【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】自动位置相关测量和预测汽车风险的绝对和相对风险系统和方法
本专利技术涉及一种预测和确定汽车事故的绝对和相对风险的系统，尤其是基于完全非保险相关数据的汽车风险的自动的位置相关的风险预测的系统。此外，本专利技术大体还涉及自动化系统和方法，在风险暴露单元和自动风险转移单元例如自动保险系统之间对车辆进行评级和/或执行风险转移。该系统和方法可以利用自动装置来收集、捕获和处理数据，以确定与车辆使用的地理区域相关联的网格位置的评级因素。此外，该系统还可以包括用于信号生成和信号传输到电子操作的和关联的系统的适当装置。
技术介绍
以足够的准确度实现用于自动交通或驾驶模式识别以及用于确定与驾驶或交通模式相关联的风险的装置和方法是复杂的且在技术上困难或者在技术上不可能(在交通或驾驶模式的混乱行为方面)。除了确定相关风险，交通或驾驶模式识别和交通模式识别也是大多数现代智能交通系统的重要部分。城市交通状况识别是智能控制、引导、协同和风险评估系统的基础。在相应的
中存在各种方法来实现这种系统。然而，所有方法必须以某种方式建立具有交通量、平均速度和占有率的至少三维空间。此外，必须对运输条...
【技术保护点】
1.一种系统(1)，用于基于完全非保险相关数据，对汽车事故的绝对和相对风险进行的自动的位置相关的预测，其中，生成事故事件的数据记录，并且确定与汽车事故风险相关的特定事故状况的位置相关概率值，其特征在于，借助于捕获单元(2)在感兴趣的地理区域(21)上生成具有网格单元(2121、2122、2123、2124)的空间高分辨率网格(212)，所述区域包括暴露于事故风险的单元(70‑74)的至少一部分，其中，网格(212)的网格单元(2121、2122、2123、2124)是可选择的，并且数据是可通过系统(1)分配给网格(212)的每个单元(2121、2122、2123、2124)...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种系统(1)，用于基于完全非保险相关数据，对汽车事故的绝对和相对风险进行的自动的位置相关的预测，其中，生成事故事件的数据记录，并且确定与汽车事故风险相关的特定事故状况的位置相关概率值，其特征在于，借助于捕获单元(2)在感兴趣的地理区域(21)上生成具有网格单元(2121、2122、2123、2124)的空间高分辨率网格(212)，所述区域包括暴露于事故风险的单元(70-74)的至少一部分，其中，网格(212)的网格单元(2121、2122、2123、2124)是可选择的，并且数据是可通过系统(1)分配给网格(212)的每个单元(2121、2122、2123、2124)的，并且其中，表示网格单元的数据记录被分配给发生或测量的年份并被保存在计算单元的存储器模块中，对于每个网格单元(2121、2122、2123、2124)，借助于聚落模式触发器(40)捕获环境人口密度参数(4001、4002、4003、4004)，并将其分配给被分配给相应网格单元(2121、2122、2123、2124)的生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)，其中，为感兴趣的地理区域(21)捕获人口密度参数(4001、4002、4003、4004)，并且考虑不同的聚落模式，在所述空间高分辨率网格(212)中分配定制的加权因素(4011、4012、4013、4014)，第一基于空气的测量站(41)捕获的第一测量的空中高分辨率数据(411)被传输到系统(1)，并且借助于生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)生成和存储土地覆盖参数(4101、4102、4103、4104)，所述生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)基于所述第一空中高分辨率数据(411)分配给相应网格单元(2121、2122、2123、2124)，其中，所述土地覆盖参数(4101，4102、4103、4104)是地球表面可观察到的生物物理覆盖的量度，第二基于空气的测量站(42)捕获的关于光密度的第二高分辨率数据(421)被传输到系统(1)，并且借助于生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)生成和存储夜间光参数(4201、4202、4203、4204)，所述生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)基于关于光密度的所述第二空中高分辨率数据(421)分配给相应网格单元(2121、2122、2123、2124)，其中，所述夜间光参数是基于本地活动的加权代理(4211、4212、4213、4214)和加权代理与其他福利代理措施的相关性生成的，通过系统地执行的地面调查测量站(43)捕获的第三高分辨率数据(431)被传输到系统(1)，并且借助于生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)生成和存储路线图参数(4301、4302、4303、4304)，所述生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)基于地面调查测量站(43)的所述第三高分辨率数据(431)分配给相应网格单元(2121、2122、2123、2124)，其中，所述路线图参数(4301、4302、4303、4304)包括指示分配的道路类型的至少一个分类参数(4311、4312、4313、4314)，基于空气的测量站(44)捕获的第四测量的空中高分辨率数据(441)被传输到系统(1)，并且借助于生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)生成和存储降水参数(4401、4402、4403、4404)，所述生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)基于所述第四空中高分辨率数据(441)分配给相应的网格单元(2121、2122、2123、2124)，其中，所述生成的降水参数(4401、4402、4403、4404)包括水文循环(4411、4412、4413、4414)的量度，所述水文循环(4411、4412、4413、4414)至少给出在相应网格单元(2121、2122、2123、2124)的特定点或区域处的本地降水分布(4421、4422、4423、4424)、降水量(4431、4432、4433、4434)和降水强度(4441、4442、4443、4444)，第四基于空气的测量站(45)测量的第五空中高分辨率数据(451)被传输到系统(1)，并且借助于生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)生成和存储数字高程参数(4501、4502、4503、4504)，所述生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)基于所述第五空中高分辨率数据(451)分配给相应的网格单元(2121、2122、2123、2124)，其中，生成的数字高程参数(4501、4502、4503、4504)包括在相应网格单元(2121、2122、2123、2124)的特定点或区域处的地形高程的量度(4511、4512、4513、4514)，提供地形表面的表示，系统(1)包括具有散列表(31)的触发模块(3)，散列表(31)具有多个可选择的形态流量模型-函数(311、312、313等)，其中，对于每个网格单元(2121、2122、2123、2124)，生成的数据记录(2221、2222、2223、2224)由预定触发参数(321、322、323等)过滤，所述预定触发参数(321、322、323等)触发人口密度参数(4001、4002，4003、4004)、土地覆盖参数(4101、4102、4103、4104)、夜间光参数(4201、4202、4203、4204)、路线图参数(4301、4302、4303、4304)、降水参数(4401、4402、4403、4404)和数字高程参数(4501、4502、4503、4504)的阈值，其中，形态流量模型-函数(311、312、313等)基于捕获的实际事故数据(331)通过缩放表(33)进行匹配，并且其中，通过与该事故数据(331)最佳匹配来触发和选择特定形态流量模型-函数(311、312、313等)，以及基于与特定网格单元(2121、2122、2123、2124)相关联的数据记录(2221、2222、2223、2224)，借助于内插模块(5)生成(51)每一个网格单元(2121、2122、2123、2124)的风险值字段(50)，并且通过内插模块(5)将概率(521)分配(52)到所述网格(212)中的每个点，给出在给定地理位置和时间发生事故的概率。2.根据权利要求1所述的系统(1)，其特征在于，所述空中高分辨率数据(401、411、412、414、415)包括航拍图像和/或卫星图像和/或航空照片。3.根据权利要求1或2所述的系统(1)，其特征在于，所述空中高分辨率数据(401、411、412、414、415)包括由卫星和/或飞机和/或浮空器或配备有气球的其他测量站测量的航拍图像和/或卫星图像和/或航空照片。4.根据权利要求1至3所述的系统(1)，其特征在于，其他福利代理措施的加权代理(4211、4212、4213、4214)包括高度本地化的人类福祉措施和/或国家或地方国民生产总值(GDP)。5.根据权利要求1至4所述的系统(1)，其特征在于，借助于从可访问的高分辨率路线图数据库中提取数据来选择所述第三高分辨率数据(431)。6.根据权利要求1至5所述的系统(1)，其特征在于，地面调查测量站(43)包括全球定位单元(GPS)或可通过卫星图像追踪。7.根据权利要求1至6所述的系统(1)，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：I·夏齐普罗德诺穆，U·内格尔，R·文卡特斯瓦兰，P·拉金，C·埃尔萨瑟，
申请(专利权)人：瑞士再保险有限公司，
类型：发明
国别省市：瑞士,CH
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