CN107886436A - 一种车辆保险自动理赔的方法、存储介质及车载终端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车辆保险自动理赔的方法、存储介质及车载终端，方法包括：当车辆发生事故之后，获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向移动终端发送；移动终端启动预设的应用程序，将接收到的视频数据以及位置信息上传至预设的保险公司后台服务器，并自动向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求；保险公司的后台服务器接受车辆保险理赔请求，根据事故现场的视频数据分析事故严重程度以及对应定损机构的定损鉴定书，提供相应的线上远程理赔服务。本发明能够在事故发生时将事故现场的视频数据发送至保险公司的后台服务器，并在线上发送车险理赔请求，保险公司在核实事故的严重程度之后，直接在线上完成理赔流程，有效缩短了理赔周期。

Description

一种车辆保险自动理赔的方法、存储介质及车载终端

技术领域

本发明涉及车联网技术领域，具体涉及一种车辆保险自动理赔的方法、存储介质及车载终端。

背景技术

随着社会经济的不断发展，人们的物质生活越来越丰富，汽车几乎成为各家各户出行必备的工具之一，加之随着电子技术的不断发展，智能电子设备的普及，物联网、大数据、车联网等概念深入人心，智能车载行业表现出一片欣欣向荣的情景，带给车主们更加人性化的体验与服务。

同时随着保险业务的在各行各业的渗透，车辆保险几乎在每一位车辆用户心中都是比较重要的。但是，现有技术中，当车辆发生事故需要进行车险理赔时，需要经过复杂的流程，例如保险公司的勘察员需要亲自来事故现场进行勘察，核实事故的严重程度，这其中还需要通过大量的对比分析，才能确定理赔方案。这样使得整个理赔周期被延长，且还增加了成本。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种车辆保险自动理赔的方法、存储介质及车载终端，旨在解决现有技术中的车辆保险理赔周期长，浪费成本的问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种车辆保险自动理赔的方法，其中，所述方法包括：

当车辆发生事故之后，车载终端获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向预设的移动终端发送；

移动终端启动预设的应用程序，通过应用程序将接收到的视频数据以及位置信息上传至预设的保险公司后台服务器，并自动向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求；

保险公司的后台服务器接受所述车辆保险理赔请求，根据事故现场的视频数据分析事故严重程度以及对应定损机构的定损鉴定书，并提供相应的线上远程理赔服务。

所述的车辆保险自动理赔的方法，其中，所述当车辆发生事故之后，车载终端获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向预设的移动终端发送之前包括：

获取车辆的行驶数据，对行驶数据进行处理并分析，判断车辆是否发生事故。

所述的车辆保险自动理赔的方法，其中，所述获取车辆的行驶数据，对行驶数据进行处理并分析，判断车辆是否发生事故具体包括：

车辆上预装的设备每隔预设的时间对车辆的行驶数据进行获取，并对行驶数据进行预处理；

车载终端调用预设的数据模型对特征数据进行处理分析，输出车辆发生事故的概率；

若输出概率大于或等于预设的概率阈值时，则判断当前车辆已经发生了事故。

所述的车辆保险自动理赔的方法，其中，所述当车辆发生事故之后，车载终端获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向预设的移动终端发送之前还包括：

预先将车载终端通过3G/4G通信网络、蓝牙或者WIFI进行与用户的移动终端连接；

将车载终端和移动终端均通过3G/4G通信网络与车载终端的后台服务端连接；

将移动终端的通过3G/4G通信网络与预先签订协议的保险公司后台服务器进行连接。

所述的车辆保险自动理赔的方法，其中，所述当车辆发生事故之后，车载终端获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向预设的移动终端发送具体包括：

当车载终端判断出所述车辆已发生事故之后，则获取事故发生时的视频数据以及当前事故现场的视频数据；

获取事故发生的时间、发生的地点以及事故车辆信息；

将所有获取到的数据打包上传并发送至预设的移动终端。

所述的车辆保险自动理赔的方法，其中，所述移动终端启动预设的应用程序，通过应用程序将接收到的视频数据以及位置信息上传至预设的保险公司后台服务器，并自动向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求具体包括：

移动终端在接收到车载终端发送来的视频数据以及位置信息之后，启动预设的应用程序；

通过所述应用程序自动将视频数据以及位置信息向预先签订协议的保险公司后台服务器发送；

移动终端自动通过所述应用程序中预设的车险理赔窗口向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求。

所述的车辆保险自动理赔的方法，其中，所述移动终端启动预设的应用程序，通过应用程序将接收到的视频数据以及位置信息上传至预设的保险公司后台服务器，并自动向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求还包括：

车载终端还将视频数据以及位置信息发送至车载终端的后台服务器；

所述车载终端的后台服务端将所接收到的数据传输至预设的保险公司的后台服务器，并保存。

所述的车辆保险自动理赔的方法，其中，所述保险公司的后台服务器接受所述车辆保险理赔请求，根据事故现场的视频数据分析事故严重程度以及对应定损机构的定损鉴定书，并提供相应的线上远程理赔服务具体包括：

预先在保险公司的后台服务器存储用于判断事故真实性以及事故严重程度的事故样本数据库，以及和不同事故严重程度所对应的理赔服务项目表；

保险公司的后台服务器接收到事故现场数据之后，调用事故样本数据库进行比对，分析出事故的真实性以及事故的严重程度，并输出定损机构的定损鉴定书；

根据事故的严重程度匹配出对应的理赔服务项目，并直接为用户提供线上车险理赔服务。

一种存储介质，其上存储有多条指令，其中，所述指令适于由处理器加载并执行，以实现上述任一项所述的车辆保险自动理赔的方法。

一种车载终端，其中，包括：处理器、与处理器通信连接的存储介质，所述存储介质适于存储多条指令；所述处理器适于调用所述存储介质中的指令，以执行实现上述权利要求1-8任一项所述的车辆保险自动理赔的方法。

本发明的有益效果：本发明通过在事故发生时将事故现场的视频数据发送至保险公司的后台服务器，并在线上发送车险理赔请求，保险公司在核实事故的严重程度之后，直接在线上完成理赔流程，从而使得整个车险理赔流程完全在线上完成，有效缩短了理赔周期，节约了成本。

附图说明

图1是本发明的车辆保险自动理赔的方法的第一较佳实施例的流程图。

图2是本发明的车载终端的较佳实施例的功能原理框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1是本发明的车辆保险自动理赔的方法的第一较佳实施例的流程图。所述车辆保险自动理赔的方法包括以下步骤：

步骤S100、当车辆发生事故之后，车载终端获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向预设的移动终端发送。

较佳地，所述步骤S100包括：

步骤S101、当车载终端判断出所述车辆已发生事故之后，则获取事故发生时的视频数据以及当前事故现场的视频数据；

步骤S102、获取事故发生的时间、发生的地点以及事故车辆信息；

步骤S103、将所有获取到的数据打包上传并发送至预设的移动终端。

具体实施时，本发明是通过在事故发生之后及时向保险公司的后台服务器发送车辆保险理赔请求，以缩短理赔周期，因此，本发明需要对车辆进行判断，以确定车辆是否发生事故。具体地，本发明实时获取车辆的行驶数据，对行驶数据进行处理并分析，判断车辆是否发生事故。

较佳地，本发明预先通过在车辆上预装的设备对车辆在行驶过程中的行驶数据进行采集，并对采集的数据进行分析。所述在车辆上预先安装的设备包括：行车记录仪、GPS北斗定位装置、重力传感器以及ADAS装置。所采集的行驶数据包括：GPS数据、车辆的行驶速度、车辆的设备状态数据以及用户当前的驾驶状态数据。

进一步地，当车辆在行驶过程中，所述预先安装的设备就会自动进行行驶数据的采集，当然，本发明还可对采集数据的时间进行自主设置，例如预先设置每隔10分钟，对行驶数据进行采集。或者设置当检测到车辆的发动机停止工作的瞬时开始行驶数据的采集，及时获取数据，以便知晓车辆是否发生事故。

由于本发明中所采集到的行驶数据都是包含不同维度的数据，不能直接进行分析，需要进行预处理。所述预处理包括对收集到的数据进行降维处理，以便进行更加准确的分析。较佳地，本发明采用autoencoder（自编码神经网络）的方式对行驶数据进行降维处理，并对降维后的数据进行分析，利用自编码神经网络学习一个的函数。也就是说，使它逼近一个恒等函数，从而使接近于输入的行驶数据x。恒等函数虽然看上去不太有学习的意义，但是当我们为自编码神经网络加入某些限制，比如限定隐藏神经元的数量，我们就可以从输入的行驶数据中提取所需要的中间层数据。所述中间层数据就为特征数据。

较佳地，本发明还需要预先建立一数据模型，该数据模型可用于根据特征数据进行运算处理，分析出车辆发生事故的概率，便于判断出车辆是否已经发生了事故。具体地，本发明预先采集大量的行驶数据，并对行驶数据进行预处理。所述预处理的方式同样采用autoencoder（自编码神经网络）的方式，提取中间层数据，即特征数据。接下来，采用logistics回归机器学习模型对特征数据进行学习与数据训练；Logistic回归为概率型非线性回归模型, 是研究二值型输出分类的一种多变量分析方法。在此，本发明采用logistics回归的二分类性质将数据训练的结果与特征数据建立关系。也就是将二分类的观察结果与一些影响因素建立关系，从而对某些影响因素条件下某个结果的发生的概率进行估计。影响因素就是本发明的特征数据，而结果的发生，在本发明中就是指车辆事故的发生。由此，建立起一用于根据输入的特征数据输出车辆事故发生概率的概率型非线性回归数据模型。本发明的数据模型的核心函数是Sigmoid函数，计算公式为：，通过Sigmoid函数做二分类，并利用梯度下降算法来对参数进行求解与更新。当所述数据模型训练完成后，则该数据模型就可以直接进行使用，以便后续只要将特征数据输入本发明的概率型非线性回归数据模型，所述数据模型输出的结果为0-1，则就可以得到车辆发生事故的概率。

当然本发明的数据模型还可用其他模型进行替换，例如可使用卷积神经网络（CNN）模型来代替本发明的数据模型，同样可以实现车辆发生事故概率的输出。本发明所使用的数据模型只是本发明的一种实施例，其他可实现概率输出的数据模型也应属于本发明的保护范围

当车辆上预装的设备收集到行驶数据后，并经过预处理转换为特征数据之后，车载终端接收所述特征数据，并调用预先建立好的数据模型，对特征数据进行运算处理与分析。从而通过概率型非线性回归数据模型可直接输出车辆发生事故的概率。例如，当车辆上预装的设备收集到车辆的速度突然从50km/h增加到80km/h，说明此时车辆的速度发生了突变，并且80km/h已超过城市道路的限定速度。此外还获取到当前车辆的制动功能发生了故障，以及驾驶人员此时为单手操作方向盘，则车载终端就会将这些数据进行整合以及预处理，并调用预设的数据模型进行运算以及分析，从而分析出一个具体的概率值，例如输出的概率值为0.8。而当输出的概率大于或等于车载终端中预设的概率阈值（例如概率阈值为0.7）时，则判定车辆已经发生了事故。由此可见，本发明能够对各个维度的数据进行分析，以得出准确的车辆发生事故的概率，便于准确判断当前车辆是否已经发生了事故。

进一步地，本发明预先将车载终端通过3G/4G通信网络、蓝牙或者WIFI进行与用户的移动终端连接；将车载终端和移动终端均通过3G/4G通信网络与车载终端的后台服务端连接；将移动终端的通过3G/4G通信网络与预先签订协议的保险公司后台服务器进行连接。

由于车辆上预先安装的行车记录仪设备会对车辆的行程进行记录，当车载终端判断当前车辆已经发生了事故之后，则车载终端就会立即控制行车记录仪获取事故现场的视频数据，并且车载终端还会调取事故发生前后（例如可以调取事故前后5秒）的视频数据。将获取的视频数据以及事故发生的时间、发生的地点、事故车辆信息全部打包整合，发送至预设的移动终端。此外，车载终端还会将视频数据以及位置信息发送至车载终端的后台服务器，并且向预设的保险公司的后台服务器进行发送并保存，以便需要的时候进行调用。

步骤S200、移动终端启动预设的应用程序，通过应用程序将接收到的视频数据以及位置信息上传至预设的保险公司后台服务器，并自动向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求。

较佳地，所述步骤S200具体包括：

步骤S201、移动终端在接收到车载终端发送来的视频数据以及位置信息之后，启动预设的应用程序；

步骤S202、通过所述应用程序自动将视频数据以及位置信息向预先签订协议的保险公司后台服务器发送；

步骤S203、移动终端自动通过所述应用程序中预设的车险理赔窗口向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求。

具体实施时，本发明预先在移动终端设置一应用程序，该应用程序用于将事故现场的数据向预先已经签订协议的保险公司进行发送。例如设置一APP，所述APP具有自动发送数据至保险公司的后台服务器的功能。当移动终端接收到车载终端发送来的视频数据之后，启动所述应用程序，并自动将事故现场的视频数据以及事故位置信息向保险公司的后台服务器个发送。并且，移动终端还自动通过应用程序上预设的车险理赔窗口向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求。所述车辆保险理赔请求可设置为一键发送，通过应用程序中特定的功能按键实现一键发送车辆保险理赔请求。

此外，所述应用程序还设置有现场录取视频的功能，当车辆事故比较严重使得行车记录仪以及一些其他的设备损坏，无法使用的时候，用户可以使用移动终端，进入应用程序中预设的窗口，对事故现场进行录制，并直接将录制好的视频向保险公司的后台服务器发送。

步骤S300、保险公司的后台服务器接受所述车辆保险理赔请求，根据事故现场的视频数据分析事故严重程度以及对应定损机构的定损鉴定书，并提供相应的线上远程理赔服务。

较佳地，所述步骤S300具体包括：

步骤S301、预先在保险公司的后台服务器存储用于判断事故真实性以及事故严重程度的事故样本数据库，以及和不同事故严重程度所对应的理赔服务项目表；

步骤S302、保险公司的后台服务器接收到事故现场数据之后，调用事故样本数据库进行比对，分析出事故的真实性以及事故的严重程度并输出定损机构的定损鉴定书；

步骤S303、根据事故的严重程度匹配出对应的理赔服务项目，并直接为用户提供线上车险理赔服务。

具体实施时，为了更好的提供线上保险理赔，本发明预先在保险公司的后台服务器存储用于判断事故真实性以及事故严重程度的事故样本数据库，以及和不同事故严重程度所对应的理赔服务项目表。当保险公司的后台服务器在接收到事故现场数据之后，调取预先存储的事故样本数据库进行比对。所述事故样本数据库包括大量事故数据，其中包括有车辆各个部位的受损程度分析以及不同程度的图像数据。因此，保险公司就可根据事故样本数据库对当前事故的真实性以及严重程度进行准确分析。首先，由于本发明向保险公司的后台服务器所发送的所有的视频都是实时获取的，无法经他人篡改，也无法从相册或者其他文件夹调取视频文件向保险公司的后台服务器发送，因此，保证了视频数据的真实性。

其次，保险公司从当前事故现场的视频数据中提取车辆受损部位与事故样本数据库中相同部位的受损部位图像进行比对，判断出受损程度，并输出定损机构的定损鉴定书，由此得出事故的严重程度，进而根据事故的严重程度从理赔服务项目表中匹配出对应的理赔项目，并直接在线上为用户提供相应的线上理赔服务。较佳地，本发明预先为不同的定损鉴定报告设置不同的车险理赔项目。定损鉴定报告中包括有不同的事故的严重程度，如轻、中、重的事故程度说明。且不同事故程度的定损鉴定报告所对应的车险的理赔金额也是不一样的，这样就会更加有效的进行理赔。由此看来，保险公司无需派保险勘察员去现场对事故进行勘察，直接根据视频数据就可以进行事故严重程度的判别，并直接在线上完成车险理赔流程，有效缩短了理赔周期，给用户提供了方便。

基于上述实施例，本发明还公开了一种车载终端。如图2示，包括：处理器(processor)10、与处理器10连接的存储介质(memory)20；其中，所述处理器10用于调用所述存储介质20中的程序指令，以执行上述实施例所提供的方法，例如执行：

步骤S100、当车辆发生事故之后，车载终端获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向预设的移动终端发送；

步骤S200、移动终端启动预设的应用程序，通过应用程序将接收到的视频数据以及位置信息上传至预设的保险公司后台服务器，并自动向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求；

步骤S300、保险公司的后台服务器接受所述车辆保险理赔请求，根据事故现场的视频数据分析事故严重程度以及对应定损机构的定损鉴定书，并提供相应的线上远程理赔服务。

本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质上存储计算机指令，所述计算机指令使计算机执行上述各实施例所提供的方法。

综上所述，本发明提供的一种车辆保险自动理赔的方法、存储介质及车载终端，方法包括：当车辆发生事故之后，车载终端获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向预设的移动终端发送；移动终端启动预设的应用程序，通过应用程序将接收到的视频数据以及位置信息上传至预设的保险公司后台服务器，并自动向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求；保险公司的后台服务器接受所述车辆保险理赔请求，根据事故现场的视频数据分析事故严重程度以及对应定损机构的定损鉴定书，并提供相应的线上远程理赔服务。本发明通过在事故发生时将事故现场的视频数据发送至保险公司的后台服务器，并在线上发送车险理赔请求，保险公司在核实事故的严重程度之后，直接在线上完成理赔流程，从而使得整个车险理赔流程完全在线上完成，有效缩短了理赔周期，节约了成本。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种车辆保险自动理赔的方法，其特征在于，所述方法包括：

当车辆发生事故之后，车载终端获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向预设的移动终端发送；

移动终端启动预设的应用程序，通过应用程序将接收到的视频数据以及位置信息上传至预设的保险公司后台服务器，并自动向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求；

保险公司的后台服务器接受所述车辆保险理赔请求，根据事故现场的视频数据分析事故严重程度以及对应定损机构的定损鉴定书，并提供相应的线上远程理赔服务。

2.根据权利要求1所述的车辆保险自动理赔的方法，其特征在于，所述当车辆发生事故之后，车载终端获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向预设的移动终端发送之前包括：

获取车辆的行驶数据，对行驶数据进行处理并分析，判断车辆是否发生事故。

3.根据权利要求2所述的车辆保险自动理赔的方法，其特征在于，所述获取车辆的行驶数据，对行驶数据进行处理并分析，判断车辆是否发生事故具体包括：

车辆上预装的设备每隔预设的时间对车辆的行驶数据进行获取，并对行驶数据进行预处理；

车载终端调用预设的数据模型对特征数据进行处理分析，输出车辆发生事故的概率；

若输出概率大于或等于预设的概率阈值时，则判断当前车辆已经发生了事故。

4.根据权利要求1所述的车辆保险自动理赔的方法，其特征在于，所述当车辆发生事故之后，车载终端获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向预设的移动终端发送之前还包括：

预先将车载终端通过3G/4G通信网络、蓝牙或者WIFI进行与用户的移动终端连接；

将车载终端和移动终端均通过3G/4G通信网络与车载终端的后台服务端连接；

将移动终端的通过3G/4G通信网络与预先签订协议的保险公司后台服务器进行连接。

5.根据权利要求1所述的车辆保险自动理赔的方法，其特征在于，所述当车辆发生事故之后，车载终端获取事故现场的视频数据以及位置信息，并向预设的移动终端发送具体包括：

当车载终端判断出所述车辆已发生事故之后，则获取事故发生时的视频数据以及当前事故现场的视频数据；

获取事故发生的时间、发生的地点以及事故车辆信息；

将所有获取到的数据打包上传并发送至预设的移动终端。

6.根据权利要求1所述的车辆保险自动理赔的方法，其特征在于，所述移动终端启动预设的应用程序，通过应用程序将接收到的视频数据以及位置信息上传至预设的保险公司后台服务器，并自动向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求具体包括：

移动终端在接收到车载终端发送来的视频数据以及位置信息之后，启动预设的应用程序；

通过所述应用程序自动将视频数据以及位置信息向预先签订协议的保险公司后台服务器发送；

移动终端自动通过所述应用程序中预设的车险理赔窗口向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求。

7.根据权利要求6所述的车辆保险自动理赔的方法，其特征在于，所述移动终端启动预设的应用程序，通过应用程序将接收到的视频数据以及位置信息上传至预设的保险公司后台服务器，并自动向保险公司后台服务器发送车辆保险理赔请求还包括：

车载终端还将视频数据以及位置信息发送至车载终端的后台服务器；

所述车载终端的后台服务端将所接收到的数据传输至预设的保险公司的后台服务器，并保存。

8.根据权利要求1所述的车辆保险自动理赔的方法，其特征在于，所述保险公司的后台服务器接受所述车辆保险理赔请求，根据事故现场的视频数据分析事故严重程度以及对应定损机构的定损鉴定书，并提供相应的线上远程理赔服务具体包括：

预先在保险公司的后台服务器存储用于判断事故真实性以及事故严重程度的事故样本数据库，以及和不同事故严重程度所对应的理赔服务项目表；

保险公司的后台服务器接收到事故现场数据之后，调用事故样本数据库进行比对，分析出事故的真实性以及事故的严重程度并输出定损机构的定损鉴定书；

根据事故的严重程度匹配出对应的理赔服务项目，并直接为用户提供线上车险理赔服务。

9.一种存储介质，其上存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行，以实现上述权利要求1-8任一项所述的车辆保险自动理赔的方法。

10.一种车载终端，其特征在于，包括：处理器、与处理器通信连接的存储介质，所述存储介质适于存储多条指令；所述处理器适于调用所述存储介质中的指令，以执行实现上述权利要求1-8任一项所述的车辆保险自动理赔的方法。