一种基于主动学习的汽车碰撞检测方法技术

一种基于主动学习的汽车碰撞检测方法，可解决传统车辆碰撞检测技术准确度较低的技术问题。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。本发明专利技术的基于主动学习的汽车碰撞检测方法利用数学模型，构建反映车辆碰撞严重程度的客观指标，基于这些指标，制定相应的碰撞检测规则，刻画车辆碰撞类型，从而降低设备的误报率，有效控制保险公司的理赔风险。

A method of vehicle collision detection based on active learning

A vehicle collision detection method based on active learning can solve the problem of low accuracy of traditional vehicle collision detection technology. Including the vehicle terminal equipment installed in the vehicle, the three axis acceleration of vertical and horizontal and vertical vehicle acceleration sensor for real-time monitoring of the values of X, Y, Z, scheduled for continuous time T1 in any of the three axis acceleration value is greater than a predetermined value A, then upload the report to the equipment collision system platform for further inspection, which is characterized in that report: collision device to upload based on the detection of the vehicle collision. Automobile collision detection using active learning method based on the mathematical model of the present invention, construct the objective index to reflect the severity of vehicle collision, collision detection based on these indicators, formulate corresponding rules, describe the vehicle collision type, thereby reducing equipment false alarm rate, effective control of the insurance company claims risk.

【技术实现步骤摘要】
一种基于主动学习的汽车碰撞检测方法
本专利技术涉及汽车碰撞检测领域，具体涉及一种基于主动学习的汽车碰撞检测方法。
技术介绍
随着汽车的日益普及和人们对车辆保险意识的提高，车辆保险已成为财产保险中非常重要的组成部分，车辆保险业务的保费收入自然也是财产保险业务中的重头。然而，伴随着车辆保险业务的蓬勃发展，谎报车辆事故、伪造虚假碰撞等骗保行为也时有发生，这无形中增加了保险公司车辆保险业务的潜在风险。安装在车辆上的车载终端设备，可获取到车辆的地理位置、行车状况等信息。基于采集到的车辆行驶速度、三轴加速度、车辆行驶轨迹等信息，构造反映车辆行驶的相关指标，建立一套自动化的碰撞检测规则，对碰撞报告进行分类，从而客观还原车辆碰撞现场，有效鉴别出真实碰撞，为保险公司实时监控车辆行驶状态，掌握车辆真实行车轨迹提供了依据。目前现有的车辆碰撞检测技术是通过车辆行驶速度、三轴加速度等车辆行驶信息仅仅来判断车辆是否发生碰撞，但未对车辆碰撞进行分类，其弊端是经常产生误报，降低了碰撞检测的准确度。本专利技术中，反映车辆加速度情况的指标为ASI(AccelerationSeverityIndex，加速度严重指数)，计本文档来自技高网...

【技术保护点】
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...

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨晙，丁建栋，郭恒，
申请(专利权)人：得道车联网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31