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公开(公告)号：CN118536027B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410538327.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 明觉科技(北京)有限公司
IPC: G06F18/2433 , G08G1/01 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了车辆碰撞事故的检测方法和装置。该方法的方式包括：通过处理器获取车辆行驶数据，并将车辆行驶行程按时间轴划分为多个子行程；基于在横向、纵向和垂直方向上的加速度的变化，计算子行程中的可疑碰撞时间点，并将可疑碰撞时间点所在的子行程设为可疑碰撞行程；对可疑碰撞行程中的驾驶员驾驶行为及车辆行驶状态的特征数据建立图谱；基于预先通过对历史碰撞事故的特征数据进行图谱分析和机器学习而建立的识别算法模型，对可疑碰撞行程的驾驶员驾驶行为及车辆行驶状态的特征数据的图谱进行计算，以从可疑碰撞时间点中识别出目标碰撞时间点，并输出关于目标碰撞时间点信息。该实施方式能够提高对车辆碰撞事故发生的时间点检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116739799A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310757101.2
申请日：2023-06-26
Applicant: 明觉科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了车辆事故损失评估风险控制方法和装置。该方法的方式包括：获取车辆的本次事故的车辆事故损失评估报告，所述车辆事故损失评估报告中包含所述车辆的车辆信息以及与车辆的本次事故相关的车辆损失项目；基于预先建立的风险算法模型结合所述车辆信息对所述车辆事故损失评估报告中的车辆损失项目进行计算，识别出所述车辆损失项目中存在风险的风险项目；以及针对所述风险项目进行拦截或者向用户提示。该实施方式能够基于人工智能、行业大数据标准化及大数据挖掘分析等自动地对车辆事故损失评估中可能出现的渗漏进行预警，实现风险控制，保证了车辆事故损失评估的准确性。
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公开(公告)号：CN114138752B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111485322.6
申请日：2021-12-07
Applicant: 明觉科技(北京)有限公司
IPC: G06F16/21 , G06F16/2455 , G06F16/51 , G06F16/53
Abstract: 本发明提供一种量子车型配件基础数据库的创建方法，所述方法包括：利用数据加载引擎获取每个车辆识别号的所有配件编码，并将所述每个车辆识别号的所有配件编码排序，作为与所述每个车辆识别号相对应的配件编码集合；将满足预定条件的多个所述车辆识别号归并；利用预设的校验模型判定归并结果是否合格；以及在判定所述归并结果合格的情况下，对所述归并结果进行编码，以获得以所述归并结果为维度的所述量子车型配件基础数据库。从而，能够获得在保证了数据精度与单车辆识别号精度完全相同的前提下，避免了单车辆识别号存储数据量过大无法调用的劣势，集精确性和实用性为一体。
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公开(公告)号：CN114168672A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111537067.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 明觉科技(北京)有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/248 , G06F40/174 , G06Q10/06 , G06Q40/08
Abstract: 本发明提供了一种日志数据的处理方法、装置、系统以及介质。所述方法包括：获取步骤，获取车辆保险的日志数据；预处理步骤，基于服务类型，利用Flink引擎对获取的日志数据进行预处理，以生成具有预定格式的半结构化日志数据；结构化处理步骤，根据日志数据的类型，对半结构化日志数据进行结构化处理，以将半结构化日志数据转换为适于数据统计分析的结构化日志数据；以及加载步骤，将结构化日志数据加载到数据库中。本发明的上述方法能够针对车辆保险的日志数据能够进行有效地解析及存储，从而能够支持多维度且深层次的报表生成、数据分析等数据统计业务。
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公开(公告)号：CN107122484A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710317121.2
申请日：2017-05-08
Applicant: 明觉科技(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30976 , G06F17/30985
Abstract: 本发明公开了一种零件信息查询方法及系统，该查询方法包括：接收零件信息查询请求，获取所述查询请求中携带的零件查询信息和车辆识别码VIN；将所述零件查询信息转译为零件标准名称；根据预设零件关联关系筛选出与所述零件标准名称匹配的全部零件信息；在所述全部零件信息中找出与所述VIN匹配的零件信息。通过本发明中所提供的零件信息查询系统及其查询方法，使得对于零件信息的查询联通了各个体系，从而能够实现自如、方便快捷、智能查询零件的方式，提高了零件查询的智能化、准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118536027A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410538327.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 明觉科技(北京)有限公司
IPC: G06F18/2433 , G08G1/01 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了车辆碰撞事故的检测方法和装置。该方法的方式包括：通过处理器获取车辆行驶数据，并将车辆行驶行程按时间轴划分为多个子行程；基于在横向、纵向和垂直方向上的加速度的变化，计算子行程中的可疑碰撞时间点，并将可疑碰撞时间点所在的子行程设为可疑碰撞行程；对可疑碰撞行程中的驾驶员驾驶行为及车辆行驶状态的特征数据建立图谱；基于预先通过对历史碰撞事故的特征数据进行图谱分析和机器学习而建立的识别算法模型，对可疑碰撞行程的驾驶员驾驶行为及车辆行驶状态的特征数据的图谱进行计算，以从可疑碰撞时间点中识别出目标碰撞时间点，并输出关于目标碰撞时间点信息。该实施方式能够提高对车辆碰撞事故发生的时间点检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114168672B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111537067.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 明觉科技(北京)有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/248 , G06F40/174 , G06Q10/06 , G06Q40/08
Abstract: 本发明提供了一种日志数据的处理方法、装置、系统以及介质。所述方法包括：获取步骤，获取车辆保险的日志数据；预处理步骤，基于服务类型，利用Flink引擎对获取的日志数据进行预处理，以生成具有预定格式的半结构化日志数据；结构化处理步骤，根据日志数据的类型，对半结构化日志数据进行结构化处理，以将半结构化日志数据转换为适于数据统计分析的结构化日志数据；以及加载步骤，将结构化日志数据加载到数据库中。本发明的上述方法能够针对车辆保险的日志数据能够进行有效地解析及存储，从而能够支持多维度且深层次的报表生成、数据分析等数据统计业务。
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公开(公告)号：CN111640032A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010485010.4
申请日：2020-06-01
Applicant: 明觉科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车辆定损评估方法、装置、终端及计算机可读存储介质，获取语音信息；语音信息包括第一匹配信息，第一匹配信息包括第一车辆配件信息以及第一维修方式信息；对第一匹配信息进行解析，查找与第一匹配信息映射的一个或多个第二匹配信息；第二匹配信息包括第二车辆配件信息以及第二维修方式信息；接收指定车辆配件信息以及与该指定车辆配件信息对应的指定维修方式信息；其中，指定车辆配件信息以及指定维修方式信息为该一个或多个第二匹配信息中的信息；根据指定车辆配件信息以及指定维修方式信息进行车辆定损评估，解决了现有技术中车辆定损理赔业务，定损评估过程复杂、效率较低、主观作用大、准确度低的问题。
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公开(公告)号：CN116739799B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310757101.2
申请日：2023-06-26
Applicant: 明觉科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了车辆事故损失评估风险控制方法和装置。该方法的方式包括：获取车辆的本次事故的车辆事故损失评估报告，所述车辆事故损失评估报告中包含所述车辆的车辆信息以及与车辆的本次事故相关的车辆损失项目；基于预先建立的风险算法模型结合所述车辆信息对所述车辆事故损失评估报告中的车辆损失项目进行计算，识别出所述车辆损失项目中存在风险的风险项目；以及针对所述风险项目进行拦截或者向用户提示。该实施方式能够基于人工智能、行业大数据标准化及大数据挖掘分析等自动地对车辆事故损失评估中可能出现的渗漏进行预警，实现风险控制，保证了车辆事故损失评估的准确性。
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公开(公告)号：CN108520270B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201810203417.6
申请日：2018-03-12
Applicant: 明觉科技(北京)有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种零件匹配方法、系统及终端，涉及零件匹配技术领域，该方法包括：获取第一零件数据；其中，所述第一零件数据为零件生产厂商的零件数据；获取第二零件数据；其中，所述第二零件数据为原汽车厂商的零件数据；采用机器学习的方式对所述第一零件数据和所述第二零件数据进行匹配，以生成第一零件数据与第二零件数据的对应关系。本发明可以有效提升零件匹配效率和可靠性。
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