一种基于机器学习的自动驾驶保险定价方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的自动驾驶保险定价方法及系统，包括：收集区域内所有接入自动驾驶网络的智能网联汽车数据，对数据进行清洗、去噪、标准化处理，构建组群联网汽车整体动态大数据库；根据车辆数据中的地理位置信息，将智能网联汽车划分为不同的区域群组；分析各区域群组的环境特征信息，获取区域风险系数；分析区域群组内车辆间的联网通信数据，获取车辆间交互风险系数；根据车辆数据获取车辆个体风险系数和驾驶行为调整因子，结合区域风险系数和车辆间交互风险系数，构建组群联网汽车保险定价模型。本发明的保险定价方法通过收集区域整体组群智能网联汽车的风险数据，结合区域内车辆间交互关联性，从多个维度进行更精准的保险定价。