本申请公开了一种风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质，本申请实施例的风险评估方法包括：获取用于风险评估参考的各驾驶员匹配组，其中，驾驶员匹配组中包括事故驾驶员和非事故驾驶员，以及所述事故驾驶员和非事故驾驶员历史发生的各类型告警事件，属于同一驾驶员匹配组的所述非事故驾驶员与所述事故驾驶员的驾驶特征匹配；根据所述各驾驶员匹配组，得到所述各类型告警事件的风险权重的评估系数；根据所述风险权重的评估系数，计算所述各类型告警事件的风险权重；根据所述各类型告警事件的风险权重确定待评估驾驶员的驾驶风险值，本申请实施例能够针对事故的多方面致因进行解析和特征挖掘，以进行驾驶安全评估。以进行驾驶安全评估。以进行驾驶安全评估。
【技术实现步骤摘要】
风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]据世界卫生组织发布的《2018年全球道路安全状况报告》记载，每年全世界约有135万人死于道路交通事故，约有2000万至5000万人因道路交通事故引发的碰撞而受伤或致残，另外，Darby等学者研究发现，与普通车辆驾驶人相比，营运车辆驾驶人的事故发生率要高出49％，美国联邦汽车运输安全管理局也有研究表明，大约87％的营运车辆事故是由驾驶人的错误造成的。因此，为了提升安全驾驶水平，完善预防控制体系，加强交通安全综合治理，切实提高交通安全水平，针对营运车辆驾驶人开展风险识别和评估，对保障道路安全，保障营运驾驶人和其他交通参与者的安全具有十分重要的意义。
[0003]然而，目前的驾驶风险评估方法比较单一，大多都是基于告警事件发生的频率进行建模，基于此，进行驾驶风险分析，对事故发生风险评估趋于扁平化，无法针对事故的多方面致因进行解析和特征挖掘，以进行驾驶安全评估。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种风险评估方法、装置、计算机设备及存储介质，能够针对事故的多方面致因进行解析和特征挖掘，以进行驾驶安全评估。
[0005]一方面，本申请提供一种风险评估方法，该风险评估方法包括：获取各驾驶员匹配组，其中，驾驶员匹配组中包括事故驾驶员和非事故驾驶员，以及所述事故驾驶员和非事故驾驶员历史发生的各类型告警事件，属于同一驾驶员匹配组的所述非事故驾驶员与所述事故驾驶员的驾驶特征匹配；根据所述各驾驶员匹配组，得到所述各类型告警事件的风险权重的评估系数；根据所述风险权重的评估系数，计算所述各类型告警事件的风险权重；根据所述各类型告警事件的风险权重确定待评估驾驶员的驾驶风险值。
[0006]在本申请一些实施方案中，风险权重的评估系数包括：回归系数；所述根据所述各驾驶员匹配组，得到所述各类型告警事件的风险权重的评估系数，包括：将所述驾驶员匹配组输入条件逻辑回归模型，得到所述各类型告警事件的回归系数。本实施方案基于条件逻辑回归模型得到回归系数，使得评估系数更加客观准确。
[0007]在本申请一些实施方案中，得到所述各类型告警事件的回归系数之后，还包括：对所述各类型告警事件的回归系数进行显著性检验；所述根据所述各类型告警事件的风险权重获取待评估驾驶员的驾驶风险值，包括：根据目标告警事件的风险权重获取待评估驾驶员的驾驶风险值；其中，所述目标告警事件的回归系数通过所述显著性检验。告警事件的回归系数是否通过显著性检验表征告警事件与事故发生关联性大小，本实施方案中的目标告警事件通过显著性检验，即目标告警事件与事故关联性大，通过与事故关联性大的告警事件进行驾驶风险评估，尽量保证了驾驶风险评估的准确性。
[0008]在本申请一些实施方案中，得到所述各类型告警事件的风险权重的回归系数之前，包括：计算所述各类型告警事件间的相关系数；所述根据所述风险权重的评估系数，计算所述各类型告警事件的风险权重，包括：根据所述相关系数和所述回归系数，计算所述各类型告警事件的风险权重。
[0009]在本申请一些实施方案中，根据所述各类型告警事件的风险权重确定待评估驾驶员的驾驶风险值，包括：获取所述待评估驾驶员发生的各类型告警事件的频次；根据所述待评估驾驶员发生的各类型告警事件的风险权重和频次，确定所述待评估驾驶员的驾驶风险值。本实施方案基于频次和风险权重得到驾驶风险值，使得驾驶风险值更能反映待评估驾驶员的风险情况，进一步保证驾驶风险评估的准确性。
[0010]在本申请一些实施方案中，确定所述待评估驾驶员的驾驶风险值之前，还包括：获取所述待评估驾驶员的驾驶时长；所述根据所述待评估驾驶员发生的各类型告警事件的风险权重和频次，确定所述待评估驾驶员的驾驶风险值，包括：对所述待评估驾驶员发生的各类型告警事件的风险权重和频次进行加权求和，得到加权求和值；根据所述加权求和值和所述驾驶时长，得到驾驶风险值。驾驶时长可以反映驾驶员在风险下暴露时间长短的参数，基于驾驶时长可提高风险评估的准确性。
[0011]在本申请一些实施方案中，获取用于风险评估参考的各驾驶员匹配组之前，还包括：确定用于风险评估参考的各时间窗口；获取用于风险评估参考的各驾驶员匹配组，包括:获取所述各时间窗口对应的所述各驾驶员匹配组；所述根据所述各驾驶员匹配组，得到所述各类型告警事件的风险权重的评估系数，包括：根据所述各时间窗口对应的各驾驶员匹配组，得到所述各时间窗口对应的所述各类型告警事件的风险权重的评估系数；所述根据所述风险权重的评估系数，计算所述各类型告警事件的风险权重，包括：根据所述各时间窗口对应的所述风险权重的评估系数，计算所述各时间窗口对应的各类型告警事件的风险权重；所述根据所述各类型告警事件的风险权重确定待评估驾驶员的驾驶风险值，包括：根据风险评估的时间周期确定目标时间窗口；根据所述目标时间窗口对应的各类型告警事件的风险权重确定待评估驾驶员的驾驶风险值。本实施方案中，通过获取各时间窗口的驾驶员匹配组，便于探究距离事故发生的不同的时间段对事故发生的影响，使得风险评估更加精确。
[0012]另一方面，本申请提供一种风险评估装置，所述风险评估装置包括：
[0013]匹配模块，用于获取用于风险评估参考的各驾驶员匹配组，其中，所述驾驶员匹配组中包括事故驾驶员和非事故驾驶员，以及所述事故驾驶员和非事故驾驶员发生的各类型告警事件，属于同一驾驶员匹配组的所述非事故驾驶员与所述事故驾驶员的驾驶特征匹配；
[0014]获取模块，用于根据所述各驾驶员匹配组，得到所述各类型告警事件的风险权重的评估系数；
[0015]计算模块，用于根据所述风险权重的评估系数，计算所述各类型告警事件的风险权重；
[0016]评估模块，用于根据所述各类型告警事件的风险权重确定待评估驾驶员的驾驶风险值。
[0017]另一方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：
[0018]一个或多个处理器；
[0019]存储器；以及
[0020]一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现第一方面中任一项所述的风险评估方法。
[0021]第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行第一方面任一项所述的风险评估方法中的步骤。
[0022]本申请的实施例基于事故驾驶员和非事故驾驶员的驾驶特征进行分组，实现事故驾驶员和非事故驾驶员的对照，在同一匹配组中，非事故驾驶员与事故驾驶员的驾驶特征相匹配，以对驾驶特征进行变量控制，排除驾驶特征对事故致因的干扰，避免驾驶特征影响后续对事故致因的分析，根据各驾驶员匹配组，得到各类型告警事件的风险权重的评估系数，以此，溯源各匹配组中事故驾驶员和与该事故驾驶员发生的告警事件，由事故发生的结果推导发生的事故和告警事件的关系，对事故多方位致因进本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种风险评估方法，其特征在于，所述风险评估方法包括：获取用于风险评估参考的各驾驶员匹配组，其中，所述驾驶员匹配组中包括事故驾驶员和非事故驾驶员，以及所述事故驾驶员和非事故驾驶员历史发生的各类型告警事件，属于同一驾驶员匹配组的所述非事故驾驶员与所述事故驾驶员的驾驶特征匹配；根据所述各驾驶员匹配组，得到所述各类型告警事件的风险权重的评估系数；根据所述风险权重的评估系数，计算所述各类型告警事件的风险权重；根据所述各类型告警事件的风险权重确定待评估驾驶员的驾驶风险值。2.根据权利要求1所述的风险评估方法，其特征在于，所述风险权重的评估系数包括：回归系数；所述根据所述各驾驶员匹配组，得到所述各类型告警事件的风险权重的评估系数，包括：将所述驾驶员匹配组输入条件逻辑回归模型，得到所述各类型告警事件的回归系数。3.根据权利要求2所述的风险评估方法，其特征在于，所述得到所述各类型告警事件的回归系数之后，还包括：对所述各类型告警事件的回归系数进行显著性检验；所述根据所述各类型告警事件的风险权重获取待评估驾驶员的驾驶风险值，包括：根据目标告警事件的风险权重获取待评估驾驶员的驾驶风险值；其中，所述目标告警事件的回归系数通过所述显著性检验。4.根据权利要求2所述的风险评估方法，其特征在于，所述得到所述各类型告警事件的风险权重的回归系数之前，还包括：计算所述各类型告警事件间的相关系数；所述根据所述风险权重的评估系数，计算所述各类型告警事件的风险权重，包括：根据所述相关系数和所述回归系数，计算所述各类型告警事件的风险权重。5.根据权利要求1至4中任一项所述的风险评估方法，其特征在于，所述根据所述各类型告警事件的风险权重确定待评估驾驶员的驾驶风险值，包括获取所述待评估驾驶员发生的各类型告警事件的频次；根据所述待评估驾驶员发生的各类型告警事件的风险权重和频次，确定所述待评估驾驶员的驾驶风险值。6.根据权利要求5所述的风险评估方法，其特征在于，所述确定所述待评估驾驶员的驾驶风险值之前，还包括：获取所述待评估驾驶员的驾驶时长；所述根据所述待评估驾驶员发生的各类型告警事件的风险权重和频次，确定所述待评估驾驶员的驾驶风险值，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：王珊珊，张定棋，余荣杰，
申请(专利权)人：丰图科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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