[發(fā)明專利]駕駛員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810319376.7
• 申請(qǐng)日: 2018-04-11
• 公開（公告）號(hào): CN108492053A
• 公開（公告）日: 2018-09-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊海軍;侯玉鵬
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京汽車研究總院有限公司;優(yōu)必愛信息技術(shù)（北京）有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q40/08
• 代理公司: 北京細(xì)軟智谷知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11471
• 代理人: 劉靜榮

本申請(qǐng)涉及一種駕駛員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和裝置。由于駕駛員的模型所需維度對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)是從包含多種數(shù)據(jù)源中得到的，其中的數(shù)據(jù)源包括GPS數(shù)據(jù)，車載盒子數(shù)據(jù)，交通數(shù)據(jù)，天氣數(shù)據(jù)，駕駛員數(shù)據(jù)，地圖數(shù)據(jù)和出險(xiǎn)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源非常豐富，基于此，用于評(píng)估的數(shù)據(jù)更加全面，訓(xùn)練得到的機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型輸出的駕駛員的類別以及評(píng)分，可以反映每類駕駛員的等級(jí)，又由于數(shù)據(jù)源中包含了出險(xiǎn)數(shù)據(jù)，駕駛員的評(píng)分是通過對(duì)所述駕駛員模型的每個(gè)維度的數(shù)據(jù)賦予權(quán)重綜合計(jì)算得到的，因而得到的駕駛員的類別和評(píng)分更加準(zhǔn)確，所以據(jù)此模型而定的車險(xiǎn)定價(jià)也更加準(zhǔn)確。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及駕駛員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種駕駛員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和裝置。

背景技術(shù)

隨著道路車輛的增多，道路上的交通事故頻繁發(fā)生。為減少損失，大多車輛都參與了車險(xiǎn)。相關(guān)技術(shù)中，有基于駕駛員行為而定保費(fèi)的車險(xiǎn)，目前的車險(xiǎn)定價(jià)時(shí)，由于所參考的數(shù)據(jù)源單一，如僅包含手機(jī)全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System，GPS)數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)采集率低，無法對(duì)車險(xiǎn)準(zhǔn)確定價(jià)。

發(fā)明內(nèi)容

為至少在一定程度上克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N駕駛員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和裝置。

根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的第一方面，提供一種駕駛員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練方法，包括：

獲取樣本數(shù)據(jù)；所述樣本數(shù)據(jù)中包含多種數(shù)據(jù)源，每種數(shù)據(jù)源中至少包含一個(gè)維度的數(shù)據(jù)；所述多種數(shù)據(jù)源包括GPS數(shù)據(jù)，車載盒子數(shù)據(jù)，交通數(shù)據(jù)，天氣數(shù)據(jù)，駕駛員數(shù)據(jù)，地圖數(shù)據(jù)和出險(xiǎn)數(shù)據(jù)；

確定駕駛員模型所需維度；

從所述樣本數(shù)據(jù)中篩選所述所需維度對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，得到駕駛員模型；

將所述駕駛員模型的數(shù)據(jù)輸入機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練得到駕駛員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，輸出不同類別的駕駛員以及駕駛員的評(píng)分；所述駕駛員的評(píng)分反映每類駕駛員的等級(jí)，所述駕駛員的評(píng)分是通過對(duì)所述駕駛員模型的每個(gè)維度的數(shù)據(jù)賦予權(quán)重綜合計(jì)算得到的。

較佳地，所述機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型為LR模型或者GBDT模型。

根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的第二方面，提供一種駕駛員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括：

按照預(yù)設(shè)的駕駛員模型所需維度，獲取待評(píng)估駕駛員每個(gè)維度的數(shù)據(jù)，得到待評(píng)估數(shù)據(jù)；所述待評(píng)估數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源包含多種數(shù)據(jù)源，每種數(shù)據(jù)源中至少包含一個(gè)維度的數(shù)據(jù)；所述多種數(shù)據(jù)源包括GPS數(shù)據(jù)，車載盒子數(shù)據(jù)，交通數(shù)據(jù)，天氣數(shù)據(jù)，駕駛員數(shù)據(jù)，地圖數(shù)據(jù)和出險(xiǎn)數(shù)據(jù)；

將獲取的待評(píng)估駕駛員的待評(píng)估數(shù)據(jù)輸入到如以上任一項(xiàng)所述的方法訓(xùn)練的駕駛員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，輸出待評(píng)估駕駛員的類別以及待評(píng)估駕駛員的評(píng)分。

較佳地，所述方法還包括：

根據(jù)輸出的待評(píng)估駕駛員的類別以及待評(píng)估駕駛員的評(píng)分，確定所述待評(píng)估駕駛員的車險(xiǎn)產(chǎn)品。

較佳地，駕駛員的評(píng)分越低，駕駛員的風(fēng)險(xiǎn)越高；所述方法還包括：當(dāng)輸出的所述待評(píng)估駕駛員的評(píng)分低于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，發(fā)出報(bào)警提示。

根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的第三方面，提供一種駕駛員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練裝置，包括：

樣本獲取模塊，用于獲取樣本數(shù)據(jù)；所述樣本數(shù)據(jù)中包含多種數(shù)據(jù)源，每種數(shù)據(jù)源中至少包含一個(gè)維度的數(shù)據(jù)；所述多種數(shù)據(jù)源包括GPS數(shù)據(jù)，車載盒子數(shù)據(jù)，交通數(shù)據(jù)，天氣數(shù)據(jù)，駕駛員數(shù)據(jù)，地圖數(shù)據(jù)和出險(xiǎn)數(shù)據(jù)；

維度確定模塊，用于確定駕駛員模型所需維度；

駕駛員模型建立模塊，用于從所述樣本數(shù)據(jù)中篩選所述所需維度對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，得到駕駛員模型；