车队风险识别方法、电子装置及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及风险预测技术领域，揭露了一种车队风险识别方法，该方法包括：根据第一数据、第二数据确定车队的特征因子集，对特征因子集执行第一处理得到车队中每辆车的特征因子值，对特征因子值执行第二处理，得到车队中每辆车的第一风险分值，根据第一风险分值对车队中的车辆进行分组得到多个车辆组，计算每个车辆组的第二风险分值，根据第二风险分值计算车队的风险识别分值。本发明专利技术还提出一种电子装置以及一种计算机可读存储介质。本发明专利技术可提高车队风险识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
车队风险识别方法、电子装置及可读存储介质
本专利技术涉及风险预测
，尤其涉及一种车队风险识别方法、电子装置及可读存储介质。
技术介绍
车辆风险识别是道路交通安全领域中的一个重要课题，在对确保驾驶人员安全、驾驶行为改善及道路交通事故预防等多方面有着重要的意义。当前的车辆风险识别通常是针对单个车辆进行识别，而当一个车队中包括不同车型、不同性能、不同车龄的多辆车时，如何对整个车队进行风险识别，当前通常是分别识别每辆车的风险值，然后汇总求得风险平均值，将风险平均值作为车队的风险值，这种方法得到的车队的风险值准确度不高。因此，亟需一种车队风险识别方法，以提高车队风险识别准确度。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提供一种车队风险识别方法，旨在提高车队风险识别准确度。本专利技术提供的车队风险识别方法，包括：数据获取步骤：响应用户通过客户端发送的车队风险识别请求，获取所述车队中每辆车的第一数据、第二数据，根据所述第一数据、第二数据确定所述车队的特征因子集；车辆分组步骤：对所述特征因子集执行第一处理得到所述车队中每辆车的特征因子值，对所述特征因子值执行第二处理，得到所述车队中每辆车的第一风险分值，根据所述第一风险分值对所述车队中的车辆进行分组得到多个车辆组；风险识别步骤：计算所述多个车辆组中每个车辆组的第二风险分值，根据所述第二风险分值计算所述车队的风险识别分值。可选的，所述对所述特征因子集执行第一处理得到所述车队中每辆车的特征因子值包括：根据所述特征因子集、第一数据、第二数据确定所述车队中每辆车的各个特征因子的初始值；从预设数据库中分别获取所述各个特征因子的初始值对应的历史出险次数；根据所述历史出险次数、出险次数与评分之间的映射关系确定所述车队中每辆车的各个特征因子的第一分值；根据所述第一分值及预先确定的各个特征因子对应的权重参数计算得到所述车队中每辆车的各个特征因子的第二分值；加总所述第二分值得到所述车队中每辆车的特征因子值。可选的，所述方法还包括：计算所述特征因子集中每个特征因子的参考值，根据所述参考值确定所述车队的高风险因子，将所述高风险因子发送给所述客户端。可选的，所述计算所述特征因子集中每个特征因子的参考值，根据所述参考值确定所述车队的高风险因子包括：根据所述第一分值、预设计算公式计算所述车队中每辆车的各个特征因子的第一参考值；根据所述第一参考值计算所述车队的各个特征因子的第二参考值；按照从高到低的顺序对所述第二参考值进行排序，将排序靠前的预设数量的特征因子作为高风险因子。可选的，所述预设计算公式为：Cij＝γj*(Eij-D)其中，Cij为车队中第i辆车的第j个特征因子的第一参考值，γj为第j个特征因子对应的权重，Eij为车队中第i辆车的第j个特征因子的的第一分值，D为常数。可选的，所述方法还包括：若所述车队的风险识别分值高于预设阈值，则向所述客户端发送预警信息。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的车队风险识别程序，所述车队风险识别程序被所述处理器执行时实现如下步骤：数据获取步骤：响应用户通过客户端发送的车队风险识别请求，获取所述车队中每辆车的第一数据、第二数据，根据所述第一数据、第二数据确定所述车队的特征因子集；车辆分组步骤：对所述特征因子集执行第一处理得到所述车队中每辆车的特征因子值，对所述特征因子值执行第二处理，得到所述车队中每辆车的第一风险分值，根据所述第一风险分值对所述车队中的车辆进行分组得到多个车辆组；风险识别步骤：计算所述多个车辆组中每个车辆组的第二风险分值，根据所述第二风险分值计算所述车队的风险识别分值。可选的，所述对所述特征因子集执行第一处理得到所述车队中每辆车的特征因子值包括：根据所述特征因子集、第一数据、第二数据确定所述车队中每辆车的各个特征因子的初始值；从预设数据库中分别获取所述各个特征因子的初始值对应的历史出险次数；根据所述历史出险次数、出险次数与评分之间的映射关系确定所述车队中每辆车的各个特征因子的第一分值；根据所述第一分值及预先确定的各个特征因子对应的权重参数计算得到所述车队中每辆车的各个特征因子的第二分值；加总所述第二分值得到所述车队中每辆车的特征因子值。可选的，所述车队风险识别程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：计算所述特征因子集中每个特征因子的参考值，根据所述参考值确定所述车队的高风险因子，将所述高风险因子发送给所述客户端。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有车队风险识别程序，所述车队风险识别程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述车队风险识别方法的步骤。相较现有技术，本专利技术首先通过第一数据、第二数据确定车队的特征因子集，其中第一数据为车辆的基础数据，第二数据为车辆的运营数据，数据面很广，故而得到的特征因子集也很全面；接着，对特征因子集进行处理，得到车队中每辆车的第一风险分值，并根据第一风险分值对车队进行分组得到多个车辆组，再计算每个车辆组的第二风险分值，根据第二风险分值计算车队的风险识别分值，本专利技术将第一风险分值相近的车辆分入同一个车辆组使得同一个车辆组的风险度相近，这样根据各车辆组的第二风险值计算得到的车队的风险识别分值也更准确。同时，本专利技术还计算特征因子集中每个特征因子的参考值，根据参考值确定车队的高风险因子，以应用于后续车队风险改善。附图说明图1为本专利技术电子装置一实施例的示意图；图2为图1中的车队风险识别程序一实施例的程序模块图；图3为本专利技术车队风险识别方法一实施例的流程图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。如图1所示，为本专利技术电子装置1一实施例的示意图。电子装置1是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。所述电子装置1可以是计算机、也可以是单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或者基于云计算的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车队风险识别方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：/n数据获取步骤：响应用户通过客户端发送的车队风险识别请求，获取所述车队中每辆车的第一数据、第二数据，根据所述第一数据、第二数据确定所述车队的特征因子集；/n车辆分组步骤：对所述特征因子集执行第一处理得到所述车队中每辆车的特征因子值，对所述特征因子值执行第二处理，得到所述车队中每辆车的第一风险分值，根据所述第一风险分值对所述车队中的车辆进行分组得到多个车辆组；/n风险识别步骤：计算所述多个车辆组中每个车辆组的第二风险分值，根据所述第二风险分值计算所述车队的风险识别分值。/n

【技术特征摘要】
1.一种车队风险识别方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：
数据获取步骤：响应用户通过客户端发送的车队风险识别请求，获取所述车队中每辆车的第一数据、第二数据，根据所述第一数据、第二数据确定所述车队的特征因子集；
车辆分组步骤：对所述特征因子集执行第一处理得到所述车队中每辆车的特征因子值，对所述特征因子值执行第二处理，得到所述车队中每辆车的第一风险分值，根据所述第一风险分值对所述车队中的车辆进行分组得到多个车辆组；
风险识别步骤：计算所述多个车辆组中每个车辆组的第二风险分值，根据所述第二风险分值计算所述车队的风险识别分值。


2.如权利要求1所述的车队风险识别方法，其特征在于，所述对所述特征因子集执行第一处理得到所述车队中每辆车的特征因子值包括：
根据所述特征因子集、第一数据、第二数据确定所述车队中每辆车的各个特征因子的初始值；
从预设数据库中分别获取所述各个特征因子的初始值对应的历史出险次数；
根据所述历史出险次数、出险次数与评分之间的映射关系确定所述车队中每辆车的各个特征因子的第一分值；
根据所述第一分值及预先确定的各个特征因子对应的权重参数计算得到所述车队中每辆车的各个特征因子的第二分值；
加总所述第二分值得到所述车队中每辆车的特征因子值。


3.如权利要求2所述的车队风险识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
计算所述特征因子集中每个特征因子的参考值，根据所述参考值确定所述车队的高风险因子，将所述高风险因子发送给所述客户端。


4.如权利要求3所述的车队风险识别方法，其特征在于，所述计算所述特征因子集中每个特征因子的参考值，根据所述参考值确定所述车队的高风险因子包括：
根据所述第一分值、预设计算公式计算所述车队中每辆车的各个特征因子的第一参考值；
根据所述第一参考值计算所述车队的各个特征因子的第二参考值；
按照从高到低的顺序对所述第二参考值进行排序，将排序靠前的预设数量的特征因子作为高风险因子。


5.如权利要求4所述的车队风险识别方法，其特征在于，所述预设计算公式为：
Cij＝γj*(Eij-D)
其中，Cij为车队中第i辆车的第j个特征因子的第一参考值，γj为第j个...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈真，易方彦，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44