馬俊龍 劉世麟

摘要：傳統(tǒng)的車險(xiǎn)定價(jià)僅僅依賴于“車”，即根據(jù)用戶車型、車輛用途、車輛購(gòu)置價(jià)和車輛事故來(lái)收取保費(fèi)，而忽略了駕駛員的人為操作因素，無(wú)法為車主提供科學(xué)合理的車險(xiǎn)定價(jià)。本文就如何對(duì)車險(xiǎn)進(jìn)行合理定價(jià)并智能實(shí)現(xiàn)的可能性進(jìn)行了探討，并設(shè)計(jì)開發(fā)了基于駕駛行為的智能車險(xiǎn)定價(jià)系統(tǒng)，命名為“優(yōu)駕保”。

關(guān)鍵詞：駕駛行為;智能;車險(xiǎn);定價(jià)

一、引言

近年來(lái)，我國(guó)的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展迅速，特別是份額最重的汽車保險(xiǎn)業(yè)。然而，傳統(tǒng)的車險(xiǎn)定價(jià)僅僅依賴于“車”，即根據(jù)用戶車型、車輛用途、車輛購(gòu)置價(jià)和車輛事故來(lái)收取保費(fèi)，忽略了駕駛員的人為操作因素，無(wú)法為車主提供科學(xué)合理的車險(xiǎn)保費(fèi)。

為了給不同風(fēng)險(xiǎn)程度的車主提供差異化服務(wù)，讓車險(xiǎn)定價(jià)更加公平、合理、科學(xué)和精細(xì)，我們采用嵌入式、計(jì)算機(jī)視覺、人工智能和車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，結(jié)合基于駕駛員駕駛行為的定價(jià)模型，設(shè)計(jì)開發(fā)了基于駕駛行為的智能車險(xiǎn)定價(jià)系統(tǒng)，并命名為“優(yōu)駕?！?。

二、主要技術(shù)特點(diǎn)

（一）基于機(jī)器視覺的駕駛員行為檢測(cè)技術(shù)。

系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)駕駛行為檢測(cè)。首先，結(jié)合人臉分類、邊框回歸和關(guān)鍵點(diǎn)定位實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。其次，實(shí)現(xiàn)駕駛危險(xiǎn)行為的檢測(cè)，結(jié)合PERCLOS算法檢測(cè)眼睛、嘴巴狀態(tài)實(shí)現(xiàn)疲勞駕駛檢測(cè)，結(jié)合CNN算法提取煙霧特征，識(shí)別手臂區(qū)域、手臂是否抬起以及在區(qū)域內(nèi)的手機(jī)，實(shí)現(xiàn)吸煙和打電話檢測(cè)。

（二）基于B-L474E-IOT01A1速度傳感器的“三急”檢測(cè)技術(shù)。

系統(tǒng)通過B-L474E-IOT01A1的速度傳感器采集汽車的速度、角速度等，通過深度學(xué)習(xí)的方法，將檢測(cè)值與系統(tǒng)設(shè)定的閾值對(duì)比，判斷駕駛員的“三急”行為（急加速、急減速、急轉(zhuǎn)彎行為）。

（三）基于云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的監(jiān)控系統(tǒng)。

包括基于OpenMV、B-L474E-IOT01A1的數(shù)據(jù)檢測(cè)采集，基于主控芯片NUCLEO-H743ZI的數(shù)據(jù)整合運(yùn)算、警報(bào)系統(tǒng)，基于藍(lán)牙連接的數(shù)據(jù)傳輸以及基于指標(biāo)因子池的車險(xiǎn)評(píng)估與定價(jià)。

三、系統(tǒng)組成及功能說(shuō)明

（一）主控芯片介紹

主控芯片采用的是NUCLEO-H743ZI，基于ARM? Cortex?-M7的STM32H7MCU系列采用了ST的非易失性存儲(chǔ)器（NVM）技術(shù)。STM32H7單核產(chǎn)品線中的STM32H743/753主要特性有：主頻48 MHz，內(nèi)置TFT-LCD，JPEG codec， Ethernet。

（二）駕駛行為識(shí)別模塊

采用OpenMVH7 Plus攝像頭，其所有的 I/O 引腳輸出 3.3V 并且 5V 耐受，允許OpenMV Cam H7 Plus與不同的感光元件模組連接等。

（1）人臉檢測(cè)

人臉檢測(cè)算法MTCNN 包含三個(gè)級(jí)聯(lián)的多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均包含人臉分類、邊框回歸和關(guān)鍵點(diǎn)定位任務(wù)。

（2）疲勞駕駛檢測(cè)

疲勞駕駛檢測(cè)算法 PERCLOS 的測(cè)量的參數(shù)是指在單位時(shí)間內(nèi)眼睛閉合程度超過某一閾值的時(shí)間占總時(shí)間的百分比，可以通過一定時(shí)間內(nèi)判斷眼睛閉合的幀/統(tǒng)計(jì)的總幀數(shù)判斷是否達(dá)到了疲勞，如果超出閾值就判斷為哈欠。

（3）吸煙檢測(cè)

吸煙檢測(cè)通過煙霧特征提取確定煙霧區(qū)域來(lái)判斷是否吸煙。利用煙霧邊緣輪廓形狀不規(guī)則、面積從無(wú)到有并在短時(shí)間內(nèi)不斷增大、灰白色的特征分析邊緣輪廓與輪廓面積之間的關(guān)系，并基于RGB、HSV、HSI模型對(duì)煙霧區(qū)域進(jìn)行分割，分析煙霧圖像像素的亮度、顏色以及飽和度，達(dá)到煙霧識(shí)別的目的。

（4）打電話檢測(cè)

打電話檢測(cè)算法CNN通過深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，確定手臂區(qū)域以及手臂是否抬起，再在區(qū)域內(nèi)進(jìn)行手機(jī)與電話的檢測(cè)。

（三）“三急”（急加速、急減速、急轉(zhuǎn)彎）檢測(cè)模塊

選用B-L474E-IOT01A1。B-L475E-IOT01A發(fā)現(xiàn)套件允許用戶開發(fā)直接連接云服務(wù)器的應(yīng)用，通過利用低功耗通信、多路傳感和基于Arm? Cortex? -M4內(nèi)核的STM32L4系列功能，提供了大量專用附加板的選擇。

（1）變速行為識(shí)別

變速行為識(shí)別算法是利用智能車載終端通過 OBD II采集的車輛行車速度、行車時(shí)間等數(shù)據(jù)信息，分析變速行為的加速度等指標(biāo)。若加速度為正數(shù)，說(shuō)明車輛處于加速行駛狀態(tài);若為負(fù)數(shù)則說(shuō)明車輛處于減速或者剎車狀態(tài)。

（2）轉(zhuǎn)彎行為識(shí)別

本項(xiàng)目采用全姿態(tài)測(cè)量傳感裝置（慣性單元）對(duì)角速度進(jìn)行測(cè)量，根據(jù) Z 軸角速度對(duì)車輛轉(zhuǎn)彎狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。該算法主要過程：判斷當(dāng)天兩條行車數(shù)據(jù)時(shí)間間隔，若超過 2s ，則略過;若在 2s 內(nèi)，則對(duì)角速度進(jìn)行判斷。當(dāng)速度、事件持續(xù)時(shí)間均達(dá)到轉(zhuǎn)彎行為識(shí)別判定條件，則進(jìn)行記錄。

（四）語(yǔ)音提示模塊

NUCLEO-H743ZI將不良駕駛行為作為輸入，與系統(tǒng)設(shè)定的閾值對(duì)比，判定是否啟動(dòng)警報(bào)系統(tǒng)。

（五）網(wǎng)絡(luò)模塊

網(wǎng)絡(luò)模塊選用的是LQ_BT1MV2藍(lán)牙，具有發(fā)送接收穩(wěn)定、超強(qiáng)抗干擾能力，抵御3000靜電、同類藍(lán)牙模塊，距離更遠(yuǎn)、支持多種供電電壓、即插即用無(wú)需轉(zhuǎn)接等優(yōu)點(diǎn)。

四、主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)總結(jié)

（一）增加駕駛行為因子，實(shí)現(xiàn)公平合理定價(jià)。

傳統(tǒng)車險(xiǎn)定價(jià)從車出發(fā)，根據(jù)車輛本身情況制定車險(xiǎn)保費(fèi)，“優(yōu)駕?！敝悄苘囯U(xiǎn)定價(jià)系統(tǒng)考慮駕駛員的行為，加入駕駛行為因子，擴(kuò)大因子維度，讓車險(xiǎn)定價(jià)更加科學(xué)合理。

（二）制定定價(jià)寬表，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)下的“一人一費(fèi)”。

系統(tǒng)通過機(jī)器視覺、傳感器等能夠采集多維數(shù)據(jù)，為精準(zhǔn)定價(jià)提供豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，在此之上采用AEW-AHP（熵權(quán)-層次分析法）計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，并制定了科學(xué)的定價(jià)系統(tǒng)[1]，滿足個(gè)性化的需求。

（三）主動(dòng)檢測(cè)預(yù)警，集中司機(jī)注意力。

系統(tǒng)在識(shí)別不良駕駛行為后，會(huì)發(fā)出語(yǔ)音提醒，起到主動(dòng)保險(xiǎn)功能，降低交通事故率。

（四）提供駕駛習(xí)慣分析反饋，提升接觸頻率。

系統(tǒng)建立網(wǎng)頁(yè)“優(yōu)駕?！笨蛻艚涣髌脚_(tái)，以駕駛評(píng)分、保費(fèi)查詢等形式展示客戶駕駛行為分析結(jié)果，引導(dǎo)客戶關(guān)注參與，增強(qiáng)客戶黏性。

（五）優(yōu)化技術(shù)路線，為用戶隱私保駕護(hù)航。

系統(tǒng)采用人工智能與邊緣計(jì)算的技術(shù)路線，在車載終端中進(jìn)行計(jì)算，視頻不會(huì)上傳到云端以保護(hù)用戶的隱私。

參考文獻(xiàn)

[1]王子惠. 基于UBI駕駛行為評(píng)分的車險(xiǎn)定價(jià)研究[D].湖南大學(xué)，2019.