[发明专利]一种基于主动学习的汽车碰撞检测方法

权利要求书

1.一种基于主动学习的汽车碰撞检测方法，包括安装在车辆上的车载终端设备，通过加速度传感器实时监测车辆的纵向、横向、竖向的三轴加速度值X、Y、Z，预定连续时间T1内，任一三轴加速度值大于预定值A，则设备上传碰撞报告至系统平台供进一步查阅，其特征在于：基于设备上传的碰撞报告，对车辆碰撞进行检测，具体检测步骤包括，

步骤一：过滤异常碰撞报告；

步骤二：过滤频繁碰撞的碰撞报告；

步骤三：过滤车辆碰撞后继续行驶的碰撞报告；

步骤四：设定ASI阈值M，过滤ASI＜M的碰撞报告；

步骤五：利用三轴加速度值X、Y、Z，对过滤后的碰撞报告进行层次分类，每一类刻画一种车辆碰撞类型；

步骤六：基于初次分类结果，在每一类中随机抽取P％的碰撞报告样本，进行人工判断；

步骤七：如果某一类碰撞报告中的人工判断样本都是真实碰撞或都是假碰撞，则说明该类真实刻画了一种车辆碰撞类型；如果某一类碰撞报告中的人工判断样本既包含真实碰撞又包含假碰撞，则说明该类并未刻画出一种车辆碰撞类型，需要对该类继续进行分类；

步骤八：在之后的每次层次分类中，不断增加人工判断样本，通过不断的增加人工判断样本，最终使每一类的人工判断样本比例达到P％以上且该类所有人工判断样本都是同一类型的碰撞。

2.根据权利要求1所述的基于主动学习的汽车碰撞检测方法，其特征在于：所述步骤二还包括通过观察系统平台上，车辆碰撞报告产生的时间段及报告数量的分布情况，来预定时间段T5内，如果车辆碰撞报告超过预定频数F，则认为该车辆上的车载终端设备安装不当或设备加速度阈值设定过低，导致设备频繁上传碰撞报告，这些报告并未反映车辆的真实碰撞情况，则将其过滤掉。

3.根据权利要求2所述的基于主动学习的汽车碰撞检测方法，其特征在于：所述步骤三还包括预定碰撞时点后的时间段T6内，车辆行驶速度降至S以下，则认为车辆碰撞后停车，反之，则认为车辆碰撞后继续行驶，将车辆碰撞后继续行驶的碰撞报告过滤掉。

4.根据权利要求3所述的基于主动学习的汽车碰撞检测方法，其特征在于：所述步骤四还包括通过对系统平台中，部分ASI区间的碰撞报告进行人工确认，判断其是否为真实碰撞，从而得到相应ASI区间的真实碰撞率，最后利用数学模型拟合这些数据，预测出真实碰撞率为0时对应的ASI值，同时参考真实碰撞报告中ASI值的分布情况，最终确定阈值M。

5.根据权利要求4所述的基于主动学习的汽车碰撞检测方法，其特征在于：所述步骤五中的车辆碰撞类型包括真实碰撞类型和假碰撞类型，所述真实碰撞类型包括正面碰撞、侧面碰撞、尾部碰撞和翻车，所述假碰撞类型包括车身颠簸、急加速、急减速、急转弯。

6.根据权利要求5所述的基于主动学习的汽车碰撞检测方法，其特征在于：所述步骤六还包括根据样本量和数据质量确定P值，通过参考相关辅助指标及观察碰撞后车辆行驶轨迹，人工判断这P％的样本是否为真实碰撞,所述相关辅助指标包括国际上通用的衡量事故受伤人员损伤程度的指标。

7.根据权利要求6所述的基于主动学习的汽车碰撞检测方法，其特征在于：所述步骤七还包括有策略地选择需要人工进行标记的样本，帮助分类器快速学习。

8.根据权利要求7所述的基于主动学习的汽车碰撞检测方法，其特征在于：所述步骤一的异常碰撞报告包括ASI＝0的碰撞报告。