【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及大數據處理，尤其涉及一種交通事故預估方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。
技術介紹
1、隨著城市化進程的加速與車輛保有量的急劇攀升，現代城市正面臨著日益嚴峻的交通挑戰，其中交通事故頻發尤為突出，交通事故不僅直接威脅著公眾的生命安全，還間接阻礙了社會經濟的健康發展。
2、然而，現有技術中對交通事故預估大多聚焦于駕駛員行為狀態的單一維度分析，忽略了人類行為的高度復雜性和多樣性，導致預估結果的精度受限，進而削弱了此方法的廣泛應用潛力；同時大數據處理技術在面對海量交通數據時，雖具備強大潛力，但往往伴隨著高昂的計算成本和時間消耗，預估效率低下。綜上所述，現有交通事故預估方法存在預估精度不足以及預估效率低下的問題。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種交通事故預估方法、裝置及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于解決交通事故預估準確率不足以及預估效率低下的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供的一種交通事故預估方法，包括：
3、獲取目標車輛的車速數據以及車輛圖像；
4、根據所述車輛圖像識別出目標車型；
5、根據所述車速數據計算所述目標車輛發生交通事故的車速因子；
6、根據所述車速因子與所述目標車型對應的影響因子進行權重計算，得到交通事故發生概率。
7、在一些實施例中，所述根據所述車輛圖像識別出目標車型，包括：
8、從所述車輛圖像中逐個選取出待識別圖像；
9、對所述待識
10、計算所述目標識別圖像與預設的車型模板圖像的相似度；
11、根據所述相似度匹配出所述待識別圖像對應的目標車型。
12、在一些實施例中，所述計算所述目標識別圖像與預設的車型模板圖像的相似度，包括：
13、將所述待識別圖像轉化為待識別圖像向量；
14、將所述車型模板圖像轉化為模板圖像向量；
15、根據所述待識別圖像向量以及所述模板圖像向量計算相似度。
16、在一些實施例中，所述根據所述車速數據計算所述目標車輛發生交通事故的車速因子，包括：
17、對所述目標車輛的車速數據進行加權計算，得到綜合車速；
18、根據所述綜合車速與預設的臨界速度計算所述目標車輛發生交通事故的概率。
19、在一些實施例中，所述根據所述綜合車速與預設的臨界速度計算所述目標車輛發生交通事故的概率，包括：
20、根據綜合車速對應的不同臨界速度確定目標模型；
21、根據所述目標模型計算所述目標車輛發生交通事故的概率。
22、在一些實施例中，所述根據綜合車速對應的不同臨界速度確定目標模型，包括：
23、若所述綜合車速低于預設的第一臨界速度，確定對應的目標模型為第一模型；
24、若所述綜合車速介于第一臨界速度和第二臨界速度之間，確定對應的目標模型為第二模型；
25、若所述綜合車速介于第二臨界速度和第三臨界速度之間，確定對應的目標模型為第三模型；
26、若所述綜合車速高于第三臨界速度，確定對應的目標模型為第四模型。
27、在一些實施例中，所述根據所述車速因子與所述目標車型對應的車型因子進行權重計算，得到交通事故發生概率，包括：
28、根據目標車型對應的車型因子計算車型因子平均數；
29、根據所述車速因子與所述車型因子平均數進行權重計算，得到交通事故發生概率。
30、為了解決上述問題，本專利技術還提供一種交通事故預估裝置，所述裝置包括：
31、測速模塊，用于獲取目標車輛的車速數據以及車輛圖像；
32、車型識別模塊，用于根據所述車輛圖像識別出目標車型；
33、算法模塊，用于根據所述車速數據計算所述目標車輛發生交通事故的車速因子；
34、預警模塊，用于根據所述車速因子與所述目標車型對應的影響因子進行權重計算，得到交通事故發生概率。
35、為了解決上述問題，本專利技術還提供一種電子設備，所述電子設備包括：
36、至少一個處理器；以及，
37、與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，
38、所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行上述所述的一種交通事故預估方法。
39、為了解決上述問題，本專利技術還提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有至少一個計算機程序，所述至少一個計算機程序被電子設備中的處理器執行以實現上述所述的一種交通事故預估方法。
40、本專利技術通過獲取目標車輛的車速數據以及車輛圖像，并根據所述車輛圖像識別出車輛型號，可以有效追蹤目標車輛，增強安全性；根據所述車速數據計算所述目標車輛發生交通事故的車速因子，能夠更精確地預測不同車速范圍內的交通事故發生概率；根據所述車速因子與所述目標車型對應的影響因子進行權重計算，得到交通事故發生概率，可以科學地預估交通事故發生的概率，提高交通事故預估的高效性和準確性。因此本專利技術提出的一種交通事故預估方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，可以解決現有交通事故預估方法存在預估精度不足以及預估效率低下的問題。
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1.一種交通事故預估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的一種交通事故預估方法，其特征在于，所述根據所述車輛圖像識別目標車型，包括：
3.如權利要求2所述的一種交通事故預估方法，其特征在于，所述計算所述目標識別圖像與預設的車型模板圖像的相似度，包括：
4.如權利要求1所述的一種交通事故預估方法，其特征在于，所述根據所述車速數據計算所述目標車輛發生交通事故的車速因子，包括：
5.如權利要求4所述的一種交通事故預估方法，其特征在于，所述將所述綜合車速與預設的臨界速度計算所述目標車輛發生交通事故的概率，包括：
6.如權利要求5所述的一種交通事故預估方法，其特征在于，所述根據綜合車速對應的不同臨界速度確定目標模型，包括：
7.如權利要求1所述的一種交通事故預估方法，其特征在于，所述根據所述車速因子與所述目標車型對應的車型因子進行權重計算，得到交通事故發生概率，包括：
8.一種交通事故預估裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
...【技術特征摘要】
1.一種交通事故預估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的一種交通事故預估方法，其特征在于，所述根據所述車輛圖像識別目標車型，包括：
3.如權利要求2所述的一種交通事故預估方法，其特征在于，所述計算所述目標識別圖像與預設的車型模板圖像的相似度，包括：
4.如權利要求1所述的一種交通事故預估方法，其特征在于，所述根據所述車速數據計算所述目標車輛發生交通事故的車速因子，包括：
5.如權利要求4所述的一種交通事故預估方法，其特征在于，所述將所述綜合車速與預設的臨界速度計算所述目標車輛發生交通事故的概率，包括：...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉麗，
申請(專利權)人：平安銀行股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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