车辆所属区域确定方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明实施例涉及车辆分析技术领域，具体涉及一种车辆所属区域确定方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，很多车辆都支持车联网，车联网通过新一代信息通信技术，实现车与云平台、车与车、车与路、车与人、车内等全方位网络连接，利用传感技术感知车辆的状态信息，并借助无线通信网络与现代智能信息处理技术实现交通的智能化管理，以及交通信息服务的智能决策和车辆的智能化控制。通常，车联网数据是车联网系统采集的车辆运行状况数据，并将相关的数据发送到车辆分析系统的数据，以利用车辆分析系统对车辆进行分析。
3.通常，车辆分析系统在对车辆进行分析时，通常需要确定车辆所属的区域，以便基于所属区域的道路状况等对车辆进行分析。目前，通常将车辆的出售区域或车辆的上牌区域作为车辆的所属的区域。但是，在很多情况下，车辆的销售区域或车辆的上牌区域和车辆的实际运行区域可能是不同的。因为不用区域的道路状况通常不同，因此将车辆的出售区域或车辆的上牌区域作为车辆的所属区域对车辆进行分析，常常导致会分析结果不够准确。
4.上述对问题的发现过程的描述，仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

5.为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种车辆所属区域确定方法、装置、电子设备及存储介质。
6.有鉴于此，第一方面，本发明实施例提供一种车辆所属区域确定方法，包括：
7.获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据；
8.针对每个所述预设时间区间，根据所述预设时间区间内的多个行车坐标数据确定所述预设时间区间对应的行车区域；
9.根据至少一个所述预设时间区间对应的行车区域，确定所述目标车辆所属的区域。
10.作为一种可能的实现方式，所述根据所述预设时间区间内的多个行车坐标数据确定所述预设时间区间对应的行车区域，包括：
11.去除所述预设时间区间内的多个所述行车坐标数据中的异常数据；
12.计算剩余的多个所述行车坐标数据的平均值，得到目标坐标数据；
13.确定与所述目标坐标数据对应的区域，并将所述区域作为所述预设时间区间对应的行车区域。
14.作为一种可能的实现方式，所述去除所述预设时间区间内的多个所述行车坐标数据中的异常数据，包括：
15.计算多个所述行车坐标数据的横坐标平均值和纵坐标平均值；
16.计算多个所述行车坐标数据的横坐标标准差和纵坐标标准差；
17.根据所述横坐标平均值和所述横坐标标准差确定横坐标有效区间；
18.根据所述纵坐标平均值和所述纵坐标标准差确定纵坐标有效区间；
19.将多个所述行车坐标数据中横坐标不在所述横坐标有效区间或纵坐标不在所述纵坐标有效区间内的行车坐标数据作为异常数据，进行去除。
20.作为一种可能的实现方式，所述确定与所述目标坐标数据对应的区域，包括：
21.确定预设的地图中与所述目标坐标数据对应的目标地址；
22.确定所述目标地址所属的行政区域；
23.将所述行政区域作为所述目标坐标数据对应的区域。
24.作为一种可能的实现方式，所述根据至少一个所述预设时间区间对应的行车区域，确定所述目标车辆所属的区域，包括：
25.若所述预设时间区间的数量为1，则将所述预设时间区间对应的行车区域作为所述目标车辆所属的区域；
26.若所述预设时间区间的数量为多个，则确定多个所述预设时间区间对应的行车区域中，各行车区域对应的所述预设时间区间的数量，将对应的所述预设时间区间的数量最多的行车区域作为所述目标车辆所属的区域。
27.作为一种可能的实现方式，所述获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据，包括：
28.确定至少一个预设时间区间；
29.针对每个所述预设时间区间，获取所述目标车辆在所述预设时间区间内多个行车坐标数据。
30.作为一种可能的实现方式，所述确定至少一个预设时间区间，包括：
31.获取输入的时间区间；
32.确定所述时间区间的时间长度是否大于预设时间长度；
33.若确定所述时间区间的时间长度不大于所述预设时间长度，则将所述时间区间作为一个预设时间区间；
34.若确定所述时间区间的时间长度大于所述预设时间长度，则按照预设的划分规则将所述时间区间划分为多个预设时间区间，所述预设时间区间的时间长度不大于所述预设时间长度。
35.第二方面，本技术实施例还提供了一种车辆所属区域确定装置，包括：
36.获取模块，用于获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据；
37.行车区域确定模块，用于针对每个所述预设时间区间，根据所述预设时间区间内的多个行车坐标数据确定所述预设时间区间对应的行车区域；
38.所属区域确定模块，用于根据至少一个所述预设时间区间对应的行车区域，确定所述目标车辆所属的区域。
39.第三方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括至少一个处理器以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，处理器、存储器通过总线完成相互间的通信；处理器用于调用存储器中的程序指令，以执行第一方面任一所述的车辆所属区域确定方法的步
骤。
40.第四方面，本技术实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使计算机执行第一方面任一所述的车辆所属区域确定方法的步骤。
41.相比现有技术，本发明实施例提出的一种车辆所属区域确定方法，获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据，针对每个预设时间区间，根据该预设时间区间内的多个行车坐标数据确定该预设时间区间对应的行车区域，根据至少一个预设时间区间对应的行车区域，确定目标车辆所属的区域。如此，本技术根据车辆的行车坐标数据确定车辆的所属区域，保证所属区域的准确性，进一步保证了基于上述所属区域对车辆进行分析时，分析结果的准确性。
附图说明
42.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
43.图1为本发明实施例提供的一种车辆所属区域确定方法的流程图；
44.图2为本发明实施例提供的一种确定预设时间区间对应的行车区域的方法的流程图；
45.图3为本发明另一个实施例提供的一种散点图；
46.图4为本发明实施例提供的一种车辆所属区域确定装置的框图；
47.图5为本发明实施例提供的一种电子设备的框图。
具体实施方式
48.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
49.参见图1，为本技术实施例提供的一种车辆所属区域确定方法的流程图，如图1所示，该装置可以包括如下步骤：
50.s11.获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据。
51.本技术实施例提供的一种车辆所属区域确定方法，可以应用于车辆分析系统，车辆分析系统可以与多个车辆通过车联网进行连接和通信。
52.在实际应用中，车辆与车辆分析系统间的通信是指车辆通过卫星无线通信或移动蜂窝等无线通信技术实现与车辆分析系统的信息传输，接受车辆分析系统下达的控制指令，以及实时共享车辆数据。车辆分析系统在接收到车辆分享的车辆数据后，可以将车辆数据与车辆的标识进行对应存储，以便对不同车辆的车辆数据进行区分。其中，车辆数据可以包括车辆的行车坐标数据和行车坐标数据对应的时刻等。车辆的标识可以为车辆的vin码(vehicle identification number，车辆识别码)。
53.例如表1为车辆分析系统记录的接收到的vin码为lgwef5a50jh598581的车辆发送
的车辆数据，其中车辆数据中的行车坐标数据为车辆的gps定位系统采集的行车坐标数据，由于gps是按照经、纬度进行标书，精确到小数点后6位，所以在地图坐标系中，通常以经度为横坐标，以纬度为纵坐标。
54.表1
[0055][0056]
作为一个实施例，目标车辆可以是任意与车辆分析系统连接的车辆。
[0057]
作为一个实施例，在获取目标车辆的行车坐标数据时，可以先确定至少一个预设时间区间，然后针对每个预设时间区间，获取目标车辆在预设时间区间内的多个行车坐标数据。
[0058]
通常，在车辆启动后每隔1s就会发送一条数据，如果车辆启动1小时，将产生1*60*60＝3600条数据，每条数据都包含对应时刻的该车辆的行车坐标数据，由此可见，车辆的行车坐标数据的数据量很大。
[0059]
基于此，作为一个实施例，在确定至少一个预设时间区间时，可以先获取用户(例如车辆分析系统操作人员)输入的时间区间，然后确定输入的时间区间的时间长度是否大于预设时间长度，若确定时间区间的时间长度不大于预设时间长度，则将时间区间作为一个预设时间区间，若确定时间区间的时间长度大于预设时间长度，则按照预设的划分规则
将时间区间划分为多个预设时间区间，预设时间区间的时间长度不大于预设时间长度。其中，预设时间长度可以根据实际情况设置，例如可以为半个月等。预设的划分规则也可以根据实际需求设定，只要保证划分出的各预设时间区间的时间长度不大于预设时间长度即可。
[0060]
如此，在时间区间过长时，可以自动将时间区间划分为多个预设时间区间，如此可以避免同一时间区间内的行车坐标数据过多，导致数据分析耗时过长、分析出错等问题，降低数据分析的复杂度，提高数据分析准确性。
[0061]
作为一个实施例，预设的划分规则可以为采用固定窗口长度的滑动窗口对时间区间进行划分，其中滑动窗口的窗口长度不大于预设时间长度。
[0062]
s12.针对每个预设时间区间，根据预设时间区间内的多个行车坐标数据确定预设时间区间对应的行车区域。
[0063]
在获取的行车坐标数据之后，便可以根据行车坐标数据确定目标车辆的行车区域。
[0064]
作为一个实施例，如图2所示，可以针对每个预设时间区间，分别执行如下步骤，以确定各预设时间区间对应的行车区域：
[0065]
s21.去除预设时间区间内的多个行车坐标数据中的异常数据。
[0066]
通常，在车辆运行过程中，偶尔(比如自驾游时)会有出现频率比较低，与大部分行车坐标数据存在明显差异的行车坐标数据出现，而由于这些行车坐标数据出现的频率很低，通常不可能为车辆的所属地区的坐标数据，所以将这类行车坐标数据作为异常数据进行剔除，以减少其对分析结果造成的不良影响，提升分析结果的准确性。
[0067]
例如，以表1所示的多个行车坐标数据为例，基于表1可以生成如图3所示的散点图，通过散点图可知，其中(116.327544，39.76803)这一行车坐标数据对应的坐标点的位置明显偏离其他行车坐标数据对应的坐标点的位置，由此可见，该行车坐标数据为异常数据。
[0068]
但是，因为不同车辆行车坐标数据的数量可能不同，所以单纯以行车数据坐标出现的频率为依据来去除异常数据，可能会不太准确。因此，为了提高异常数据去除的通用性和准确性，作为一个实施例，可以采用下述方式去除异常数据：
[0069]
行车坐标数据中包括横坐标和纵坐标，针对预设时间区间内的多个行车坐标数据，可以计算多个行车坐标数据的横坐标平均值和纵坐标平均值，并计算多个行车坐标数据的横坐标标准差和纵坐标标准差，然后根据横坐标平均值和横坐标标准差确定横坐标有效区间，根据纵坐标平均值和纵坐标标准差确定纵坐标有效区间，最后，将多个行车坐标数据中横坐标不在横坐标有效区间或纵坐标不在纵坐标有效区间内的行车坐标数据作为异常数据，进行去除。
[0070]
作为一个实施例，根据横坐标平均值和横坐标标准差确定横坐标有效区间，包括，将横坐标平均值与横坐标标准差的和值作为横坐标有效区间的上限值，将横坐标平均值与横坐标标准差的差值作为横坐标有效区间的下限值。
[0071]
例如，以预设时间区间的多个行车坐标数据为表1所示的多个行车坐标数据为例，其中横坐标平均值为115.658167，横坐标标准差为0.352987，则横坐标有效区间为[115.30518,116.011154]。
[0072]
作为一个实施例，根据纵坐标平均值和纵坐标标准差确定纵坐标有效区间，包括，
将纵坐标平均值与纵坐标标准差的和值作为纵坐标有效区间的上限值，将纵坐标平均值与纵坐标标准差的差值作为纵坐标有效区间的下限值。
[0073]
例如，以预设时间区间的多个行车坐标数据为表1所示的多个行车坐标数据为例，纵坐标平均值为39.171856，纵坐标标准差为0.314532，则纵坐标有效区间为[38.857324,39.486388]。
[0074]
s22.计算剩余的多个行车坐标数据的平均值，得到目标坐标数据。
[0075]
例如，以预设时间区间的多个行车坐标数据为表1所示的多个行车坐标数据为例，取出异常数据后，剩余的多个行车坐标数据如表2所示:
[0076]
表2
[0077][0078][0079]
则通过分别计算多个横坐标的平均值和多个纵坐标的平均值，得到横坐标的平均值为115.490037，纵坐标的平均值为39.029782，从而将(115.490037，39.029782)这一坐标数据作为目标坐标数据。
[0080]
s23.确定与目标坐标数据对应的区域，并将区域作为预设时间区间对应的行车区域。
[0081]
在确定出目标坐标数据之后，可以基于预设的地图中获取与该目标坐标数据对应的区域。
[0082]
作为一个实施例，可以确定预设的地图中与目标坐标数据对应的目标地址，然后确定目标地址所属的行政区域，将该行政区域作为目标坐标数据对应的区域。
[0083]
例如：确定出的目标地址为中国河北省保定市徐水区xx镇xx公司，则确定其对应的行政区为河北省保定市徐水区。
[0084]
在实际应用中，可以通过与预设的地图对应的地图接口获取目标坐标数据对应的目标地址。例如通过高德地图的接口。
[0085]
s13.根据至少一个预设时间区间对应的行车区域，确定目标车辆所属的区域。
[0086]
在本技术实施例中，预设时间区间数量可以为1个或多个。
[0087]
作为一种可选的实现方式，若预设时间区间的数量为1个，则直接将该预设时间区间对应的行车区域作为目标车辆所属的区域。
[0088]
作为另一种可选的实现方式，若预设时间区间的数量为多个，不同预设时间区间对应的行政区域可能相同。因此可以确定多个预设时间区间对应的行车区域中，各行车区域对应的预设时间区间的数量，将对应的预设时间区间的数量最多的行车区域作为目标车辆所属的区域。
[0089]
例如，对目标车辆2021年上半年内的行车坐标数据进行分析，按半个月为一个预设时间区间，得到各预设时间区间对应的行车区划如表3所示：
[0090]
表3
[0091]
预设时间区间vin省份地市区县202101-上半月lgwef5a50jh598581河北省保定市徐水区202101-下半月lgwef5a50jh598581河北省保定市徐水区202102-上半月lgwef5a50jh598581河北省保定市安新县202102-下半月lgwef5a50jh598581河北省保定市安新县202103-上半月lgwef5a50jh598581河北省保定市徐水区202103-下半月lgwef5a50jh598581河北省石家庄正定县202104-上半月lgwef5a50jh598581北京市北京市海淀区202104-下半月lgwef5a50jh598581天津市天津市西青区202105-上半月lgwef5a50jh598581北京市北京市房山区202106-下半月lgwef5a50jh598581天津市天津市西青区202106-上半月lgwef5a50jh598581河北省石家庄裕华区202106-下半月lgwef5a50jh598581河北省石家庄正定县
[0092]
基于上表可以知，“河北省保定市徐水区”这一行车区域对应的预设时间区间的数量最多，为3个。由此可以确定，vin码为lgwef5a50jh598581的车辆的所属区域为河北省保定市徐水区。
[0093]
本技术实施例提出的一种车辆所属区域确定方法，获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据，针对每个预设时间区间，根据该预设时间区间内的多个行车坐标数据确定该预设时间区间对应的行车区域，根据至少一个预设时间区间对应的行车区域，确定目标车辆所属的区域。如此，本技术根据车辆的行车坐标数据确定车辆的所属
区域，保证所属区域的准确性，进一步保证了基于上述所属区域对车辆进行分析时，分析结果的准确性。
[0094]
此外，本技术实施例提供的一种车辆所属区域确定方法，只需要在确定出目标坐标数据之后调用一次地图接口。相比于现有的一些通过实时将车辆采集的行车坐标数据通过调用地图接口转换为行政区的方式，进而确定车辆所属区域的方式，本技术明显减少了地图接口的调用次数，而通常调用地图接口的次数是由限制的，或需要花费一定费用的，因此本技术明显减少了资源浪费。
[0095]
采用本技术实施例提供的车辆所属区域确定方法可以对所有的车辆进行处理，从而得到车辆的所属行政区划。
[0096]
在实际应用中，如果车辆从一个行政区划转到了另一个地方使用，长时间在另一个行政区划行使，那么通过本技术实施例提供的车辆所属区域确定方法，则可以得到该车辆所属的新的区域，从而实现对车辆所属的区域的自动矫正，为车联数据分析的准确度提供有力支撑。
[0097]
参见图4，在本技术另一实施例提供的一种车辆所属区域确定装置的框图，如图4所示，该装置可以包括：
[0098]
获取模块401，用于获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据；
[0099]
行车区域确定模块402，用于针对每个所述预设时间区间，根据所述预设时间区间内的多个行车坐标数据确定所述预设时间区间对应的行车区域；
[0100]
所属区域确定模块403，用于根据至少一个所述预设时间区间对应的行车区域，确定所述目标车辆所属的区域。
[0101]
作为一个实施例，行车区域确定模块402，可以包括(图4中未示出)：
[0102]
过滤子模块，用于去除预设时间区间内的多个行车坐标数据中的异常数据；
[0103]
计算子模块，用于计算剩余的多个行车坐标数据的平均值，得到目标坐标数据；
[0104]
确定子模块，用于确定与所述目标坐标数据对应的区域，并将所述区域作为所述预设时间区间对应的行车区域。
[0105]
作为一个实施例，过滤子模块，具体用于：
[0106]
计算多个所述行车坐标数据的横坐标平均值和纵坐标平均值；
[0107]
计算多个所述行车坐标数据的横坐标标准差和纵坐标标准差；
[0108]
根据所述横坐标平均值和所述横坐标标准差确定横坐标有效区间；
[0109]
根据所述纵坐标平均值和所述纵坐标标准差确定纵坐标有效区间；
[0110]
将多个所述行车坐标数据中横坐标不在所述横坐标有效区间或纵坐标不在所述纵坐标有效区间内的行车坐标数据作为异常数据，进行去除。
[0111]
作为一个实施例，确定子模块，具体用于：
[0112]
确定预设的地图中与所述目标坐标数据对应的目标地址；
[0113]
确定所述目标地址所属的行政区域；
[0114]
将所述行政区域作为所述目标坐标数据对应的区域。
[0115]
作为一个实施例，所属区域确定模块403，具体用于：
[0116]
若所述预设时间区间的数量为1，则将所述预设时间区间对应的行车区域作为所
述目标车辆所属的区域；
[0117]
若所述预设时间区间的数量为多个，则确定多个所述预设时间区间对应的行车区域中，各行车区域对应的所述预设时间区间的数量，将对应的所述预设时间区间的数量最多的行车区域作为所述目标车辆所属的区域。
[0118]
作为一个实施，获取模块401，可以包括(图4中未示出)：
[0119]
区间确定子模块，用于确定至少一个预设时间区间；
[0120]
获取子模块，用于针对每个所述预设时间区间，获取所述目标车辆在所述预设时间区间内多个行车坐标数据。
[0121]
作为一个实施，区间确定子模块，具体用于：
[0122]
获取输入的时间区间；
[0123]
确定所述时间区间的时间长度是否大于预设时间长度；
[0124]
若确定所述时间区间的时间长度不大于所述预设时间长度，则将所述时间区间作为一个预设时间区间；
[0125]
若确定所述时间区间的时间长度大于所述预设时间长度，则按照预设的划分规则将所述时间区间划分为多个预设时间区间，所述预设时间区间的时间长度不大于所述预设时间长度。
[0126]
所述车辆所属区域确定装置包括处理器和存储器，上述获取模块、行车区域确定模块、所属区域确定模块等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
[0127]
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来达到提高车辆所属区域分析的准确性。
[0128]
本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述车辆所属区域确定方法。
[0129]
本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述车辆所属区域确定方法。
[0130]
本发明实施例提供了一种电子设备50，如图5所示，该电子设备包括至少一个处理器501、以及与处理器连接的至少一个存储器502、总线503；其中，处理器501、存储器502通过总线503完成相互间的通信；处理器501用于调用存储器502中的程序指令，以执行上述的车辆所属区域确定方法。本文中的电子设备50可以是服务器、pc、pad、手机等。
[0131]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：
[0132]
获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据；
[0133]
针对每个所述预设时间区间，根据所述预设时间区间内的多个行车坐标数据确定所述预设时间区间对应的行车区域；
[0134]
根据至少一个所述预设时间区间对应的行车区域，确定所述目标车辆所属的区域。
[0135]
所述根据所述预设时间区间内的多个行车坐标数据确定所述预设时间区间对应的行车区域，包括：
[0136]
去除所述预设时间区间内的多个所述行车坐标数据中的异常数据；
[0137]
计算剩余的多个所述行车坐标数据的平均值，得到目标坐标数据；
[0138]
确定与所述目标坐标数据对应的区域，并将所述区域作为所述预设时间区间对应的行车区域。
[0139]
所述去除所述预设时间区间内的多个所述行车坐标数据中的异常数据，包括：
[0140]
计算多个所述行车坐标数据的横坐标平均值和纵坐标平均值；
[0141]
计算多个所述行车坐标数据的横坐标标准差和纵坐标标准差；
[0142]
根据所述横坐标平均值和所述横坐标标准差确定横坐标有效区间；
[0143]
根据所述纵坐标平均值和所述纵坐标标准差确定纵坐标有效区间；
[0144]
将多个所述行车坐标数据中横坐标不在所述横坐标有效区间或纵坐标不在所述纵坐标有效区间内的行车坐标数据作为异常数据，进行去除。
[0145]
所述确定与所述目标坐标数据对应的区域，包括：
[0146]
确定预设的地图中与所述目标坐标数据对应的目标地址；
[0147]
确定所述目标地址所属的行政区域；
[0148]
将所述行政区域作为所述目标坐标数据对应的区域。
[0149]
所述根据至少一个所述预设时间区间对应的行车区域，确定所述目标车辆所属的区域，包括：
[0150]
若所述预设时间区间的数量为1，则将所述预设时间区间对应的行车区域作为所述目标车辆所属的区域；
[0151]
若所述预设时间区间的数量为多个，则确定多个所述预设时间区间对应的行车区域中，各行车区域对应的所述预设时间区间的数量，将对应的所述预设时间区间的数量最多的行车区域作为所述目标车辆所属的区域。
[0152]
所述获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据，包括：
[0153]
确定至少一个预设时间区间；
[0154]
针对每个所述预设时间区间，获取所述目标车辆在所述预设时间区间内多个行车坐标数据。
[0155]
所述确定至少一个预设时间区间，包括：
[0156]
获取输入的时间区间；
[0157]
确定所述时间区间的时间长度是否大于预设时间长度；
[0158]
若确定所述时间区间的时间长度不大于所述预设时间长度，则将所述时间区间作为一个预设时间区间；
[0159]
若确定所述时间区间的时间长度大于所述预设时间长度，则按照预设的划分规则将所述时间区间划分为多个预设时间区间，所述预设时间区间的时间长度不大于所述预设时间长度。
[0160]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0161]
在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(cpu)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。
[0162]
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。
[0163]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0164]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0165]
本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0166]
以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种车辆所属区域确定方法，其特征在于，包括：获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据；针对每个所述预设时间区间，根据所述预设时间区间内的多个行车坐标数据确定所述预设时间区间对应的行车区域；根据至少一个所述预设时间区间对应的行车区域，确定所述目标车辆所属的区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设时间区间内的多个行车坐标数据确定所述预设时间区间对应的行车区域，包括：去除所述预设时间区间内的多个所述行车坐标数据中的异常数据；计算剩余的多个所述行车坐标数据的平均值，得到目标坐标数据；确定与所述目标坐标数据对应的区域，并将所述区域作为所述预设时间区间对应的行车区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述去除所述预设时间区间内的多个所述行车坐标数据中的异常数据，包括：计算多个所述行车坐标数据的横坐标平均值和纵坐标平均值；计算多个所述行车坐标数据的横坐标标准差和纵坐标标准差；根据所述横坐标平均值和所述横坐标标准差确定横坐标有效区间；根据所述纵坐标平均值和所述纵坐标标准差确定纵坐标有效区间；将多个所述行车坐标数据中横坐标不在所述横坐标有效区间或纵坐标不在所述纵坐标有效区间内的行车坐标数据作为异常数据，进行去除。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定与所述目标坐标数据对应的区域，包括：确定预设的地图中与所述目标坐标数据对应的目标地址；确定所述目标地址所属的行政区域；将所述行政区域作为所述目标坐标数据对应的区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个所述预设时间区间对应的行车区域，确定所述目标车辆所属的区域，包括：若所述预设时间区间的数量为1，则将所述预设时间区间对应的行车区域作为所述目标车辆所属的区域；若所述预设时间区间的数量为多个，则确定多个所述预设时间区间对应的行车区域中，各行车区域对应的所述预设时间区间的数量，将对应的所述预设时间区间的数量最多的行车区域作为所述目标车辆所属的区域。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据，包括：确定至少一个预设时间区间；针对每个所述预设时间区间，获取所述目标车辆在所述预设时间区间内多个行车坐标数据。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定至少一个预设时间区间，包括：获取输入的时间区间；确定所述时间区间的时间长度是否大于预设时间长度；
若确定所述时间区间的时间长度不大于所述预设时间长度，则将所述时间区间作为一个预设时间区间；若确定所述时间区间的时间长度大于所述预设时间长度，则按照预设的划分规则将所述时间区间划分为多个预设时间区间，所述预设时间区间的时间长度不大于所述预设时间长度。8.一种车辆所属区域确定装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据；行车区域确定模块，用于针对每个所述预设时间区间，根据所述预设时间区间内的多个行车坐标数据确定所述预设时间区间对应的行车区域；所属区域确定模块，用于根据至少一个所述预设时间区间对应的行车区域，确定所述目标车辆所属的区域。9.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，处理器、存储器通过总线完成相互间的通信；处理器用于调用存储器中的程序指令，以执行权利要求1-7任一所述的车辆所属区域确定方法的步骤。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使计算机执行权利要求1-7任一所述的车辆所属区域确定方法的步骤。

技术总结
本发明提出一种车辆所属区域确定方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取目标车辆在至少一个预设时间区间内的多个行车坐标数据，针对每个预设时间区间，根据该预设时间区间内的多个行车坐标数据确定该预设时间区间对应的行车区域，根据至少一个预设时间区间对应的行车区域，确定目标车辆所属的区域。如此，本申请根据车辆的行车坐标数据确定车辆的所属区域，保证所属区域的准确性，进一步保证了基于上述所属区域对车辆进行分析时，分析结果的准确性。果的准确性。果的准确性。


技术研发人员：王晓涛
受保护的技术使用者：北京国双科技有限公司
技术研发日：2021.12.30
技术公布日：2023/7/12