【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算的危化品运输保费预估方法
[0001]本专利技术属于危化品运输车辆的道路监测
，尤其涉及一种基于边缘计算的危化品运输保费预估方法。
技术介绍
[0002]危险化学品(简称“危化品”)是工业和农业生产的核心原材料，衣食住行都必不可少。而根据《中国危化品运输监管控研报告》,我国危化品产量位居世界第二名，仅次于美国的产量。因我国国土面积宽广，而且生产力发展和工业/农业的生产地分布极不均，因此危化品道路运输量也在逐年增大。危化品事故调查数据显示运输事故大多是由驾驶员的不规范行驶引起的，保险公司对参保人员没有详细的数据进行风险预估，由于危化品运输车辆事故不确定性强没有足够的事故录像证据提供给负责事故理赔的保险公司导致事故中驾驶员的责任无法认定，保险公司在驾驶员参保费用的定价方面没有较为直观的参考数据可用，因此利用车辆调度和图像处理等方法对危化品运输车辆的运输过程中驾驶员不规范行驶导致的风险行为进行实时监控和预警风险来减小事故发生的概率以及为保险公司提供保险赔付的事故录像和驾驶员参保费用调整的数据参考是十分有必要的。<...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的危化品运输保费预估方法，其特征如下：包括如下步骤：通过历史行驶数据获取驾驶员的行驶习惯，所述历史行驶数据包括：GPS信息、车辆实时车况信息、车辆身份信息、急加速信息、急减速信息、急转弯信息、急刹车信息中的至少一项；根据检测到的风险行为预测其引发的事故类型，所述风险行为包括：刹车行为、变道行为、偏移行为中的至少一项；根据所述风险行为触发行车记录仪录像追踪及道路摄像头追踪，当检测到所述风险行为向所述行车记录仪发送指令开启录像追踪，所述道路摄像头指分布在行驶路线上的摄像头；根据所述风险行为确定所述行车记录仪的录像追踪时长，将所述风险行为对应高、中、低三种风险等级分配不同的行车记录仪录像时长；预测运输的危化品发生事故后的影响范围，根据历史数据训练预测模型，所述历史数据包括：运输的危化品类型、危化品的运输量、事故类型、事故的影响范围中的至少一项；根据所述影响范围和所述风险行为调整受调度车辆与危化品运输车辆间的距离，所述受调度车辆是指安装了行车记录仪可以进行录像的车辆，根据所述影响范围确定所述受调度车辆的录像距离，根据所述风险行为等级设定恢复初始跟车距离的时间，所述初始跟车距离指在没有检测到所述危险行为时，所述受调度车辆与所述危化品运输车辆间的距离；通过对所述受调度车辆的调度获取多个所述行车记录仪录像，根据特殊地形设定不同的调度方案，所述特殊地形包括：连续弯道、上下坡、隧道、桥梁、高架桥中的至少一项；基于边缘计算结合多个所述行车记录仪录像分析判断车辆所述风险行为的原因及真实性，所述原因分为外部原因和个人原因，基于所述风险行为的原因及驾驶员的行驶习惯对驾驶员进行提醒，根据所述原因的类型使用不同的提醒方式；评估录像中驾驶员的所述危险行为进而确定参保费用等级，所述参保费用等级由驾驶员分级决定，所述驾驶员分级包括：安全驾驶员、低风险驾驶员、中风险驾驶员、高风险驾驶员；根据近期危险行为调整参保费用，所述近期危险行为指预设时间段内该驾驶员驾驶过程中的危险行为。2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的危化品运输保费预估方法，其特征在于：所述通过历史行驶数据获取驾驶员的行驶习惯，所述历史行驶数据包括：GPS信息、车辆实时车况信息、车辆身份信息、急加速信息、急减速信息、急转弯信息、急刹车信息中的至少一项，包括：基于所述历史行驶数据生成该驾驶员的驾驶行为，所述驾驶行为包括：急加速、急减速、急转弯、急刹车中的至少一项，统计所述驾驶行为得出驾驶员的行驶习惯，具体包括：根据每次行驶中发生的次数将行为分为经常发生、偶尔发生和从不发生，所述行驶行为经常发生记为行驶习惯差、所述行驶行为偶尔发生记为行驶习惯一般、所述行驶行为从不发生记为行驶习惯良好。3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的危化品运输保费预估方法，其特征在于：所述根据检测到的风险行为预测其引发的事故类型，所述风险行为包括：刹车行为、变道行为、偏移行为中的至少一项，包括：
通过检测画面中车辆刹车灯的状态得到刹车行为，所述刹车灯的状态包括：刹车灯的亮灭，刹车灯亮的时间，刹车灯亮的模式：连续亮灭、长亮、长灭，根据所述刹车灯亮的模式分析刹车行为的类型，统计所述刹车行为的次数，通过对图像数据进行距离网格标定处理计算出刹车前后的速度，基于所述刹车行为和所述刹车前后的速度生成车辆的刹车行为记录表，规定刹车前的最高速度值，刹车前后速度的最大变化值，根据所述车辆的刹车行为记录表，判断该刹车行为是否有事故风险；对视频帧数据做背景建模，得到背景模型，利用道路标识线的图像特征信息从所述背景模型获得车辆在变道前的位置信息，利用所述位置信息，检测所述道路标识线和所述车辆的位置关系得到车辆的变道行为，统计变道次数，记录两次变道间间隔的时间，生成变道行为记录表，根据检测到的所述变道行为和所述间隔的时间，得到变道行为的频率，规定所述变道行为被记为所述风险行为的频率阈值；通过识别交通标识线，追踪车辆牌照，计算所述车辆牌照与所行驶车道的所述交通标识线的水平距离变化得出车辆牌照到两侧标识线的距离，通过比较所述距离确定偏移的方向和大小，规定最大偏移距离，基于所述偏移方向及距离生成偏移行为记录表，所述偏移距离超过所述最大偏移距离时，记录一次风险行为；获取数据库中的危化品运输车辆的事故数据，所述事故数据包括：风险行为及其发生次数、事故类型、车辆类型，将所述事故数据作为训练集输入到神经网络训练预测模型，得到危化品事故类型的预测模型，将行车记录仪画面中监测到的所述风险行为及其发生的次数输入到危化品事故类型预测模型，得到该画面中危化品运输车辆的所述风险行为可能引发的事故类型。4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的危化品运输保费预估方法，其特征在于：所述根据所述风险行为触发行车记录仪录像追踪及道路摄像头追踪，当检测到所述危险行为向所述行车记录仪发送指令开启录像追踪，所述道路摄像头指分布在行驶路线上的摄像头，包括：通过车辆图片数据库获取图像数据，将所述图像数据输入到卷积神经网络训练模型，得到车辆的分类模型，基于车辆的GPS信息，获取运输车辆周围的行车记录仪画面并上传到云端服务器，对所述画面进行抽帧得到图像数据，再将所述图像数据输入分类模型，识别画面中的运输车辆，识别到危化品运输车辆后，所述云端服务器基于车辆行驶数据库事先建立并训练车辆行驶风险行为的检测模型，所述检测模型可检测的风险行为包括：刹车行为、变道行为、偏移行为，将上传的所述行车记录仪画面通过模型分析检测是否出现所述风险行为，若检测到所述风险行为，向行车记录仪发送指令开启录像记录危化品运输车辆的行驶画面，将录像按时间节点保存至所述云端服务器并添加危险行为的标签；通过道路摄像头分布数据库获取行驶路线上的摄像头信息，所述摄像头信息包括：摄像头的数量、摄像头类型、摄像头的分布，当所述云端服务器检测到上传画面出现所述风险行为时，根据上传的位置信息获取相应路段的所述摄像头信息，所述摄像头的车辆检测模块获取所述云端服务器发送的风险行为触发信号，发送运输车辆信息及跟踪指令到所述摄像头的控制处理模块，所述处理模块用于接收指令、分析画面信息和控制所述摄像头的转动，根据接收到的所述运输车辆信息识别画面中的危化品运输车辆，执行跟踪指令转动所述摄像头对所述危化品运输车辆进行监控范围内的跟踪，并将跟踪的画面录像上传到所述
云端服务器，并将上传的道路摄像头的所述跟踪画面存储到对应时间节点的分组内。5.根据权利要求1所述的基于边缘计算的危化品运输保费预估方法，其特征在于：所述根据所述风险行为确定所述行车记录仪的录像时长，将所述风险行为对应高、中、低三种风险等级分配不同的行车记录仪录像时长，包括：获取数据库中的危化品运输车辆的事故数据，所述事故数据包括：风险行为类型及其引起事故的次数、总事故数，基于所述事故数据训练一个事故风险评估模型，得到所述风险行为的事故风险等级，所述风险等级分高、中、低三级，根据得到的所述事故风险等级确定所述行车记录仪录像的持续时间，每结束一次录像行车记录仪将录像数据上传到所述云端服务器保存。6.根据权利要求1所述的基于边缘计算的危化品运输保费预估方法，其特征在于：所述预测运输的危化品发生事故后的影响范围，根据历史数据训练预测模型，所述历史数据包括：运输的危化品类型、危化品的运输量、事故类型、事故的影响范围中的至少一项；根据所述影响范围和所述风险行为调整受调度车辆与危化品运输车辆间的距离，所述受调度车辆是指安装了行车记录仪可以进行录像的车辆，根据所述影响范围确定所述受调度车辆的录像距离，根据所述风险行为等级设定恢复初始跟车距离的时间，所述初始跟车距离指在没有检测到所述危险行为时，所述受调度车辆与所述危化品运输车辆间的距离，包括：获取历史危化品运输事故的数据，所述历史危化品运输事故数据包括：运输的危化品类型、危化品的运输量、事故类型、事故的影响范围中的至少一项，将所述事故数据提取特征向量后作...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵烨，王志才，
申请(专利权)人：深圳吉米物流科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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