[发明专利]一种基于深度学习的交通事故责任评估方法及装置在审
| 申请号： | 201910223759.9 | 申请日： | 2019-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN110070642A | 公开（公告）日： | 2019-07-30 |
| 发明（设计）人： | 朱劲松;宋金博 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G07C5/08 | 分类号： | G07C5/08;G07C5/00;G08G1/017;G08G1/01 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的交通事故责任评估方法及装置，由行车记录仪获取本车行车数据，由道路监控设备监控车辆行驶；录入发生事故的车辆信息，从数据库中调取获得事故车辆数据；通过神经网络算法训练交通事故责任评估模型；将事故车辆数据输入交通事故责任评估模型，由交通事故责任评估模型输出得到事故责任评估结果发送给用户端。本发明能够实现交通事故证据的集中管理，自动且高效的进行交通事故责任评估；评估结果精确，具有较强的法律依据；评估速度快，能够大大提高交通事故处理工作的效率，避免人力物力的浪费；能够全面的进行证据分析判断，使责任评估结果公平合理。 | ||
| 搜索关键词： | 交通事故责任 评估结果 评估模型 评估 事故车辆 神经网络算法训练 道路监控设备 交通事故处理 行车记录仪 车辆信息 法律依据 集中管理 监控车辆 人力物力 事故责任 行车数据 证据分析 用户端 调取 录入 交通事故 数据库 行驶 输出 学习 证据 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的交通事故责任评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S100，数据采集：由行车记录仪获取本车行车数据打包后获得行车记录数据包，由道路监控设备监控车辆行驶并将车辆监控数据打包并标记标签获得车辆监控数据包，并将所有数据包均传送至管理服务器的数据库储存；S200，数据调取：录入发生事故的车辆信息，从数据库中调取相应的行车记录数据包和道路监控数据包；并将行车记录数据包和道路监控数据包进行分解处理，获得事故车辆数据；S300，模型构建：将统计的历史交通事故数据和实测的交通事故数据作为训练集，通过神经网络算法训练交通事故责任评估模型；S400，事故评估：将事故车辆数据输入交通事故责任评估模型，由交通事故责任评估模型输出得到事故责任评估结果；S500，结果获取：将所述事故责任评估结果和事故车辆数据打包发送给用户端。
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