[发明专利]非机动车事故的数据处理方法、装置和云端服务器

权利要求书

1.一种非机动车事故的数据处理方法，应用于云端服务器，其特征在于，包括：

接收并根据触发指令，获取预设时间段内目标非机动车的多个骑行数据组；其中，所述触发指令包括在目标非机动车发生事故的情况下所生成的指令数据；所述骑行数据组包含有骑行参数和环境图片；

处理所述预设时间段内目标非机动车的多个骑行数据组，得到与所述事故相关的目标结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述骑行参数包括以下至少之一：位置定位参数、骑行速度、骑行加速度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在接收并根据触发指令，获取预设时间段内目标非机动车的多个骑行数据组之前，所述方法还包括：

接收目标非机动车每间隔预设的时间间隔所采集的骑行数据组；其中，所接收到的骑行数据组还携带有采集时间和目标非机动车的身份标识；

将所述骑行数据组保存于与目标非机动车的身份标识对应的目标数据库中，并在所述目标数据库中建立所述骑行数据组与采集时间之间的对应关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，接收触发指令，包括：

接收目标用户通过终端设备所发起的事故处理请求；其中，所述事故处理请求至少携带有目标非机动车的身份标识；

响应所述事故处理请求，生成对应的触发指令；

或，

接收目标非机动车发送的当前时间点的骑行数据组；

根据所述当前时间点的骑行数据组中的骑行参数，确定目标非机动车当前时间点是否发生事故；

在确定目标非机动车当前时间点发生事故的情况下，生成对应的触发指令。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，处理所述预设时间段内目标非机动车的多个骑行数据组，得到与所述事故相关的目标结果，包括：

根据所述预设时间段内目标非机动车的多个骑行数据组，确定出预设时间段内目标非机动车的骑行特征、相对运动特征、环境特征；

根据预设时间段内目标非机动车的骑行特征、相对运动特征、环境特征，生成所述目标结果；其中，所述目标结果包括以下至少之一：事故类型、事故起因、事故责任方。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述骑行特征包括以下至少之一：骑行方向特征、速度特征、加速度特征、转向操作特征；

所述相对运动特征包括以下至少之一：目标非机动车与事故对象设备之间的相对距离特征、目标非机动车与事故对象设备之间的相对位置特征、目标非机动车与事故对象设备之间的相对朝向特征；

所述环境特征包括以下至少之一：目标非机动车所在车道的类型标识、目标非机动车所处位置与所在车道的中心线的偏移距离、目标非机动车所处位置的邻近范围内的交通标识、事故对象设备的状态特征。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述预设时间段内目标非机动车的多个骑行数据组，确定出预设时间段内目标非机动车的骑行特征、相对运动特征、环境特征，包括：

调用预设的图像处理模型，处理多个骑行数据组中的环境图片，获取预设时间段内目标非机动车的环境特征；

根据多个骑行数据组中的骑行参数，构建目标非机动车预设时间段内的运动轨迹；并根据所述预设时间段内的运动轨迹，提取出预设时间段内目标非机动车的骑行特征；

组合使用多个骑行数据组中的环境图片、骑行参数，确定出预设时间段内目标非机动车的相对运动特征。