【摘 要】
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危险驾驶行为不仅会造成了严重的交通事故,而且会导致重大的生命财产损失。对驾驶员危险特征进行提取有利于道路安全。很多保险公司无法识别在交通事故中产生了巨额赔付的驾驶员中的高风险客户,因此这是导致车辆保险行业利润减少的最重要的因素之一。所以对驾驶员进行危险特征提取有助于保险公司识别危险驾驶员,从而调整定价策略以提高盈利。因此,驾驶员危险特征提取在道路安全以及车辆保险计价均扮演重要的角色。传统的驾驶员危
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危险驾驶行为不仅会造成了严重的交通事故,而且会导致重大的生命财产损失。对驾驶员危险特征进行提取有利于道路安全。很多保险公司无法识别在交通事故中产生了巨额赔付的驾驶员中的高风险客户,因此这是导致车辆保险行业利润减少的最重要的因素之一。所以对驾驶员进行危险特征提取有助于保险公司识别危险驾驶员,从而调整定价策略以提高盈利。因此,驾驶员危险特征提取在道路安全以及车辆保险计价均扮演重要的角色。传统的驾驶员危险特征分析研究中具有以下不足:第一,很多研究方法所使用的车辆数据多样性较低,缺乏对不同类型的驾驶行为进行全面的分析;第二,它们是基于统计学方法或者经典的机器学习算法,无法达到较好的特征提取效果;第三,传统研究大多忽略了在真实场景中对危险驾驶员的漏判和错判代价具有差异性的情况。针对以上几个问题,我们提出了基于代价敏感和分组聚类的危险驾驶员特征提取方法。我们采用了经过多种类型的动态车辆数据预处理得到的轨迹数据集作为样本。然后,我们利用了基于XGBoost算法的包裹法和嵌入法作为特征提取方法,并针对危险轨迹的稀疏性问题采用了拆分随机组合方法进行了改善。此外,我们还采取了代价敏感设计解决了识别危险驾驶员的漏判和错判代价相等的问题。并且我们对轨迹数据进行了分组聚类,从而对危险驾驶行为特征进行了更有效的提取。实验证明,我们的采样方法可以平均提升各项轨迹分类指标达33.29%。接下来,我们证明了我们的设计方法最多可以提高特征提取方法所提取特征的训练召回率达8.71%,并且我们发现了年龄和驾龄与驾驶员是否出险存在一定程度上的相关性。我们通过实验发现基于动态的轨迹数据分析相比于基于静态的驾驶员信息数据的分析各项分类指标平均提升为8.63%,验证了动态轨迹分析应用于驾驶员危险特征提取的有效性。
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