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申请/专利权人：凯泰铭科技(北京)有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种出险数据集成融合的车辆智能定损方法及系统，方法包括：根据车联网系统进行出险车辆识别，定位第一出险车辆，获取第一险情数据集、第二险情数据集，数据融合分析输出融合险情数据集，确定险情特征矩阵、损失特征矩阵，输入损失预测模型中进行融合定位，利用融合损失函数输出损失预测结果，损失定位输出损失定位结果，解决经验数据的单一映射构建损失定位模型精度低，车辆损失程度定位准确性低的技术问题，分别从全局、局部进行数据采集，全面采集出险车辆到的相关数据，并进行车辆损失情况的融合预测，利用融合特征构建损失定位模型，实现提高模型精度及其车辆损失程度定位准确性的技术效果。

主权项：1.一种出险数据集成融合的车辆智能定损方法，其特征在于，所述方法包括：根据车联网系统进行出险车辆识别，定位第一出险车辆；基于所述第一出险车辆从所述车联网系统的终端获取第一险情数据集，以及从所述第一出险车辆的车载系统终端获取第二险情数据集；对所述第一险情数据集和所述第二险情数据集进行数据融合分析，输出融合险情数据集；根据所述融合险情数据集，确定险情特征矩阵以及损失特征矩阵，其中，组成所述险情特征矩阵中的特征为标识发生险情的车辆所处场景特征，组成所述损失特征矩阵中的特征为标识发生险情的车辆损失区域特征；通过调用所述险情特征矩阵以及所述损失特征矩阵的向量输入损失预测模型中进行融合定位，所述损失预测模型包括融合损失函数，利用所述融合损失函数输出损失预测结果，其中，所述损失预测结果为车辆损失情况的融合预测结果；根据所述损失预测结果进行损失定位，输出损失定位结果；所述方法还包括：获取所述险情特征矩阵，其中，构成所述险情特征矩阵的向量至少包括险情场景特征向量、险情对象特征向量以及险情类型特征向量；并且将所述险情特征矩阵的向量输入第一损失预测函数，其中，所述第一损失预测函数通过映射数据训练获取，所述映射数据为样本险情的特征矩阵与损失结果的映射数据；根据所述第一损失预测函数进行预测，输出第一损失预测结果；基于所述损失特征矩阵，从所述车联网系统的终端对所述第一出险车辆进行类比，得到类比车辆集合；基于所述类比车辆集合进行对应车辆险情数据调用，输出类比车辆险情数据集；利用所述类比车辆险情数据集作为训练数据进行映射学习，搭建第二损失预测函数；调用所述损失特征矩阵的向量，输入所述第二损失预测函数进行预测，输出第二损失预测结果；基于所述第一损失预测函数和所述第二损失预测函数进行函数融合，生成所述融合损失函数；将所述第一损失预测函数输出的第一损失预测结果，以及所述第二损失预测函数输出的第二损失预测结果，作为输入信息输入所述融合损失函数中，根据所述融合损失函数，输出所述融合预测结果。

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