優駕保

馬俊龍 劉世麟

摘要：傳統的車險定價僅僅依賴于“車”，即根據用戶車型、車輛用途、車輛購置價和車輛事故來收取保費，而忽略了駕駛員的人為操作因素，無法為車主提供科學合理的車險定價。本文就如何對車險進行合理定價并智能實現的可能性進行了探討，并設計開發了基于駕駛行為的智能車險定價系統，命名為“優駕?！?。

關鍵詞：駕駛行為;智能;車險;定價

一、引言

近年來，我國的財產保險業發展迅速，特別是份額最重的汽車保險業。然而，傳統的車險定價僅僅依賴于“車”，即根據用戶車型、車輛用途、車輛購置價和車輛事故來收取保費，忽略了駕駛員的人為操作因素，無法為車主提供科學合理的車險保費。

為了給不同風險程度的車主提供差異化服務，讓車險定價更加公平、合理、科學和精細，我們采用嵌入式、計算機視覺、人工智能和車聯網等技術，結合基于駕駛員駕駛行為的定價模型，設計開發了基于駕駛行為的智能車險定價系統，并命名為“優駕?！?。

二、主要技術特點

（一）基于機器視覺的駕駛員行為檢測技術。

系統采用深度學習的方法實現駕駛行為檢測。首先，結合人臉分類、邊框回歸和關鍵點定位實現人臉檢測。其次，實現駕駛危險行為的檢測，結合PERCLOS算法檢測眼睛、嘴巴狀態實現疲勞駕駛檢測，結合CNN算法提取煙霧特征，識別手臂區域、手臂是否抬起以及在區域內的手機，實現吸煙和打電話檢測。

（二）基于B-L474E-IOT01A1速度傳感器的“三急”檢測技術。

系統通過B-L474E-IOT01A1的速度傳感器采集汽車的速度、角速度等，通過深度學習的方法，將檢測值與系統設定的閾值對比，判斷駕駛員的“三急”行為（急加速、急減速、急轉彎行為）。

（三）基于云計算、網絡技術的監控系統。

包括基于OpenMV、B-L474E-IOT01A1的數據檢測采集，基于主控芯片NUCLEO-H743ZI的數據整合運算、警報系統，基于藍牙連接的數據傳輸以及基于指標因子池的車險評估與定價。

三、系統組成及功能說明

（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的非易失性存儲器（NVM）技術。STM32H7單核產品線中的STM32H743/753主要特性有：主頻48 MHz，內置TFT-LCD，JPEG codec， Ethernet。

（二）駕駛行為識別模塊

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

人臉檢測算法MTCNN 包含三個級聯的多任務卷積神經網絡，每個多任務卷積神經網絡均包含人臉分類、邊框回歸和關鍵點定位任務。

（2）疲勞駕駛檢測

疲勞駕駛檢測算法 PERCLOS 的測量的參數是指在單位時間內眼睛閉合程度超過某一閾值的時間占總時間的百分比，可以通過一定時間內判斷眼睛閉合的幀/統計的總幀數判斷是否達到了疲勞，如果超出閾值就判斷為哈欠。

（3）吸煙檢測

吸煙檢測通過煙霧特征提取確定煙霧區域來判斷是否吸煙。利用煙霧邊緣輪廓形狀不規則、面積從無到有并在短時間內不斷增大、灰白色的特征分析邊緣輪廓與輪廓面積之間的關系，并基于RGB、HSV、HSI模型對煙霧區域進行分割，分析煙霧圖像像素的亮度、顏色以及飽和度，達到煙霧識別的目的。

（4）打電話檢測

打電話檢測算法CNN通過深度學習卷積網絡進行訓練，確定手臂區域以及手臂是否抬起，再在區域內進行手機與電話的檢測。

（三）“三急”（急加速、急減速、急轉彎）檢測模塊

選用B-L474E-IOT01A1。B-L475E-IOT01A發現套件允許用戶開發直接連接云服務器的應用，通過利用低功耗通信、多路傳感和基于Arm? Cortex? -M4內核的STM32L4系列功能，提供了大量專用附加板的選擇。

（1）變速行為識別

變速行為識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、行車時間等數據信息，分析變速行為的加速度等指標。若加速度為正數，說明車輛處于加速行駛狀態;若為負數則說明車輛處于減速或者剎車狀態。

（2）轉彎行為識別

本項目采用全姿態測量傳感裝置（慣性單元）對角速度進行測量，根據 Z 軸角速度對車輛轉彎狀態進行識別。該算法主要過程：判斷當天兩條行車數據時間間隔，若超過 2s ，則略過;若在 2s 內，則對角速度進行判斷。當速度、事件持續時間均達到轉彎行為識別判定條件，則進行記錄。

（四）語音提示模塊

NUCLEO-H743ZI將不良駕駛行為作為輸入，與系統設定的閾值對比，判定是否啟動警報系統。

（五）網絡模塊

網絡模塊選用的是LQ_BT1MV2藍牙，具有發送接收穩定、超強抗干擾能力，抵御3000靜電、同類藍牙模塊，距離更遠、支持多種供電電壓、即插即用無需轉接等優點。

四、主要創新點總結

（一）增加駕駛行為因子，實現公平合理定價。

傳統車險定價從車出發，根據車輛本身情況制定車險保費，“優駕?！敝悄苘囯U定價系統考慮駕駛員的行為，加入駕駛行為因子，擴大因子維度，讓車險定價更加科學合理。

（二）制定定價寬表，實現大數據下的“一人一費”。

系統通過機器視覺、傳感器等能夠采集多維數據，為精準定價提供豐富的數據基礎，在此之上采用AEW-AHP（熵權-層次分析法）計算指標權重，并制定了科學的定價系統[1]，滿足個性化的需求。

（三）主動檢測預警，集中司機注意力。

系統在識別不良駕駛行為后，會發出語音提醒，起到主動保險功能，降低交通事故率。

（四）提供駕駛習慣分析反饋，提升接觸頻率。

系統建立網頁“優駕?！笨蛻艚涣髌脚_，以駕駛評分、保費查詢等形式展示客戶駕駛行為分析結果，引導客戶關注參與，增強客戶黏性。

（五）優化技術路線，為用戶隱私保駕護航。

系統采用人工智能與邊緣計算的技術路線，在車載終端中進行計算，視頻不會上傳到云端以保護用戶的隱私。

參考文獻

[1]王子惠. 基于UBI駕駛行為評分的車險定價研究[D].湖南大學，2019.