CN110163763A - 一种基于大数据的车辆保险评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的车辆保险评估方法，包括步骤S1：获取车辆的保险历史记录，并提取位置和时间信息，基于提取到的位置和时间信息关联到天气预报服务器系统，生成气象评估因子M；步骤S2：提取驾驶者的驾驶数据，包括运动速度数据、运动加速度数据和运动方向角数据，生成驾驶习惯因子N；步骤S3：获取汽车采集到的道路属性数据，在道路评估模型中生成道路评估因子P。本发明利用大数据获取气象、位置和道路属性信息等，进行综合评估，能更加准确的给出车辆保险评估方案。
Description
技术领域
本发明涉及车辆保险评估技术领域，更为具体地，涉及一种基于大数据的车辆保险评估方法。
背景技术
现有汽车服务行业人才缺失，而且自动化和智能化程度低，基于云平台的汽车销售服务一体化的管理系统存在很多漏洞，在进行汽车销售服务时不能将客户的需求及时的反馈给服务机构，使得现有汽车销售服务过程无法实现信息统筹与及时发布，而且现有的汽车销售服务系统也没有安全服务模块，无法对损坏的汽车及时定位维护，与人员救治。
在车辆评估的现有技术中，公开号为CN104318477A的中国专利公开了一种基于大数据的车辆保险评估的方法，包括：接收建立车辆保险的请求；获取用户的车辆保险历史记录，并提取其中出险记录的位置信息和时间信息；依据位置信息和时间信息向数据服务器获取对应时间和位置的历史气象信息；根据气象信息，获取气象评估因子；结合用户历史车辆保险信息，生成当前投保所需的费用。该专利申请能够结合现有方法中记录的时间信息和位置信息，利用大数据环境下能够获取的气象信息和/或位置信息，从而计算出更精确的评估因子，为用户提供了更为准确而又个性化的车辆保险评估方案。但是，仍然存在没有解决的问题，例如没有考虑到道路情况对保险评估的影响等。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于大数据的车辆保险评估方法，利用大数据获取气象、位置和道路属性信息等，进行综合评估，能更加准确的给出车辆保险评估方案。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种基于大数据的车辆保险评估方法，包括：
步骤S1：获取车辆的保险历史记录，并提取位置和时间信息，基于提取到的位置和时间信息关联到天气预报服务器系统，生成气象评估因子M；
步骤S2：提取驾驶者的驾驶数据，包括运动速度数据、运动加速度数据和运动方向角数据，生成驾驶习惯因子N；
步骤S3：获取汽车采集到的道路属性数据，在道路评估模型中生成道路评估因子P；
步骤S1、步骤S2和步骤S3的执行顺序包括如下顺序中的任一种：
步骤S1、步骤S2、步骤S3；
步骤S1、步骤S3、步骤S2；
步骤S2、步骤S1、步骤S3；
步骤S2、步骤S3、步骤S1；
步骤S3、步骤S2、步骤S1；
步骤S3、步骤S1、步骤S2；
步骤S4：保费核算模块，用于基于步骤S1中的气象评估因子M、步骤S2中的驾驶习惯因和步骤S3道路评估因子P，根据保费计算模型核算车辆保险费。
进一步的，在步骤S1中，包括终端通信模块，通过终端通信模块采集到车辆的保险历史记录数据。
进一步的，在步骤S2中，所述驾驶数据包括车辆急变速信息数据和急转弯信息数据。
进一步的，在步骤S2中，包括轮速传感器、制动踏板开关、轮缸压力传感器中的一种或多种。
进一步的，在步骤S3中，包括车头距离传感器、车尾距离传感器、路面坡度传感器中的一种或多种。
进一步的，包括人脸识别模块，所述人脸识别模块用于识别人脸信息。
本发明的有益效果是：
(1)本发明利用大数据获取气象、位置和道路属性信息等，进行综合评估，能更加准确的给出车辆保险评估方案。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的步骤流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。本说明书中公开的所有特征，或隐含公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
本说明书(包括任何附加权利要求、摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在对实施例进行描述之前，需要对一些必要的术语进行解释。例如：
若本申请中出现使用“第一”、“第二”等术语来描述各种元件，但是这些元件不应当由这些术语所限制。这些术语仅用来区分一个元件和另一个元件。因此，下文所讨论的“第一”元件也可以被称为“第二”元件而不偏离本发明的教导。应当理解的是，若提及一元件“连接”或者“联接”到另一元件时，其可以直接地连接或直接地联接到另一元件或者也可以存在中间元件。相反地，当提及一元件“直接地连接”或“直接地联接”到另一元件时，则不存在中间元件。
在本申请中出现的各种术语仅仅用于描述具体的实施方式的目的而无意作为对本发明的限定，除非上下文另外清楚地指出，否则单数形式意图也包括复数形式。
当在本说明书中使用术语“包括”和/或“包括有”时，这些术语指明了所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但是也不排除一个以上其他特征、整体、步骤、操作、元件、部件和/或其群组的存在和/或附加。
如图1所示，一种基于大数据的车辆保险评估方法，包括：
步骤S1：获取车辆的保险历史记录，并提取位置和时间信息，基于提取到的位置和时间信息关联到天气预报服务器系统，生成气象评估因子M；
步骤S2：提取驾驶者的驾驶数据，包括运动速度数据、运动加速度数据和运动方向角数据，生成驾驶习惯因子N；
步骤S3：获取汽车采集到的道路属性数据，在道路评估模型中生成道路评估因子P；
步骤S1、步骤S2和步骤S3的执行顺序包括如下顺序中的任一种：
步骤S1、步骤S2、步骤S3；
步骤S1、步骤S3、步骤S2；
步骤S2、步骤S1、步骤S3；
步骤S2、步骤S3、步骤S1；
步骤S3、步骤S2、步骤S1；
步骤S3、步骤S1、步骤S2；
步骤S4：保费核算模块，用于基于步骤S1中的气象评估因子M、步骤S2中的驾驶习惯因和步骤S3道路评估因子P，根据保费计算模型核算车辆保险费。
进一步的，在步骤S1中，包括终端通信模块，通过终端通信模块采集到车辆的保险历史记录数据。
进一步的，在步骤S2中，所述驾驶数据包括车辆急变速信息数据和急转弯信息数据。
进一步的，在步骤S2中，包括轮速传感器、制动踏板开关、轮缸压力传感器中的一种或多种。
进一步的，在步骤S3中，包括车头距离传感器、车尾距离传感器、路面坡度传感器中的一种或多种。
进一步的，包括人脸识别模块，所述人脸识别模块用于识别人脸信息。
实施例1
如图1所示，一种基于大数据的车辆保险评估方法，包括：
步骤S1：获取车辆的保险历史记录，并提取位置和时间信息，基于提取到的位置和时间信息关联到天气预报服务器系统，生成气象评估因子M；
步骤S2：提取驾驶者的驾驶数据，包括运动速度数据、运动加速度数据和运动方向角数据，生成驾驶习惯因子N；
步骤S3：获取汽车采集到的道路属性数据，在道路评估模型中生成道路评估因子P；
步骤S1、步骤S2和步骤S3的执行顺序包括如下顺序中的任一种：
步骤S1、步骤S2、步骤S3；
步骤S1、步骤S3、步骤S2；
步骤S2、步骤S1、步骤S3；
步骤S2、步骤S3、步骤S1；
步骤S3、步骤S2、步骤S1；
步骤S3、步骤S1、步骤S2；
步骤S4：保费核算模块，用于基于步骤S1中的气象评估因子M、步骤S2中的驾驶习惯因和步骤S3道路评估因子P，根据保费计算模型核算车辆保险费。
在本实施例中的其余技术特征，本领域技术人员均可以根据实际情况进行灵活选用和以满足不同的具体实际需求。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实现本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的算法，方法或系统等，均在本发明的权利要求书请求保护的技术方案限定技术保护范围之内。
对于前述的方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和单元并不一定是本申请所必须的。
本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法实现所描述的功能，但是这种实现不应超出本发明的范围。
所揭露的系统、模块和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例，仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅是一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以说通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述分立部件说明的单元可以是或者也可以不收物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者可以不收物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例的方案的目的。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、ROM、RAM等。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (6)
1.一种基于大数据的车辆保险评估方法，包括：
步骤S1：获取车辆的保险历史记录，并提取位置和时间信息，基于提取到的位置和时间信息关联到天气预报服务器系统，生成气象评估因子M；
步骤S2：提取驾驶者的驾驶数据，包括运动速度数据、运动加速度数据和运动方向角数据，生成驾驶习惯因子N；
步骤S3：获取汽车采集到的道路属性数据，在道路评估模型中生成道路评估因子P；
步骤S1、步骤S2和步骤S3的执行顺序包括如下顺序中的任一种：
步骤S1、步骤S2、步骤S3；
步骤S1、步骤S3、步骤S2；
步骤S2、步骤S1、步骤S3；
步骤S2、步骤S3、步骤S1；
步骤S3、步骤S2、步骤S1；
步骤S3、步骤S1、步骤S2；
步骤S4：保费核算模块，用于基于步骤S1中的气象评估因子M、步骤S2中的驾驶习惯因和步骤S3道路评估因子P，根据保费计算模型核算车辆保险费。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的车辆保险评估方法，其特征在于，在步骤S1中，包括终端通信模块，通过终端通信模块采集到车辆的保险历史记录数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的车辆保险评估方法，其特征在于，在步骤S2中，所述驾驶数据包括车辆急变速信息数据和急转弯信息数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的车辆保险评估方法，其特征在于，在步骤S2中，包括轮速传感器、制动踏板开关、轮缸压力传感器中的一种或多种。
5.根据权利要求1～4任一项所述一种基于大数据的车辆保险评估方法，其特征在于，在步骤S3中，包括车头距离传感器、车尾距离传感器、路面坡度传感器中的一种或多种。
6.根据权利要求5所述一种基于大数据的车辆保险评估方法，其特征在于，包括人脸识别模块，所述人脸识别模块用于识别人脸信息。
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