[发明专利]车辆风险的评估方法、装置及接口设备

权利要求书

1.一种车辆风险的评估方法，其特征在于，包括：

获取车辆的至少一类车辆数据；

根据所述至少一类车辆数据，获取驾驶所述车辆时存在的至少一种驾车风险的风险度；

基于所述至少一种驾车风险的风险度，确定所述车辆的风险评估值；

所述车辆的车辆数据包括如下至少之一：车辆在行车轨道上的定位打点数据和所述车辆的电子路单数据；

根据所述至少一类车辆数据，获取驾驶所述车辆时存在的至少一种驾车风险的风险度，包括：使用所述车辆在行车轨道上的定位打点数据和所述电子路单数据，计算得到每个路径特征的特征值；基于至少一个路径特征进行第二逻辑训练，生成所述车辆的驾车路径风险的风险度；

在所述车辆的车辆数据还包括车辆的保险数据的情况下，在根据所述至少一类车辆数据，获取驾驶所述车辆时存在的至少一种驾车风险的风险度之前，所述方法还包括：获取保险次数超过预定次数的至少一个车辆，并对所述保险次数超过预定次数的车辆进行风险评估。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述驾车风险至少包括：驾车行为风险和驾车路径风险，其中，用于表征所述驾车行为风险的驾车行为特征至少包括如下之一：基于速度的风险特征、基于加速度的风险特征、基于转弯的风险特征和基于疲劳驾驶的风险特征；用于表征所述驾车路径风险的路径特征至少包括：基于驾车时间的风险特征、基于车辆承载的风险特征、基于路径长度的风险特征和基于路径上发生的事故的风险特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述至少一类车辆数据，获取驾驶所述车辆时存在的至少一种驾车风险的风险度，包括：

使用所述车辆在行车轨道上的定位打点数据，计算每个驾车行为特征的特征值；

基于至少一个驾车行为特征的特征值进行第一逻辑训练，生成所述车辆的驾车行为风险的风险度。

4.根据权利要求2至3中任意一项所述的方法，其特征在于，对每个所述驾车行为特征和/或每个所述路径特征进行预处理，其中，所述预处理包括如下至少之一：归一化处理和过滤处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述过滤处理为基于机器学习算法对每个所述驾车行为特征和/或每个所述路径特征进行所述过滤处理，得到关键风险特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述至少一种驾车风险的风险度，确定所述车辆的风险评估值，包括：对所述驾车风险的风险度进行求平均计算，得到所述车辆的风险评估值。

7.一种车辆风险的评估装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取车辆的至少一类车辆数据；

第二获取模块，用于根据所述至少一类车辆数据，获取驾驶所述车辆时存在的至少一种驾车风险的风险度；

确定模块，用于基于所述至少一种驾车风险的风险度，确定所述车辆的风险评估值；

所述车辆的车辆数据包括如下至少之一：车辆在行车轨道上的定位打点数据和所述车辆的电子路单数据；

所述第二获取模块包括：第二计算模块，用于使用所述车辆在行车轨道上的定位打点数据和所述电子路单数据，计算得到每个路径特征的特征值；第二生成模块，用于基于至少一个路径特征进行第二逻辑训练，生成所述车辆的驾车路径风险的风险度；

第一评估模块，用于在所述车辆的车辆数据还包括车辆的保险数据的情况下，获取保险次数超过预定次数的至少一个车辆，并对所述保险次数超过预定次数的车辆进行风险评估。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述的车辆风险的评估方法。

9.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的车辆风险的评估方法。