【技术实现步骤摘要】
基于驾驶行为的保险的处理方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及一种基于驾驶行为的保险的处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车-X(X：车、路、行人及互联网等)之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。车联网的一项重要应用是基于驾驶行为的保险(UsageBasedInsurance，UBI)，其应用车载诊断系统(On-BoardDiagnostic，OBD)设备、全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)设备完成车辆自身状态和环境信息数据的采集，如四急、行驶里程、最大瞬时速度和出行的时间等，并进行数据处理，用以构建车险精算模型，该车险精算模块用于参保车辆的保险费用的确定。然而，OBD设备和GPS设备所收集到的数据并不能反映驾驶员的真实驾驶习惯，基于此所构建的车险精算模型准确性不高。
技术实现思路
本申请实施例提供一...
【技术保护点】
1.一种基于驾驶行为的保险的处理方法，其特征在于，包括：获取驾驶员驾车图像和车辆状态信息；对所述驾驶员驾车图像和所述车辆状态信息进行分析；确定驾驶员的驾驶行为是否属于违规类型；若属于，则向云服务器发送所述驾驶员的驾驶行为对应的违规数据，以使所述云服务器基于所述违规数据构建车险精算模型，所述车险精算模型用于基于驾驶行为的保险的费用确定。
【技术特征摘要】
1.一种基于驾驶行为的保险的处理方法，其特征在于，包括：获取驾驶员驾车图像和车辆状态信息；对所述驾驶员驾车图像和所述车辆状态信息进行分析；确定驾驶员的驾驶行为是否属于违规类型；若属于，则向云服务器发送所述驾驶员的驾驶行为对应的违规数据，以使所述云服务器基于所述违规数据构建车险精算模型，所述车险精算模型用于基于驾驶行为的保险的费用确定。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述驾驶员驾车图像和所述车辆状态信息进行分析，包括：使用深度学习网络对所述驾驶员驾车图像和所述车辆状态信息进行分析。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使用深度学习网络对所述驾驶员驾车图像和所述车辆状态信息进行分析，包括：使用基于深度学习的目标检测算法对所述驾驶员驾车图像中的目标对象进行检测，确定所述目标对象的位置；根据所述目标对象的位置和所述车辆状态信息，使用神经网络模型对所述驾驶员驾车图像进行多标签分类，确定所述驾驶员的行为状态。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定驾驶员的驾驶行为是否属于违规行为，包括：根据预设时间段内的所述驾驶员的至少一个行为状态，确定驾驶员的驾驶行为是否属于违规类型；其中，违规类型的驾驶行为包括任意一种非安全驾驶的行为。5.根据权利要求1至4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述驾驶员的违规行为，生成告警指令；向交互设备发送所述告警指令，所述告警指令用于触发所述交互设备向用户反馈提示信息。6.根据权利要求1至5所述的方法，其特征在于，所述违规数据包括所述驾驶员的标识信息、违规行为的视频数据和违规行为信息。7.一种基于驾驶行为的保险的处理方法，其特征在于，包括：接收驾驶员的驾驶行为对应的违规数据；根据所述违规数据更新所述驾驶员的驾驶能力描述信息；根据所述驾驶员的驾驶能力描述信息构建车险精算模型，所述车险精算模型用于基于驾驶行为的保险的费用确定。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述违规数据包括所述驾驶员的标识信息、违规行为的视频数据和违规行为信息，所述方法还包括：以所述驾驶员的标识信息为主键，将所述违规行为的视频数据和违规行为信息存入数据库。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述标识信息包括人脸标识信息。10.一种基于驾驶行为的保险的处理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取驾驶员驾车图像和车辆状态信息；分析模块，用于对所述驾驶员驾车图像和所述车辆状态信息进行分析；判断模块，用于确定驾驶员的驾驶行为是否属于违规类型；发送模块，用于若驾驶员的驾驶行为属于违规类型，向云服务器发...
【专利技术属性】
技术研发人员：商兴奇，贺诚，李宏言，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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