[发明专利]交通事故处理方法和装置、电子设备

说明书

本说明书一个或多个实施例提供一种交通事故处理方法和装置、电子设备，所述方法包括：获取目标交通事故的事故现场的图像数据；基于所述图像数据提取特征数据；其中，所述特征数据为与对所述目标交通事故中的目标事故车辆执行的在所述目标交通事故中的责任认定相关的数据；将所述特征数据输入至预测模型，以由所述预测模型基于所述特征数据预测所述目标事故车辆在所述目标交通事故中的责任认定结果；其中，所述预测模型为基于若干被标注了责任认定结果的特征数据样本训练出的机器学习模型；输出预测出的所述目标事故车辆在所述目标交通事故中的责任认定结果。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种交通事故处理方法和装置、电子设备。

背景技术

现如今，在发生了交通事故之后，通常需要由交管部门派遣交警前往事故现场进行调查，以由交管部门根据事故现场的实际情况对该交通事故中的各辆事故车辆进行交通事故责任认定，即确定各辆车辆的驾驶员在该交通事故中应当承担的责任占比，例如：全责或无责等。然而，通过人工的方式对交通事故中的事故车辆进行交通事故责任认定，通常效率较低，不便于后续根据责任认定结果对事故车辆进行相应的业务处理。

发明内容

本说明书提出一种交通事故处理方法，所述方法应用于服务端，包括：

获取目标交通事故的事故现场的图像数据；

基于所述图像数据提取特征数据；其中，所述特征数据为与对所述目标交通事故中的目标事故车辆执行的在所述目标交通事故中的责任认定相关的数据；

将所述特征数据输入至预测模型，以由所述预测模型基于所述特征数据预测所述目标事故车辆在所述目标交通事故中的责任认定结果；其中，所述预测模型为基于若干被标注了责任认定结果的特征数据样本训练出的机器学习模型；

输出预测出的所述目标事故车辆在所述目标交通事故中的责任认定结果。

可选地，所述图像数据包括：车辆图像数据；车辆行驶轨迹图像数据；路面图像数据；交通信号灯图像数据。

可选地，所述获取目标交通事故的事故现场的图像数据，包括：

获取客户端发送的目标交通事故的事故现场的图像数据；其中，所述图像数据由所述客户端调用摄像头拍摄得到。

可选地，所述基于所述图像数据提取特征数据，包括：

基于所述图像数据确定所述目标事故车辆的损伤部位和行驶方向，以及所述目标交通事故的事故现场的路面状况和交通信号灯状况；

将所述目标事故车辆的损伤部位和行驶方向，以及所述目标交通事故的事故现场的路面状况和交通信号灯状况确定为特征数据。

可选地，所述责任认定结果为有责任或无责任，所述机器学习模型为二分类模型；

或者，所述责任认定结果为以下责任认定结果中的一种：全责、主责、次责、同责和无责，所述机器学习模型为多分类模型。

本说明书还提出一种交通事故处理装置，所述装置包括：

获取模块，获取目标交通事故的事故现场的图像数据；

提取模块，基于所述图像数据提取特征数据；其中，所述特征数据为与对所述目标交通事故中的目标事故车辆执行的在所述目标交通事故中的责任认定相关的数据；

预测模块，将所述特征数据输入至预测模型，以由所述预测模型基于所述特征数据预测所述目标事故车辆在所述目标交通事故中的责任认定结果；其中，所述预测模型为基于若干被标注了责任认定结果的特征数据样本训练出的机器学习模型；

输出模块，输出预测出的所述目标事故车辆在所述目标交通事故中的责任认定结果。