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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國平安財(cái)產(chǎn)保險股份有限公司申請的專利車輛風(fēng)險等級評估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119250990B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411766823.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q40/08；該發(fā)明授權(quán)車輛風(fēng)險等級評估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)是由崔躍;張振勇;朱艷喬;張霖;徐賽奕設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本車輛風(fēng)險等級評估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請涉及保險定價領(lǐng)域，提供一種車輛風(fēng)險等級評估方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取燃油車輛的第一車輛數(shù)據(jù)，第一車輛數(shù)據(jù)包括第一行駛數(shù)據(jù)以及基于第一行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險評估得到的第一風(fēng)險評估數(shù)據(jù)，通過第一篩選器根據(jù)第一行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行第一數(shù)據(jù)篩選以及通過第二篩選器根據(jù)第一風(fēng)險評估數(shù)據(jù)進(jìn)行第二數(shù)據(jù)篩選，經(jīng)過兩輪篩選確定出能夠用于電動車輛風(fēng)險評估模型訓(xùn)練的遷移學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。通過遷移學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練電動車輛的風(fēng)險評估模型，解決了現(xiàn)有技術(shù)中電動車輛數(shù)據(jù)不足的問題，提高了電動車輛風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)車輛風(fēng)險等級評估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種車輛風(fēng)險等級評估方法，其特征在于，所述方法包括：獲取燃油車輛的第一車輛數(shù)據(jù)，所述第一車輛數(shù)據(jù)包括第一行駛數(shù)據(jù)以及基于所述第一行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險評估得到的第一風(fēng)險評估數(shù)據(jù)；利用預(yù)設(shè)的第一篩選器基于電動車輛的標(biāo)準(zhǔn)行駛數(shù)據(jù)，對所述第一行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行第一數(shù)據(jù)篩選，以確定出所述第一行駛數(shù)據(jù)與所述標(biāo)準(zhǔn)行駛數(shù)據(jù)的第一數(shù)據(jù)特征匹配度超過第一閾值的第一車輛數(shù)據(jù)作為候選樣本數(shù)據(jù)；利用預(yù)設(shè)的第二篩選器基于電動車輛的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險評估數(shù)據(jù)，對所述候選樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行第二數(shù)據(jù)篩選，以獲取所述第一風(fēng)險評估數(shù)據(jù)與所述標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險評估數(shù)據(jù)的第二數(shù)據(jù)特征匹配度超過第二閾值的候選樣本數(shù)據(jù)作為遷移學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述遷移學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)對電動車輛的風(fēng)險評估模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)風(fēng)險評估模型；基于所述目標(biāo)風(fēng)險評估模型對目標(biāo)電動車輛的目標(biāo)行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險等級進(jìn)行評估，得到所述目標(biāo)電動車輛的風(fēng)險評估數(shù)據(jù)；其中，所述利用預(yù)設(shè)的第二篩選器基于電動車輛的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險評估數(shù)據(jù)，對所述候選樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行第二數(shù)據(jù)篩選，以獲取所述第一風(fēng)險評估數(shù)據(jù)與所述標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險評估數(shù)據(jù)的第二數(shù)據(jù)特征匹配度超過第二閾值的候選樣本數(shù)據(jù)作為遷移學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括：將所述候選樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一行駛數(shù)據(jù)和所述標(biāo)準(zhǔn)行駛數(shù)據(jù)分別輸入預(yù)設(shè)的隨機(jī)森林模型；基于所述隨機(jī)森林模型的至少一個預(yù)設(shè)路徑，根據(jù)所述第一行駛數(shù)據(jù)和所述標(biāo)準(zhǔn)行駛數(shù)據(jù)分別對所述候選樣本數(shù)據(jù)中的第一風(fēng)險評估數(shù)據(jù)和所述標(biāo)準(zhǔn)行駛數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險評估數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，得到第一預(yù)測結(jié)果和第二預(yù)測結(jié)果；根據(jù)所述第一預(yù)測結(jié)果和所述第二預(yù)測結(jié)果之間的第二數(shù)據(jù)特征匹配度，從所述候選樣本數(shù)據(jù)中確定所述遷移學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。

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