[发明专利]一种车辆风险评估方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明公开了一种车辆风险评估方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取待评估车辆的交管数据；采用卡方检验计算所述二级指标中类别变量的分值；采用逻辑回归分析算法计算二级指标中数值变量的分值；根据类别变量的分值和数据变量的分值求和得到每个一级指标的分值；根据多个一级指标的分值确定待评估车辆的风险评估结果。通过实施本发明，采用的是基于大数据统计和分析的模型，可解释性更强，对于实际应用的指导意义更好。解决了样本标注困难的问题；由于该方法能够输出各类指标的得分，能够用于车辆风险的动态监控，溯源车辆风险等级的变化主要由那类指标变化导致的，明确对于车辆群体的风险监管方向。

技术领域

本发明涉及交通安全技术领域，具体涉及一种车辆风险评估方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

一直以来，机动车作为交通管理的主要对象都受到了交通管理者的重点管控，但由于机动车数量的剧增，交管部门有限的警力资源己经难以支撑对其进行全方位的严格管控，致使各类交通违法和乱象层出不穷。给人们的交通出行安全带来极大的隐患。结合交通管理实战需求，建立机动车管控体系，实现车辆的高效精准管理，势在必行。

为实现车辆精准管理，通常根据车辆档案信息、历史违法信息、交通事故信息等相关信息建立风险评估积分模型，积分越高车辆风险越高，交通管理者对风险高的车辆越需要严加管控，但是目前的风险评估模型存在不精确的问题。因此，研究考虑多风险影响因素的车辆运行风险评估方法具有很大的意义。对车辆风险估计方法进行研究，对提升智能交通汽车核心竞争力，对培育我国汽车产业增长点，也有重要的意义。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了涉及一种车辆风险评估方法、装置、存储介质及电子设备，以解决现有技术中对于车辆风险评估不精确的技术问题。

本发明提出的技术方案如下：

本发明实施例第一方面提供一种车辆风险评估方法，包括：获取待评估车辆的交管数据，所述交管数据包括多个一级指标和每个一级指标对应的二级指标；采用卡方检验计算所述二级指标中类别变量的分值；采用逻辑回归分析算法计算所述二级指标中数值变量的分值；根据所述类别变量的分值和所述数据变量的分值求和得到每个一级指标的分值；根据多个一级指标的分值确定待评估车辆的风险评估结果。

可选地，其特征在于，采用卡方检验计算所述二级指标中类别变量的分值，包括：根据所述二级指标中的每个类别变量和待评估车辆是否发生事故生成列联表；基于所述列联表的观测值和期望值进行卡方和自由度计算，得到计算结果；根据所述计算结果生成所述二级指标中类别变量的分值。

可选地，采用逻辑回归分析算法计算所述二级指标中数值变量的分值，包括：对数值变量进行异常值和缺失值处理；训练逻辑回归模型，对逻辑回归模型中的参数进行调整，得到调整后的逻辑回归模型；采用调整后的逻辑回归模型计算二级指标中数值变量和待评估车辆发生事故系数之间的相关系数；根据所述相关系数确定数值变量的分值。

可选地，对数值变量进行异常值和缺失值处理之后，还包括：对数值变量进行卡方分箱操作。

可选地，根据多个一级指标的分值确定待评估车辆的风险评估结果，包括：采用熵权法计算每个一级指标的权重；根据所述权重对所有一级指标进行加权求和，得到待评估车辆的总分；根据待评估车辆的总分确定风险评估结果。

可选地，根据待评估车辆的总分确定风险评估结果，包括：当待评估车辆包括多辆车时，根据聚类算法对待评估车辆的总分进行聚类；根据聚类结果确定待评估车辆的风险等级。