[发明专利]一种基于驾驶行为画像的驾驶风险因子量化方法有效
| 申请号： | 201910394540.5 | 申请日： | 2019-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN110084534B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 刘江川;张聪;樊小毅;庞海天;杨洋;邵俊松 | 申请（专利权）人： | 南京江行联加智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/2321 | 分类号： | G06F18/2321;G06F18/15;G07C5/08 |
| 代理公司： | 南京求真专利代理事务所(普通合伙) 32600 | 代理人： | 刘骐鸣 |
| 地址： | 210000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于驾驶行为画像的驾驶风险因子量化方法。首先对车辆传感器采集到的原始数据进行预处理；其次，对预处理后的车辆传感器数据，使用聚类算法对采样时间间隔、采样时间连续时长进行选择；再次，对聚类得到的数据进行驾驶行为变量的选择、各行为的特征提取等，并提取能量特征；最后，针对上述提取的众多特征，结合Sigmoid函数建立驾驶风险因子量化体系。本发明解决了驾驶风险量化困难的问题，基于车载传感器设备接收到的数据对驾驶员的驾驶行为进行量化，能够帮助驾驶员改善驾驶行为、企业判断良莠司机并辅助车险公司识别风险以进行车险保费差异化定价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 驾驶 行为 画像 风险 因子 量化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于驾驶行为画像的驾驶风险因子量化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)对车辆传感器中采集的原始数据进行预处理；步骤(2)依据各设备中数据的采样时间进行聚类，对所述原始数据进行二次采样；步骤(3)在二次采样后的数据中选取代表特定驾驶行为的相关变量，设定为风险量化指标y；步骤(4)建立Sign序列：Signk＝sign(yk+1‑yk)将该序列的游程个数作为换频特征frek；步骤(5)根据所述换频特征frek提取能量特征![]()
步骤(6)对所有特征值进行标准化，结合sigmoid函数建立驾驶风险因子量化体系。
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