā)明實施例，某些步驟可以采用其他順序或者同時進行。其次，本領域技術人員也應該知悉，說明書中所描述的實施例均屬于優(yōu)選實施例，所涉及的動作并不一定是本發(fā)明實施例所必須的。

參照圖2，示出了本發(fā)明的一種車輛監(jiān)控的裝置實施例的結構框圖，具體可以包括如下模塊：

特征信息提取模塊201，用于在第一監(jiān)控畫面中確定疑似車輛，并提取所述疑似車輛的特征信息；

獲取模塊202，用于基于所述疑似車輛的特征信息獲取第二監(jiān)控畫面；

判斷模塊203，用于依據所述第二監(jiān)控畫面判斷所述疑似車輛是否為目標車輛；

生成模塊204，用于生成所述目標車輛的預行駛路線。

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，還包括：

發(fā)送模塊，用于向所述預行駛路線上的監(jiān)控設備發(fā)送目標車輛的特征信息。

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，還包括：

位于監(jiān)控設備的拍攝模塊，用于當所述目標車輛駛入所述預行駛路線時，所述預行駛路線上的監(jiān)控設備鎖定所述目標車輛并進行拍攝。

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，所述第一監(jiān)控畫面通過槍機采集獲得；

所述特征信息提取模塊包括：

第一獲取子模塊，用于獲取所述第一監(jiān)控畫面中所有車輛的類別車型、類別顏色；

第一判斷子模塊，用于判斷所有車輛的類別車型、類別顏色與疑似車輛的類別車型、類別顏色是否相同；

第一確定子模塊，用于判定所述第一監(jiān)控畫面包括疑似車輛；

第一提取子模塊，用于提取所述疑似車輛的特征信息；其中，所述疑似車輛的特征信息包括疑似車輛的行駛方向、行駛速度、類別車型、類別顏色。

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，所述第二監(jiān)控畫面通過球機采集獲得；

所述獲取模塊包括：

計算子模塊，用于依據所述疑似車輛的行駛方向、行駛速度計算所述疑似車輛的坐標；

接收子模塊，用于控制所述球機旋轉至與所述坐標對應的角度，接收所述球機在所述角度采集的第二監(jiān)控畫面。

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，所述判斷模塊包括：

第二獲取子模塊，用于獲取所述疑似車輛的車牌、細分車型、細分顏色；

第二判斷子模塊，用于判斷所述疑似車輛的車牌、細分車型、細分顏色在預設的車輛特征信息數據庫中是否存在匹配項；

第二確定子模塊，用于判定所述疑似車輛為目標車輛。

在本發(fā)明一種優(yōu)選實施例中，所述生成模塊包括：

第三獲取子模塊，用于獲取所述目標車輛的行駛方向、行駛速度；

計算子模塊，用于采用所述目標車輛的行駛方向、行駛速度計算所述目標車輛的預行駛路線。

對于裝置實施例而言，由于其與方法實施例基本相似，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。

本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可。

本領域內的技術人員應明白，本發(fā)明實施例的實施例可提供為方法、裝置、或計算機程序產品。因此，本發(fā)明實施例可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明實施例可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。

本發(fā)明實施例是參照根據本發(fā)明實施例的方法、終端設備(系統(tǒng))、和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理終端設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理終端設備的處理器執(zhí)行的指令產生用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理終端設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理終端設備上，使得在計算機或其他可編程終端設備上執(zhí)行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理，從而在計算機或其他可編程終端設備上執(zhí)行的指令提供用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

盡管已描述了本發(fā)明實施例的優(yōu)選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對這些實施例做出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實施例以及落入本發(fā)明實施例范圍的所有變更和修改。

最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關系術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關系或者順序。而且，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者終端設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者終端設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者終端設備中還存在另外的相同要素。

以上對本發(fā)明所提供的一種車輛監(jiān)控的方法和一種車輛監(jiān)控的裝置，進行了詳細介紹，本文中應用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領域的一般技術人員，依據本發(fā)明的思想，在具體實施方式及應用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本發(fā)明的限制。