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申请/专利权人：瑞士再保险有限公司

申请日：2017-11-07

公开（公告）日：2024-07-12

公开（公告）号：CN109923575B

专利技术分类：

专利摘要：提出了一种测量装置1和测量方法，用于自动交通和驾驶模式识别，和基于完全非保险相关数据及其与交通和驾驶模式的相关联，对汽车事故的绝对和相对风险进行的位置相关的测量和预测，提供高度时间和空间分辨率。提出的装置1提供基于网格的2121、2122、2123、2124技术上的新的使用基于环境的因素包括社会经济因素的高程、道路网络、交通数据、天气状况的与车辆事故相关的自动交通和驾驶模式识别和风险预测，该环境因素影响车辆交通并且依赖于位置，从适当的测量装置41、...、45接收。以这种方式，可以提供对任意区域的事故风险的预测。通过将区域或路段的特征与在那里测量或登记的事故的数量和类型进行比较，将这些特征和事故数据相关联，例如，使用公开的机器学习技术，来校准该系统。

专利权项：1.一种测量装置1，用于自动交通模式识别，和基于地理空间背景的具有可定义程度的时间和空间分辨率的作为汽车事故概率测量的绝对和或相对事故风险的位置相关测量，事故风险的所述位置相关测量与交通和驾驶模式相关联，其中，生成事故事件的数据记录，并且测量与汽车事故的概率相关的特定事故状况的位置相关概率值，特征在于，借助于捕获单元2在感兴趣的地理区域21上生成具有网格单元2121、2122、2123、2124的空间高分辨率网格212，所述区域包括暴露于事故风险的单元70-74的至少一部分，其中，网格212的网格单元2121、2122、2123、2124是可选择的，并且数据通过装置1分配给网格212的每个单元2121、2122、2123、2124，并且其中，表示网格单元的数据记录被分配给发生或测量的年份并被保存在处理单元的存储器模块中，其中，对于每个网格单元2121、2122、2123、2124，借助于感兴趣的地理区域21的测量站40、41，测量静态状况参数和动态状况参数，并传输到测量装置1，并分配给生成的数据记录，所述生成的数据记录被分配给相应的网格单元2121、2122、2123、2124，所述静态状况参数至少包括静态道路状况参数，所述动态状况参数至少包括天气状况的时间波动参数和温度的时间波动参数和日光强度的时间波动参数和交通状况的时间波动参数；其中，测量的状况参数至少包括6种类型的状况参数，其中，第一类型的状况参数提供事故的时间点的量度，第二类型的状况参数提供结构环境参数的量度，第三类状况参数提供时间交通状况参数的量度，第四类型状况参数提供时间道路状况参数的量度，第五类型状况参数提供时间天气状况参数的量度，第六类型状况参数提供车辆类型参数的量度；其中，对于每个网格单元2121、2122、2123、2124和每种类型的特定数据记录状况参数，考虑不同的状况模式，在所述空间高分辨率网格212中分配定制的加权因子，其中，装置1包括机器学习或机器驱动触发模块3，其中，通过加权的不同的状况模式的模式识别，通过内插模块5和机器学习或机器驱动触发模块3触发和或分配概率521值到所述网格212中的每个点，给出在给定地理位置和时间发生事故的概率的量度。

百度查询： 瑞士再保险有限公司 测量车辆事故的绝对和/或相对风险可能性的装置和方法