[发明专利]一种车辆风险判别方法和装置

说明书

本申请涉及一种车辆风险判别方法和装置，所述方法包括：采集车辆行驶信息，并对所述车辆行驶信息进行预处理；根据预处理后的车辆行驶信息对该车辆进行风险判别。本申请提供的技术方案，实现了对车辆的位置信息的实时监控，有效地做到贷前风险审查，贷中风险预警，提高了汽车贷款的资产质量，为现代汽车金融提供新的风险控制手段。

技术领域

本申请涉及汽车金融风险评估技术领域，具体涉及一种车辆风险判别方法和装置。

背景技术

汽车消费的快速增长、消费主体年轻化与消费观念的转变使得我国汽车金融市场持续增长，巨大的市场意味着汽车金融的风险控制和贷后管理显得更为关键，以客户的央行征信判定还款能力的传统汽车金融风控模式已经不能满足新时代的需求。智能车联网技术的发展，为收集汽车状态和驾驶行为数据提供了技术基础。

相关技术中，利用K-means聚类来获取汽车常停点，起止点以城市级别为标准但是范围过大，且考虑到聚类模型对车辆行驶信息数据的敏感因素，导致不同的聚类中心会产生不同聚类结果和不同准确率，从而造成聚类结果的不准确，对汽车风险判别产生影响。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中存在的汽车常停点的聚类结果不准确影响汽车风险判别的问题，本申请提供一种车辆风险判别方法和装置。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种车辆风险判别方法，所述方法包括：

采集车辆行驶信息，并对所述车辆行驶信息进行预处理；

根据预处理后的车辆行驶信息对该车辆进行风险判别。

优选的，所述车辆行驶信息，包括：车主的ID信息、车辆的GPS数据和车辆的停车时长数据；

所述车辆的GPS数据包括若干条车辆的位置信息，所述车辆的位置信息由车辆的GPS经度坐标和车辆的GPS纬度坐标组成；

所述车辆的停车时长数据包括车辆的停车开始时间、车辆的停车结束时间和车辆的停车时长。

进一步的，所述对所述车辆行驶信息进行预处理，包括：

a.将所述车辆行驶信息中车辆的GPS数据转化成地球坐标系；

b.对转化成地球坐标系后的车辆的GPS数据进行异常值删除和缺失值插补；

c.利用离散标准化方法对进行异常值删除和缺失值插补后的车辆的GPS数据进行归一化，获取待用的车辆的GPS数据；

d.若待用的车辆的GPS数据中存在车辆的位置信息对应的车辆的停车开始时间大于或等于车辆的停车结束时间，则删除该条车辆的位置信息直至车辆的GPS数据中不存在车辆的位置信息对应的车辆的停车开始时间大于或等于车辆的停车结束时间，输出待用的车辆的GPS数据；

若待用的车辆的GPS数据中不存在车辆的位置信息对应的车辆的停车开始时间大于或等于车辆的停车结束时间，则输出待用的车辆的GPS数据。

具体的，所述步骤c，包括：

若所述转化成地球坐标系后的车辆的GPS数据中存在车辆的位置信息不属于转化成地球坐标系后的车辆的GPS数据的阈值范围，则该条车辆的位置信息异常，并删除该条车辆的位置信息；

若所述转化成地球坐标系后的车辆的GPS数据存在车辆的位置信息缺失，则利用该条车辆的位置信息的前5条车辆的位置信息和后5条车辆的位置信息的均值进行插补。

进一步的，所述根据预处理后的车辆行驶信息对该车辆进行风险判别，包括：

S1.初始化聚类半径Eps和密度阈值MinPts，以待用的车辆的GPS数据中的车辆的位置信息为样本，利用DBSCAN密度聚类算法将待用的车辆的GPS数据分为K个聚类簇；