一種基於體域網的車輛保險計費方法及裝置與流程
2023-08-08 07:02:31
本發明涉及車輛保險技術領域，特別涉及一種基於體域網的車輛保險計費方法及裝置。
背景技術：
目前，傳統的車輛保險行業在釐定車險費率時，主要考慮的是車輛因素，例如根據新車購置價、實際駕駛時間、地點、裡程，結合速度、急加速、急剎車等信息，來判斷汽車發生碰撞或者其他事故的概率，從而來確定車險計費。傳統的車險計費方法，僅考慮了車輛因素，然而在車輛發生事故時，車輛、車內人員、周圍環境(道路、天氣)是相互作用的關係，發生事故後理賠時僅根據車輛因素來判斷車輛保險計費是不準確的，傳統的車輛保險計費方法無法給保險公司和車主提供合理準確的保險計費，降低了用戶體驗。
技術實現要素：
本發明實施例提供一種基於體域網的車輛保險計費方法及裝置，能夠根據車內人員信息及車輛信息為保險公司和車主提供更合理有效的車險計費方法，提高用戶體驗。
第一方面，本發明提供了一種基於體域網的車輛保險計費方法，包括：
獲取所述體域網中的設備所採集的車內人員信息；
獲取車輛診斷系統所採集的車輛信息；
結合所述車內人員信息、車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。
優選地，所述車內人員信息包括駕駛者信息和乘客信息，
所述獲取所述體域網中的設備所採集的車內人員信息具體包括：獲取所述體域網中的設備所採集的駕駛者信息和乘客信息；
所述結合所述車內人員信息、車輛信息進行分析具體包括：結合所述駕駛者信息、乘客信息、車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。
優選地，所述車輛信息包括車輛基本信息、車輛行駛信息中的至少一個。
優選地，所述駕駛者信息包括所述駕駛者的生理數據、駕駛行為數據中的至少一個；
所述乘客信息包括乘客的生理數據、乘坐行為數據中的至少一個。
優選地，在獲取所述車內人員信息、車輛信息之後還包括：
根據所述車內人員信息、車輛信息判斷當前車內人員或者車輛的情況是否達到預設的告警條件，若達到預設的告警條件，則向所述車內人員發出提示信息；
在單位時間後，獲取所述體域網中的設備採集的車內人員信息、所述車輛診斷系統所採集的車輛信息；
根據所述再次獲取的車內人員信息、車輛信息判斷駕駛者是否根據所述提示信息作出反應，並根據車內人員是否根據所述提示信息作出反應計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算輛保險計費。
第二方面，本發明提供了一種基於體域網的車輛保險計費裝置，包括：
第一獲取模塊，用於獲取所述體域網中的設備所採集的車內人員信息；
第二獲取模塊，用於獲取車輛診斷系統所採集的車輛信息；
分析模塊，用於結合所述車內人員信息、車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。
優選地，所述車內人員信息包括駕駛者信息和乘客信息，
所述第一獲取模塊具體用於，獲取所述體域網中的設備所採集的駕駛者信息和乘客信息；
所述分析模塊具體用於，結合所述駕駛者信息、乘客信息、車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。
優選地，所述車輛信息包括車輛基本信息、車輛行駛信息中的至少一個。
優選地，所述駕駛者信息包括所述駕駛者的生理數據、駕駛行為數據中的至少一個；
所述乘客信息包括乘客的生理數據、乘坐行為數據中的至少一個。
優選地，所述裝置還包括：
判斷模塊，用於在獲取所述車內人員信息、車輛信息之後，根據所述車內人員信息、車輛信息判斷當前車內人員或者車輛的情況是否達到預設的告警條件；
提示模塊，用於在當前車內人員或者車輛的情況達到預設的告警條件時，向所述車內人員發出提示信息；
所述第一獲取模塊還用於，在所述提示模塊向所述車內人員發出提示信息，單位時間後，獲取所述體域網中的設備採集的車內人員信息、所述車輛診斷系統所採集的車輛信息；
所述分析模塊還用於，根據所述再次獲取的車內人員信息、車輛信息判斷駕駛者是否根據所述提示信息作出反應，並根據車內人員是否根據所述提示信息作出反應計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據判斷車輛保險計費。
實施本發明實施例，能夠通過對獲取到的體域網採集的車內人員信息和車輛診斷系統採集的車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。通過所述基於體域網的車輛保險計費方法可以為保險公司和車主提供基於車內人員、車輛的合理的車險計費，提升了用戶體驗。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1是本發明實施例提供的一種體域網的結構示意圖。
圖2是本發明實施例提供的一種基於體域網的車輛保險計費方法。
圖3是本發明實施例提供的另一種基於體域網的車輛保險計費方法。
圖4是本發明實施例提供的一種基於體域網的車輛保險計費裝置。
圖5是本發明實施例提供的另一種基於體域網的車輛保險計費裝置。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
需要說明的是，在本發明實施例中使用的術語是僅僅出於描述特定實施例的目的，而非旨在限制本發明。在本發明實施例和所附權利要求書中所使用的單數形式的「一種」、「所述」和「該」也旨在包括多數形式，除非上下文清楚地表示其他含義。還應當理解，本文中使用的術語「和/或」是指並包含一個或多個相關聯的列出項目的任何或所有可能組合。
本發明實施例公開了一種基於體域網的車輛保險計費方法及裝置。為了便於對本發明進行理解，首先對本發明實施例中的體域網進行描述。參閱圖1，圖1是本發明實施例提供的一種體域網的結構示意圖，所述體域網是附著在人體身上的一種網絡，所述體域網包括：通信設備110、BAN協調器120。所述通信設備110是一套小巧可移動、具有通信功能的設備，可以是傳感器，也可以是人體周圍的可穿戴設備(例如穿戴於指尖的血氧傳感器、腕錶型血糖傳感器、腕錶型睡眠品質測量器、睡眠生理檢查器、智能手錶、智能手環、智能眼鏡等)，也可以是可攜帶設備(例如手機、平板電腦等)，以及人體內部植入設備(例如可植入型身份識別組件等)。所述通信設備110可以長期監視並採集、記錄人體健康信號、人體動作信號、環境信號或者其他類型的信號，並將所述採集到的信號轉化為數字信息，傳輸給體域網內其他的通信設備或者通過BAN協調器傳輸到外部網絡。在圖1中，只列舉出了四種通信設備，在實際情況中，所述體域網中的通信設備通常有多個。
所述BAN協調器120是體域網的網絡管理器，也是體域網和外部網絡之間的網關，所述BAN協調器能夠使數據安全地進行傳輸。所述通信設備110之間、所述通信設備110和所述BAN協調器之間通過藍牙、wifi、ZigBee或者其他無線的方式進行通信。
在本發明實施例中，基於上述所述的體域網能夠準確採集到車內人員信息，進而更好地確定車輛保險計費。
請參閱圖2，圖2是本發明實施例提供的一種基於體域網的車輛保險計費方法的流程圖，所述方法能夠通過體域網獲取車內人員信息，通過車輛診斷系統獲取車輛信息，並結合所述車內人員信息、車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據，並根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。所述一種基於體域網的車輛保險計費方法包括步驟S201-S204。
在步驟S201中，獲取所述體域網中的設備所採集的車內人員信息。
在本實施方式中，具體的，所述車內人員信息包括駕駛者信息以及乘客信息，所述駕駛者信息包括所述駕駛者的生理數據、駕駛行為數據中的至少一個；所述乘客信息包括乘客的生理數據、乘坐行為數據中的至少一個。
所述體域網中的通信設備可以採集駕駛者的生理數據，駕駛行為數據，所述駕駛者的生理數據、駕駛行為數據都是影響車輛保險計費的重要因素。所述駕駛者的生理數據包括駕駛者的心率、血壓、體溫、血糖值、體內酒精含量等，通過所述駕駛者的生理數據能夠判斷出駕駛者的駕駛狀態。例如，若駕駛者體內酒精含量超標，說明駕駛者酒駕；駕駛者處於疲勞狀態時，相應的生理指標也會變化，例如心率隨時間逐漸降低，體溫及呼吸頻率隨時間逐漸上升時，說明駕駛者處於疲勞駕駛狀態；若駕駛者心率、體溫等異常，則說明駕駛者在駕駛過程中有可能出現了突發性疾病。因此，通過將體域網採集到的用戶生理指標與正常狀態下的生理指標的數據進行對比，可以有效判斷駕駛者的駕駛狀態是否正常，駕駛者的駕駛狀態是否正常是影響車輛保險計費的重要因素。
所述駕駛者的駕駛行為數據反映了駕駛者的駕駛行為是否良好且遵守交通規則。在駕駛過程中，駕駛者低頭、用手接電話都屬於不良駕駛行為，增大了車輛事故發生的概率。所述體域網中的通信設備可以採集駕駛者的動作信號，即駕駛行為數據，根據所述駕駛行為數據可以判斷出駕駛者在駕駛過程中是否有低頭、用手接電話或者其他的不良駕駛行為。
所述體域網中的通信設備除了採集駕駛者信息，還可以採集乘客的生理數據、乘坐行為數據。在車輛中有乘客的情況下，乘客的生理狀況和乘坐行為都會影響到駕駛者的生理狀況或者駕駛行為的變化，進而影響最終的車輛保險計費。所述乘客的生理數據包括乘客的心率、血壓、體溫、血糖值等生理指標，通過和正常生理指標的對比，可以判斷乘客是否出現突發性疾病或者其他的狀況，進而判斷是否對車輛保險計費產生影響；所述體域網還可以採集乘客的動作信號，即乘客的乘坐行為數據，所述乘客的乘坐行為數據包括乘客是否有幹擾駕駛者駕駛車輛的行為，包括觸碰駕駛者身體導致車輛的駕駛狀態突變等狀況。所述乘客的生理數據和乘坐行為數據都是影響車輛保險計費的重要因素。
在步驟S202中，獲取車輛診斷系統所採集的車輛信息。
具體的，所述車輛診斷系統可以獲取車輛的相關信息，所述車輛診斷系統可以是OBD(On Board Diagnostic，車載診斷系統)。所述車輛信息包括車輛基本信息、車輛行駛信息中的至少一個。通過所述車輛診斷系統可以獲取所述車輛包括車輛速度、加速度、加速度等基本信息，通過所述車輛基本信息的變化，可以判斷駕駛人是否有超速、急剎車、急轉彎、急加速等行為。
所述車輛行駛信息如車輛位置信息、車輛行駛路線等信息也由車輛診斷系統獲得。通過所述車輛位置信息、車輛行駛路線等可以判斷車輛當前的行駛條件，在不同的行駛條件下車輛發生事故的概率不同。例如，在高速、國道、城市道路、鄉村道路、環島、無信號燈交叉路口上車輛發生事故的概率並不相同，無信號燈交叉路口明顯為事故高發位置；而平原、山區、丘陵、河湖、隧道等不同的地形也會影響車輛事故發生概率，比如丘陵地區，多彎道多坡路，司機上坡時視線不佳，易發生事故；行駛道路為施工、擁堵、無中央隔離帶、客貨混用道路等情況時也對車輛事故發生概率有很大的影響；駕駛者處於熟悉的道路及不熟悉的道路也有很大的影響，駕駛者在熟悉的道路上發生事故的概率低於在陌生道路上駕駛發生事故的概率。因此，根據車輛診斷系統獲得的車輛行駛信息可以判斷事故發生概率，作為保險數據中的重要因素來計算保險計費。
在步驟S203中，結合所述車內人員信息、車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據。
具體的，根據駕駛者信息、乘客信息、車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據，所述車輛保險數據為與車輛保險計費相關的數據，所述數據從上述駕駛者信息、乘客信息、車輛信息中分析、計算得來。
在步驟S204中，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。
上述可知，本發明實施例中的一種基於體域網的車輛保險計費方法通過對獲取到的體域網採集的車內人員信息和車輛診斷系統採集的車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。通過所述基於體域網的車輛保險計費方法可以為保險公司和車主提供基於車內人員、車輛的合理的車險計費，提升了用戶體驗。
參閱圖3，圖3是本發明實施例提供的另一種基於體域網的車輛保險計費方法，所述方法包括步驟S301-S306。可以理解的是，在圖2中所示的步驟S201-S202也可以應用到本實施例中的步驟S302-S302中，在此不贅述。
在步驟S301中，獲取所述體域網中的設備所採集的車內人員信息。
在步驟S302中，獲取車輛診斷系統所採集的車輛信息。
在步驟S303中，根據所述車內人員信息、車輛信息判斷當前車內人員或者車輛的情況是否達到預設的告警條件。
具體的，所述車內人員信息包括駕駛者信息和乘客信息。所述駕駛者信息包括駕駛者生理數據和駕駛行為數據，所述乘客信息包括乘客生理數據和乘坐行為數據。所述車輛信息包括車輛基本信息和車輛行駛信息。
在本實施方式中，告警條件是預設的，在所述車內人員信息、車輛信息異常、影響安全的情況下即達到了告警條件，如駕駛者體內酒精含量超標、疲勞駕駛；在駕駛行為數據方面，例如駕駛者正在用手接電話；乘客有觸碰駕駛者幹擾駕駛等行為；車輛超速等情況。
在步驟S304中，若當前車內人員或者車輛的情況達到預設的告警條件，則向所述車內人員發出提示信息。
具體的，在車內人員或者車輛的情況異常時，向所述車內人員發出提示信息，以便車內人員作出對應的措施，減少事故發生的概率。
在步驟S305中，在發出提示信息單位時間後，再次獲取所述體域網中的設備採集的車內人員信息、所述車輛診斷系統所採集的車輛信息。
在步驟S306中，根據所述再次獲取的車內人員信息、車輛信息判斷駕駛者是否根據所述提示信息作出反應，並根據車內人員是否根據所述提示信息作出反應計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據判斷車輛保險計費。
具體的，在向車內人員發出提示信息單位時間後，再次獲取所述體域網中的設備採集的車內人員信息、所述車輛診斷系統所採集的車輛信息，將再次獲取到的車內人員信息、車輛信息和之前的車內人員信息、車輛信息進行對比，判斷車內人員是否根據所述提示信息採取相應的措施。例如，之前根據駕駛者信息得知駕駛者正在用手接電話，達到告警條件，向駕駛者發出提示信息，在單位時間後，再次獲取駕駛者信息，判斷駕駛者是否根據所述提示信息終止用手接電話的危險行為。
車內人員是否根據所述提示信息作出採取相應的措施也是車輛保險計費的重要因素，因此根據車內人員是否根據所述提示信息作出反應計算得出車輛保險數據，並根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費是必要的。
上述可知，本發明實施例中的一種基於體域網的車輛保險計費方法通過對獲取到的體域網採集的車內人員信息和車輛診斷系統採集的車輛信息進行分析，在所述車內人員或者車輛的情況達到告警條件時向所述車內人員發出提示信息，並在單位時間後再次獲取車內人員信息和車輛信息，以此判斷車內人員是否根據提示信息作出反應，並根據車內人員是否根據提示信息作出反應計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。通過所述基於體域網的車輛保險計費方法可以為保險公司和車主提供基於車內人員、車輛的合理的車險計費，提升了用戶體驗。
參閱圖4，圖4是本發明實施例提供的一種基於體域網的車輛保險方法計費裝置，可以理解的是，本發明實施例的裝置的各功能模塊可根據上述圖2所示方法實施例中的方法具體實現，其具體實現過程可以參照上述方法實施例的相關描述，在此不贅述。所述裝置400包括：
第一獲取模塊410，用於獲取所述體域網中的設備所採集的車內人員信息。
具體的，所述車內人員信息包括駕駛者信息和乘客信息，所述駕駛者信息包括所述駕駛者的生理數據、駕駛行為數據中的至少一個，所述乘客信息包括乘客的生理數據、乘坐行為數據中的至少一個。
所述第一獲取模塊410具體用於，獲取所述體域網中的設備所採集的駕駛者信息和乘客信息。
第二獲取模塊420，用於獲取車輛診斷系統所採集的車輛信息。
具體的，所述車輛信息包括車輛基本信息、車輛行駛信息中的至少一個。
分析模塊430，用於結合所述車內人員信息、車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。
上述可知，本發明實施例中的一種基於體域網的車輛保險計費裝置通過對獲取到的體域網採集的車內人員信息和車輛診斷系統採集的車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。通過所述基於體域網的車輛保險計費裝置可以為保險公司和車主提供基於車內人員、車輛的合理的車險計費，提升了用戶體驗。
參閱圖5，圖5本發明實施例提供的另一種基於體域網的車輛保險方法計費裝置。可以理解的是，圖4中所示的第一獲取模塊410、第二獲取模塊420、分析模塊430也可以應用於本發明實施例中的第一獲取模塊510、第二獲取模塊520、分析模塊530。此外，本發明實施例中的裝置的各功能模塊的功能可根據上述圖3方法實施例中的方法具體實現，其具體實現過程可以參照上述方法實施例的相關描述，在此不贅述。所述裝置包括：
第一獲取模塊510，用於獲取所述體域網中的設備所採集的車內人員信息。
第二獲取模塊520，用於獲取車輛診斷系統所採集的車輛信息。
分析模塊530，用於結合所述車內人員信息、車輛信息進行分析，計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。
判斷模塊540，用於在獲取所述車內人員信息、車輛信息之後，根據所述車內人員信息、車輛信息判斷當前車內人員或者車輛的情況是否達到預設的告警條件；
提示模塊550，用於在當前車內人員或者車輛的情況達到預設的告警條件時，向所述車內人員發出提示信息；
具體的，在所述提示模塊向所述車內人員發出提示信息，單位時間後，所述第一獲取模塊510再次獲取所述體域網中的設備採集的車內人員信息、所述車輛診斷系統所採集的車輛信息；所述分析模塊530根據所述再次獲取的車內人員信息、車輛信息判斷駕駛者是否根據所述提示信息作出反應，並根據車內人員是否根據所述提示信息作出反應計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據判斷車輛保險計費。
上述可知，本發明實施例中的一種基於體域網的車輛保險計費裝置通過對獲取到的體域網採集的車內人員信息和車輛診斷系統採集的車輛信息進行分析，在所述車內人員或者車輛的情況達到告警條件時向所述車內人員發出提示信息，並在單位時間後再次獲取車內人員信息和車輛信息，以此判斷車內人員是否根據提示信息作出反應，並根據車內人員是否根據提示信息作出反應計算得出車輛保險數據，根據所述車輛保險數據計算車輛保險計費。通過所述基於體域網的車輛保險計費裝置可以為保險公司和車主提供基於車內人員、車輛的合理的車險計費，提升了用戶體驗。
本領域普通技術人員可以理解實現上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過電腦程式來指令相關的硬體來完成，所述的程序可存儲於一計算機可讀取存儲介質中，該程序在執行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的存儲介質可為磁碟、光碟、只讀存儲記憶體(Read-Only Memory，ROM)或隨機存儲記憶體(Random Access Memory，RAM)等。
以上所揭露的僅為本發明一種較佳實施例而已，當然不能以此來限定本發明之權利範圍，本領域普通技術人員可以理解實現上述實施例的全部或部分流程，並依本發明權利要求所作的等同變化，仍屬於發明所涵蓋的範圍。