本发明涉及监控，尤其涉及一种异常车辆检测方法、装置、电子设备和可读存储介质。
背景技术：
1、在高速道路上，一些车辆，特别是高档车辆的车主会故意伪造两辆车相撞的交通事故，以达到向当事车主索要钱财的目的，这不仅会危害当事车主的利益，还会导致高速道路发生拥堵等危害。
2、因此，如何识别出故意伪造两辆车相撞事故的异常车辆，是相关领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本发明提供一种异常车辆检测方法、装置、电子设备和可读存储介质，用以解决现有技术中如何识别出故意伪造两辆车相撞事故的异常车辆的技术问题。
2、本发明提供一种异常车辆检测方法，包括：
3、获取摄像设备采集到的至少一个待检测车辆的抓拍图像数据，所述抓拍图像数据包括所述待检测车辆在至少一次出行过程中的第一抓拍图像；
4、针对每个所述待检测车辆，基于所述待检测车辆在每次出行过程中的第一抓拍图像，获取所述待检测车辆的目标特征信息，所述目标特征信息用于表征所述待检测车辆在所述出行过程中的异常信息；
5、基于所述目标特征信息，确定所述待检测车辆在每次出行过程中对应的第一异常参数，所述第一异常参数用于表征所述待检测车辆为伪造交通事故的异常车辆的概率；
6、基于每个所述待检测车辆在每次出行过程中对应的第一异常参数以及预设异常筛选阈值，从所述至少一个待检测车辆中确定出目标异常车辆。
7、根据本发明提供的一种异常车辆检测方法，所述目标特征信息包括车辆外观信息、车身碰撞信息、行驶速度信息以及与其他车辆的相对位置信息；
8、所述基于所述目标特征信息，确定所述待检测车辆在每次出行过程中对应的第一异常参数，包括：
9、基于所述车辆外观信息中所述待检测车辆的车牌信息以及车型信息，确定所述待检测车辆的车型加权系数；
10、基于所述车身碰撞信息中所述待检测车辆的碰撞位置，确定所述待检测车辆的碰撞加权系数；
11、基于所述行驶速度信息中所述待检测车辆的第一实时速度和第一平均速度，确定所述待检测车辆的速度加权系数；
12、基于所述相对位置信息中所述待检测车辆与所述其他车辆之间的相对位置，确定所述待检测车辆的跟随加权系数；
13、基于所述车型加权系数、所述碰撞加权系数、所述速度加权系数和所述跟随加权系数，确定所述待检测车辆对应的第一异常参数。
14、根据本发明提供的一种异常车辆检测方法，所述基于所述行驶速度信息中所述待检测车辆的第一实时速度和第一平均速度，确定所述待检测车辆的速度加权系数，包括：
15、基于所述待检测车辆经过至少两个摄像设备时的第一实时速度，确定所述待检测车辆的第一实时速度均值；
16、基于预设量化值和所述待检测车辆的第一实时速度均值，确定所述待检测车辆的第一量化均值；
17、在所述待检测车辆经过所述至少两个摄像设备时的第一平均速度不大于所述第一量化均值的情况下，基于第一速度系数确定所述速度加权系数。
18、根据本发明提供的一种异常车辆检测方法，所述基于第一速度系数确定所述速度加权系数，包括：
19、在确定所述待检测车辆存在跟随行驶行为的情况下，获取所述被跟随车辆经过所述至少两个摄像设备时的第二实时速度和第二平均速度；
20、基于所述被跟随车辆经过所述至少两个摄像设备时的第二实时速度，确定所述被跟随车辆的第二实时速度均值；
21、基于预设量化值和所述被跟随车辆的第二实时速度均值，确定所述被跟随车辆的第二量化均值；
22、在所述被跟随车辆经过所述至少两个摄像设备时的第二平均速度不大于所述第二量化均值的情况下，基于第一速度系数和第二速度系数确定所述速度加权系数。
23、根据本发明提供的一种异常车辆检测方法，所述预设异常筛选阈值包括第一异常阈值和第一数量阈值；
24、所述基于每个所述待检测车辆在每次出行过程中对应的第一异常参数以及预设异常筛选阈值，从所述至少一个待检测车辆中确定出目标异常车辆，包括：
25、针对每个所述待检测车辆，基于所述待检测车辆在每次出行过程中对应的第一异常参数，确定所述待检测车辆对应的第一参数集合；
26、基于每个所述待检测车辆的第一参数集合、所述第一异常阈值和所述第一数量阈值，确定出至少一个候选异常车辆；
27、针对每个所述候选异常车辆，获取所述候选异常车辆在每个预设时间段内出行时的第一行驶时刻以及乘车人员的第二抓拍图像；
28、基于每个所述候选异常车辆在每个预设时间段内出行时的第一行驶时刻以及乘车人员的第二抓拍图像，从所述至少一个候选异常车辆中确定出目标异常车辆。
29、根据本发明提供的一种异常车辆检测方法，所述预设异常筛选阈值还包括第二异常阈值和第二数量阈值；
30、所述基于每个所述候选异常车辆在每个预设时间段内出行时的第一行驶时刻以及乘车人员的第二抓拍图像，从所述至少一个候选异常车辆中确定出目标异常车辆，包括：
31、基于所述第一行驶时刻、每个预设时间段对应的第一权重系数、第一开始时刻以及第一结束时刻，确定所述候选异常车辆在每个预设时间段内出行时对应的第一出行系数；
32、基于所述第二抓拍图像中所述乘车人员的人脸图像，确定所述候选异常车辆对应的乘车人员信息，并基于所述乘车人员信息确定所述候选异常车辆在每个预设时间段内出行时对应的乘车人员系数；
33、基于所述候选异常车辆在每个预设时间段内出行时对应的第一异常参数、第一出行系数和所述乘车人员系数，确定所述候选异常车辆在每个预设时间段内出行时对应的第二异常参数；
34、基于所述候选异常车辆在每个预设时间段内出行时对应的第二异常参数，确定所述候选异常车辆对应的第二参数集合；
35、基于每个所述候选异常车辆的第二参数集合、所述第二异常阈值和所述第二数量阈值，从所述至少一个候选异常车辆中确定出目标异常车辆。
36、根据本发明提供的一种异常车辆检测方法，所述方法包括：
37、基于当前车辆的第三抓拍图像确定所述当前车辆的车牌号以及车型，并基于所述当前车辆的车牌号获取所述当前车辆的当前交易次数和当前使用年限；
38、在所述当前交易次数大于预设次数阈值，所述当前使用年限大于预设年限阈值，且所述当前车辆的车型为目标车型的情况下，将所述当前车辆确定为所述待检测车辆。
39、本发明还提供一种异常车辆检测装置，包括：
40、图像采集模块，用于获取摄像设备采集到的至少一个待检测车辆的抓拍图像数据，所述抓拍图像数据包括所述待检测车辆在至少一次出行过程中的第一抓拍图像；
41、信息提取模块，用于针对每个所述待检测车辆，基于所述待检测车辆在每次出行过程中的第一抓拍图像，获取所述待检测车辆的目标特征信息，所述目标特征信息用于表征所述待检测车辆在所述出行过程中的异常信息；
42、参数确定模块，用于基于所述目标特征信息，确定所述待检测车辆在每次出行过程中对应的第一异常参数，所述第一异常参数用于表征所述待检测车辆为伪造交通事故的异常车辆的概率；
43、异常筛选模块，用于基于每个所述待检测车辆在每次出行过程中对应的第一异常参数以及预设异常筛选阈值，从所述至少一个待检测车辆中确定出目标异常车辆。
44、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的异常车辆检测方法。
45、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的异常车辆检测方法。
46、本发明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述任一种所述的异常车辆检测方法。
47、本发明提供的异常车辆检测方法、装置、电子设备和可读存储介质，基于待检测车辆在每次出行过程中的第一抓拍图像，获取待检测车辆的目标特征信息，目标特征信息用于表征待检测车辆在出行过程中的异常信息；基于目标特征信息，确定待检测车辆在每次出行过程中对应的第一异常参数，以基于第一异常参数衡量每个待检测车辆是故意伪造两辆车相撞事故的异常车辆的概率，从而基于每个待检测车辆在每次出行过程中对应的第一异常参数以及预设异常筛选阈值，从至少一个待检测车辆中筛选出目标异常车辆，从而达到自动识别故意伪造两辆车相撞事故的异常车辆的目的，进而可以采取相应的措施来保障当事车主的利益，以及避免造成高速道路发生拥堵等危害，解决了现有技术中如何识别出故意伪造两辆车相撞事故的异常车辆的技术问题。
1.一种异常车辆检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的异常车辆检测方法，其特征在于，所述目标特征信息包括车辆外观信息、车身碰撞信息、行驶速度信息以及与其他车辆的相对位置信息；
3.根据权利要求2所述的异常车辆检测方法，其特征在于，所述基于所述行驶速度信息中所述待检测车辆的第一实时速度和第一平均速度，确定所述待检测车辆的速度加权系数，包括：
4.根据权利要求3所述的异常车辆检测方法，其特征在于，所述基于第一速度系数确定所述速度加权系数，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的异常车辆检测方法，其特征在于，所述预设异常筛选阈值包括第一异常阈值和第一数量阈值；
6.根据权利要求5所述的异常车辆检测方法，其特征在于，所述预设异常筛选阈值还包括第二异常阈值和第二数量阈值；
7.根据权利要求1-4任一项所述的异常车辆检测方法，其特征在于，所述方法包括：
8.一种异常车辆检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的异常车辆检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的异常车辆检测方法。
