車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：建立碰撞檢測(cè)模型的步驟、訓(xùn)練碰撞檢測(cè)模型的步驟、碰撞初級(jí)檢測(cè)的步驟、碰撞信號(hào)采集的步驟、碰撞二次檢測(cè)判斷的步驟。本發(fā)明是針對(duì)在損傷等級(jí)判斷模型確定的過(guò)程中諸多因素的多變性而設(shè)計(jì)的,本申請(qǐng)可以達(dá)到秒級(jí)自動(dòng)判定車輛碰撞的時(shí)間及地點(diǎn)，從而減少車輛理賠過(guò)程中的偽造事故的騙?，F(xiàn)象，同時(shí)提高保險(xiǎn)理賠的時(shí)效性。
【專利說(shuō)明】
車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明屬于車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損領(lǐng)域，具體說(shuō)是車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]車輛低速運(yùn)動(dòng)，包括低速道路行駛、車輛?？康取５退龠\(yùn)動(dòng)過(guò)程中的碰撞事故是交通事故中比重最大的一類。碰撞后，保險(xiǎn)公司在理賠過(guò)程中采用的人工定損方式主觀性強(qiáng)，經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致理賠糾紛。此外，傳統(tǒng)定損為了事故車輛定損的準(zhǔn)確性需要進(jìn)行車輛拆解，這也額外增加了保險(xiǎn)理賠的費(fèi)用。遠(yuǎn)程自動(dòng)定損系統(tǒng)，一方面解決了定損員進(jìn)行定損的主觀性和減少聯(lián)合騙保的機(jī)率；另一方面可避免事故車輛的拆解費(fèi)用，從而大大提升在?？蛻舻臐M意度和事故保險(xiǎn)理賠的規(guī)范化。遠(yuǎn)程自動(dòng)定損技術(shù)通過(guò)采集車輛行駛過(guò)程中的多種信號(hào)，如速度、加速度、角速度、聲音等，運(yùn)用信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行智能化處理，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判斷碰撞是否發(fā)生以及碰撞后車輛的損毀情況。其中碰撞檢測(cè)是該定損過(guò)程中最重要的環(huán)節(jié)之一，建立碰撞過(guò)程模型并通過(guò)檢測(cè)碰撞過(guò)程的信號(hào)特征判定碰撞是否發(fā)生是其中的關(guān)鍵技術(shù)之一。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明提出了一種車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法及系統(tǒng)，是針對(duì)在損傷等級(jí)判斷模型確定的過(guò)程中諸多因素的多變性而設(shè)計(jì)的，本申請(qǐng)可以達(dá)到秒級(jí)自動(dòng)判定車輛碰撞的時(shí)間及地點(diǎn)，從而減少車輛理賠過(guò)程中的偽造事故的騙?，F(xiàn)象，同時(shí)提高保險(xiǎn)理賠的時(shí)效性。
[0004]—方面，本發(fā)明提供了車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法，包括:建立碰撞檢測(cè)模型的步驟、訓(xùn)練碰撞檢測(cè)模型的步驟、碰撞初級(jí)檢測(cè)的步驟、碰撞信號(hào)采集的步驟、碰撞二次檢測(cè)判斷的步驟。
[0005]具體的，通過(guò)分析在不同工況、車速、角度、車型等情況下，碰撞發(fā)生時(shí)車輛產(chǎn)生信號(hào)的不同特征，建立對(duì)碰撞過(guò)程進(jìn)行描述的碰撞檢測(cè)模型。
[0006]具體的，訓(xùn)練碰撞檢測(cè)模型，通過(guò)對(duì)碰撞檢測(cè)模型進(jìn)行仿真計(jì)算，確定碰撞檢測(cè)判定的信號(hào)特征，以SVM、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)算法為核心，利用仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，通過(guò)學(xué)習(xí)建立自動(dòng)判斷碰撞的參數(shù)模型，然后將該參數(shù)模型作為計(jì)算機(jī)的知識(shí)存入云平臺(tái)知識(shí)庫(kù)。
[0007]具體的，碰撞初級(jí)檢測(cè)是通過(guò)實(shí)測(cè)及仿真碰撞數(shù)據(jù)設(shè)定碰撞多域值判定，對(duì)發(fā)生或疑似發(fā)生碰撞信號(hào)的檢測(cè)和提取。
[0008]具體的，經(jīng)過(guò)碰撞初級(jí)檢測(cè)后，碰撞信號(hào)采集通過(guò)車載OBD傳感器設(shè)備在發(fā)生或者疑似發(fā)生碰撞事故時(shí)，截取一定時(shí)長(zhǎng)的監(jiān)測(cè)信號(hào)，自動(dòng)上傳數(shù)據(jù)至云平臺(tái)。
[0009]更具體的，碰撞二次檢測(cè)判斷的步驟具體為，上傳到云平臺(tái)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)濾波、特征提取與特征變換、標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理后，輸入SVM碰撞檢測(cè)模型中進(jìn)行運(yùn)算，得出車輛是否發(fā)生真實(shí)碰撞的結(jié)論。
[0010]另一方面，本發(fā)明還提供了一種車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)系統(tǒng)，包括:
[0011]碰撞檢測(cè)模型，利用車載傳感器設(shè)備的數(shù)據(jù)采集信息，以速度、加速度、角速度等信號(hào)的時(shí)域和頻域特征作為描述參數(shù)，并加入時(shí)間、地點(diǎn)、音頻、圖像等相關(guān)的環(huán)境信息作為輔助參數(shù)，對(duì)碰撞過(guò)程進(jìn)行全方位描述；
[0012]碰撞檢測(cè)訓(xùn)練模型，對(duì)SVM、隨機(jī)森林等不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法的參數(shù)尋優(yōu)以及經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析；
[0013]碰撞初級(jí)檢測(cè)模型，通過(guò)實(shí)測(cè)及仿真碰撞數(shù)據(jù)設(shè)定碰撞多域值判定，進(jìn)行發(fā)生或疑似發(fā)生碰撞信號(hào)的檢測(cè)和提??；
[0014]碰撞檢測(cè)模型數(shù)據(jù)庫(kù)，將仿真碰撞數(shù)據(jù)、實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及相關(guān)的預(yù)處理數(shù)據(jù)按照不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立碰撞檢測(cè)模型數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0015]車載傳感器設(shè)備，進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸和采集，獲得疑似事故發(fā)生時(shí)車輛的的三軸加速度、三軸角速度、速度、時(shí)間、地點(diǎn)、音頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)；
[0016]碰撞信號(hào)數(shù)據(jù)的預(yù)處理模塊:通過(guò)FIR、CHE等濾波技術(shù)，提取信號(hào)的真實(shí)波形，并選擇有效的碰撞描述特征；
[0017]碰撞二次檢測(cè)模型，將仿真數(shù)據(jù)和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)合，在大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判斷碰撞是否真實(shí)發(fā)生；
[0018]車輛定損數(shù)據(jù)庫(kù)，是基于仿真進(jìn)行大量事故樣本建立得到，根據(jù)碰撞仿真的事故重現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)合定損專家及自動(dòng)定損模塊進(jìn)行基于每一車型的事故定損，從而針對(duì)每一輛車型的事故只需要進(jìn)行OBD數(shù)據(jù)分析即可知道車輛的損傷及整車的定損；
[0019]遠(yuǎn)程無(wú)人碰撞檢測(cè)技術(shù)知識(shí)庫(kù):固化遠(yuǎn)程無(wú)人碰撞檢測(cè)技術(shù)的相關(guān)知識(shí)及成果。
[0020]進(jìn)一步的，疑似事故發(fā)生時(shí)刻車輛的三軸加速度、三軸角速度、速度、時(shí)間、地點(diǎn)、音頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)，一方面可以通過(guò)云平臺(tái)的碰撞檢測(cè)技術(shù)最終判定是否真實(shí)發(fā)生了碰撞;另一方面所采集到的真實(shí)碰撞數(shù)據(jù)可以作為遠(yuǎn)程定損模型的訓(xùn)練樣本進(jìn)一步完善定損模型的訓(xùn)練精度。
[0021]進(jìn)一步的，基于大數(shù)據(jù)的云平臺(tái)和人工智能學(xué)習(xí)方法，建立車輛碰撞檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)/知識(shí)庫(kù)。
[0022]更具體的，將事故和仿真形成的車輛碰撞數(shù)據(jù)庫(kù)的各種資源封裝和虛擬化，碰撞檢測(cè)訓(xùn)練模型、預(yù)處理模塊，模型數(shù)據(jù)庫(kù)/知識(shí)庫(kù)等，將封裝成碰撞檢測(cè)應(yīng)用模塊為各種具體的應(yīng)用服務(wù)，形成符合標(biāo)準(zhǔn)接口的功能化模塊。
[0023]本發(fā)明由于采用以上技術(shù)方法，能夠取得如下的技術(shù)效果:本發(fā)明通過(guò)車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)模型與技術(shù)可以達(dá)到秒級(jí)自動(dòng)判定車輛碰撞的時(shí)間及地點(diǎn)，從而減少車輛理賠過(guò)程中的偽造事故的騙保現(xiàn)象，同時(shí)提高保險(xiǎn)理賠的時(shí)效性;碰撞檢測(cè)精度高。
【附圖說(shuō)明】
[0024]為了更清楚的說(shuō)明本發(fā)明的實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖做一簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0025]圖1為車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0026]為使本發(fā)明的實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚完整的描述:
[0027]實(shí)施例1
[0028]本發(fā)明提供了車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法，包括:
[0029]S1:建立碰撞檢測(cè)模型的步驟，通過(guò)分析在不同工況、車速、角度、車型等情況下，碰撞發(fā)生時(shí)車輛產(chǎn)生信號(hào)的不同特征，建立對(duì)碰撞過(guò)程進(jìn)行描述的碰撞檢測(cè)模型。
[0030]S2:訓(xùn)練碰撞檢測(cè)模型的步驟，通過(guò)對(duì)碰撞檢測(cè)模型進(jìn)行仿真計(jì)算，確定碰撞檢測(cè)判定的信號(hào)特征，以SVM(支持向量機(jī))、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)算法為核心，利用仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，通過(guò)學(xué)習(xí)建立自動(dòng)判斷碰撞的參數(shù)模型，然后將該參數(shù)模型作為計(jì)算機(jī)的知識(shí)存入云平臺(tái)知識(shí)庫(kù)。
[0031]S3:碰撞初級(jí)檢測(cè)的步驟，是通過(guò)實(shí)測(cè)及仿真碰撞數(shù)據(jù)設(shè)定碰撞多域值判定，對(duì)發(fā)生或疑似發(fā)生碰撞信號(hào)的檢測(cè)和提取。
[0032]S4:碰撞信號(hào)采集的步驟，經(jīng)過(guò)碰撞初級(jí)檢測(cè)后，碰撞信號(hào)采集通過(guò)車載OBD傳感器設(shè)備在發(fā)生或者疑似發(fā)生碰撞事故時(shí)，截取一定時(shí)長(zhǎng)的監(jiān)測(cè)信號(hào)，如5s、8s、10s，自動(dòng)上傳數(shù)據(jù)至云平臺(tái)。
[0033]S5:碰撞二次檢測(cè)判斷的步驟，上傳到云平臺(tái)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)濾波、特征提取與特征變換、標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理后，輸入SVM碰撞檢測(cè)模型中進(jìn)行運(yùn)算，得出車輛是否發(fā)生真實(shí)碰撞的結(jié)論。該結(jié)果可以作為進(jìn)一步判定車輛損傷等級(jí)的基礎(chǔ)信號(hào)，用于啟動(dòng)損傷等級(jí)的判定。
[0034]實(shí)施例2
[0035]本發(fā)明還提供了一種車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)系統(tǒng)，包括:
[0036]碰撞檢測(cè)模型，利用車載傳感器設(shè)備的數(shù)據(jù)采集信息，以速度、加速度、角速度等信號(hào)的時(shí)域和頻域特征作為描述參數(shù)，并加入時(shí)間、地點(diǎn)、音頻、圖像等相關(guān)的環(huán)境信息作為輔助參數(shù)，對(duì)碰撞過(guò)程進(jìn)行全方位描述；
[0037]碰撞檢測(cè)訓(xùn)練模型，對(duì)SVM(支持向量機(jī))、隨機(jī)森林等不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法的參數(shù)尋優(yōu)以及經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析；
[0038]碰撞初級(jí)檢測(cè)模型，通過(guò)實(shí)測(cè)及仿真碰撞數(shù)據(jù)設(shè)定碰撞多域值判定，進(jìn)行發(fā)生或疑似發(fā)生碰撞信號(hào)的檢測(cè)和提?。?br>[0039]碰撞檢測(cè)模型數(shù)據(jù)庫(kù)，將仿真碰撞數(shù)據(jù)、實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及相關(guān)的預(yù)處理數(shù)據(jù)按照不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立碰撞檢測(cè)模型數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0040]車載傳感器設(shè)備，進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸和采集，獲得疑似事故發(fā)生時(shí)車輛的的三軸加速度、三軸角速度、速度、時(shí)間、地點(diǎn)、音頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)；
[0041]碰撞信號(hào)數(shù)據(jù)的預(yù)處理模塊:通過(guò)FIR、CHE等濾波技術(shù)，提取信號(hào)的真實(shí)波形，并選擇有效的碰撞描述特征；
[0042]碰撞二次檢測(cè)模型，基于SVM(支持向量機(jī))、隨機(jī)森林等人工智能算法，將仿真數(shù)據(jù)和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)合，在大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判斷碰撞是否真實(shí)發(fā)生；
[0043]車輛定損數(shù)據(jù)庫(kù)，是基于仿真進(jìn)行大量事故樣本建立得到，因?yàn)獒槍?duì)每一輛車型的事故只需要進(jìn)行OBD數(shù)據(jù)分析即可知道車輛的損傷及整車的定損；
[0044]遠(yuǎn)程無(wú)人碰撞檢測(cè)技術(shù)的知識(shí)庫(kù):遠(yuǎn)程無(wú)人碰撞檢測(cè)技術(shù)知識(shí)庫(kù):固化遠(yuǎn)程無(wú)人碰撞檢測(cè)技術(shù)的相關(guān)知識(shí)及成果。
[0045]疑似事故發(fā)生時(shí)刻車輛的三軸加速度、三軸角速度、速度、時(shí)間、地點(diǎn)、音頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)，一方面可以通過(guò)云平臺(tái)的碰撞檢測(cè)技術(shù)最終判定是否真實(shí)發(fā)生了碰撞；另一方面所采集到的真實(shí)碰撞數(shù)據(jù)可以作為遠(yuǎn)程定損模型的訓(xùn)練樣本進(jìn)一步完善定損模型的訓(xùn)練精度。
[0046]基于大數(shù)據(jù)的云平臺(tái)和人工智能學(xué)習(xí)方法，建立車輛碰撞檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)/知識(shí)庫(kù)。為車輛遠(yuǎn)程無(wú)人定損等相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。同時(shí)車輛碰撞檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)/知識(shí)庫(kù)還為車輛無(wú)人駕駛安全提供了可借鑒的數(shù)據(jù)資料。
[0047]將事故和仿真形成的車輛碰撞數(shù)據(jù)庫(kù)的各種資源封裝和虛擬化，碰撞檢測(cè)訓(xùn)練模型、預(yù)處理模塊，模型數(shù)據(jù)庫(kù)/知識(shí)庫(kù)等，將封裝成碰撞檢測(cè)應(yīng)用模塊為各種具體的應(yīng)用服務(wù)，形成符合標(biāo)準(zhǔn)接口的功能化模塊。
[0048]以上所述，僅為本發(fā)明較佳的【具體實(shí)施方式】，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明披露的技術(shù)范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法，其特征在于，包括:建立碰撞檢測(cè)模型的步驟、訓(xùn)練碰撞檢測(cè)模型的步驟、碰撞初級(jí)檢測(cè)的步驟、碰撞信號(hào)采集的步驟、碰撞二次檢測(cè)判斷的步驟。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法，其特征在于，通過(guò)分析在不同工況、車速、角度、車型等情況下，碰撞發(fā)生時(shí)車輛產(chǎn)生信號(hào)的不同特征，建立對(duì)碰撞過(guò)程進(jìn)行描述的碰撞檢測(cè)模型。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法，其特征在于，訓(xùn)練碰撞檢測(cè)模型，通過(guò)對(duì)碰撞檢測(cè)模型進(jìn)行仿真計(jì)算，確定碰撞檢測(cè)判定的信號(hào)特征，以SVM、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)算法為核心，利用仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，通過(guò)學(xué)習(xí)建立自動(dòng)判斷碰撞的參數(shù)模型，然后將該參數(shù)模型作為計(jì)算機(jī)的知識(shí)存入云平臺(tái)知識(shí)庫(kù)。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法，其特征在于，碰撞初級(jí)檢測(cè)是通過(guò)實(shí)測(cè)及仿真碰撞數(shù)據(jù)設(shè)定碰撞多域值判定，對(duì)發(fā)生或疑似發(fā)生碰撞信號(hào)的檢測(cè)和提取。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法，其特征在于，經(jīng)過(guò)碰撞初級(jí)檢測(cè)后，碰撞信號(hào)采集通過(guò)車載OBD傳感器設(shè)備在發(fā)生或者疑似發(fā)生碰撞事故時(shí)，截取一定時(shí)長(zhǎng)的監(jiān)測(cè)信號(hào)，自動(dòng)上傳數(shù)據(jù)至云平臺(tái)。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)方法，其特征在于，碰撞二次檢測(cè)判斷的步驟具體為，上傳到云平臺(tái)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)濾波、特征提取與特征變換、標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理后，輸入SVM碰撞檢測(cè)模型中進(jìn)行運(yùn)算，得出車輛是否發(fā)生真實(shí)碰撞的結(jié)論。7.一種車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括: 碰撞檢測(cè)模型，利用車載傳感器設(shè)備的數(shù)據(jù)采集信息，以速度、加速度、角速度等信號(hào)的時(shí)域和頻域特征作為描述參數(shù)，并加入時(shí)間、地點(diǎn)、音頻、圖像等相關(guān)的環(huán)境信息作為輔助參數(shù)，對(duì)碰撞過(guò)程進(jìn)行全方位描述； 碰撞檢測(cè)訓(xùn)練模型，對(duì)SVM參數(shù)等不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法的尋優(yōu)以及經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析； 碰撞初級(jí)檢測(cè)模型，通過(guò)實(shí)測(cè)及仿真碰撞數(shù)據(jù)設(shè)定碰撞多域值判定，進(jìn)行發(fā)生或疑似發(fā)生碰撞信號(hào)的檢測(cè)和提??； 碰撞檢測(cè)模型數(shù)據(jù)庫(kù)，將仿真碰撞數(shù)據(jù)、實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及相關(guān)的預(yù)處理數(shù)據(jù)按照不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立碰撞檢測(cè)模型數(shù)據(jù)庫(kù)； 車載傳感器設(shè)備，進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸和采集，獲得疑似事故發(fā)生時(shí)車輛的的三軸加速度、三軸角速度、速度、時(shí)間、地點(diǎn)、音頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)； 碰撞信號(hào)數(shù)據(jù)的預(yù)處理模塊:通過(guò)FIR、CHE等濾波技術(shù)，提取信號(hào)的真實(shí)波形，并選擇有效的碰撞描述特征； 碰撞二次檢測(cè)模型，將仿真數(shù)據(jù)和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)合，在大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判斷碰撞是否真實(shí)發(fā)生； 車輛定損數(shù)據(jù)庫(kù)，是基于仿真進(jìn)行大量事故樣本建立得到，針對(duì)每一輛車型的事故只需要進(jìn)行OBD數(shù)據(jù)分析即可知道車輛的損傷及整車的定損。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，疑似事故發(fā)生時(shí)刻車輛的三軸加速度、三軸角速度、速度、時(shí)間、地點(diǎn)、音頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)，一方面通過(guò)云平臺(tái)的碰撞檢測(cè)技術(shù)最終判定是否真實(shí)發(fā)生了碰撞;另一方面所采集到數(shù)據(jù)進(jìn)一步完善遠(yuǎn)程定損模型。9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，基于大數(shù)據(jù)的云平臺(tái)和人工智能學(xué)習(xí)方法，建立車輛碰撞檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)。10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的車輛遠(yuǎn)程自動(dòng)定損碰撞檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，將事故和仿真形成的車輛碰撞數(shù)據(jù)庫(kù)的各種資源封裝和虛擬化，碰撞檢測(cè)訓(xùn)練模型、預(yù)處理模塊，模型數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)等，將封裝成碰撞檢測(cè)應(yīng)用模塊為各種具體的應(yīng)用服務(wù)，形成符合標(biāo)準(zhǔn)接口的功能化模塊。
【文檔編號(hào)】G07C5/00GK105976449SQ201610365730
【公開日】2016年9月28日
【申請(qǐng)日】2016年5月27日
【發(fā)明人】田雨農(nóng), 張虹
【申請(qǐng)人】大連樓蘭科技股份有限公司