驾驶员风险评估模型训练、风险评估方法和装置

发明专利无效专利

申请号：
CN201810319376.7
IPC分类号：G06Q10/06;G06Q40/08
申请日期：
2018-04-11
申请人：
北京汽车研究总院有限公司;优必爱信息技术（北京）有限公司

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著录项信息

专利名称	驾驶员风险评估模型训练、风险评估方法和装置
申请号	CN201810319376.7	申请日期	2018-04-11
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2018-09-04	公开/公告号	CN108492053A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/06 资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;4;0;/;0;8查看分类表>
申请人	北京汽车研究总院有限公司;优必爱信息技术（北京）有限公司	申请人地址	北京市顺义区仁和镇双河大街99号院1幢(D7-001) 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京汽车研究总院有限公司,优必爱信息技术（北京）有限公司	当前权利人	北京汽车研究总院有限公司,优必爱信息技术（北京）有限公司
发明人	杨海军;侯玉鹏
代理机构	北京细软智谷知识产权代理有限责任公司	代理人	刘静荣

摘要

本申请涉及一种驾驶员风险评估模型训练、风险评估方法和装置。由于驾驶员的模型所需维度对应的数据是从包含多种数据源中得到的，其中的数据源包括GPS数据，车载盒子数据，交通数据，天气数据，驾驶员数据，地图数据和出险数据，数据源非常丰富，基于此，用于评估的数据更加全面，训练得到的机器学习分类模型输出的驾驶员的类别以及评分，可以反映每类驾驶员的等级，又由于数据源中包含了出险数据，驾驶员的评分是通过对所述驾驶员模型的每个维度的数据赋予权重综合计算得到的，因而得到的驾驶员的类别和评分更加准确，所以据此模型而定的车险定价也更加准确。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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