DRIVER TELEMATICS ANALYSIS

Use telematic data to identify a driver signature

Що таке driver telematics?

В автомобіль поміщаєтьсяспеціальний прилад

Пристрій визначає наскількибезпечно водій водить і надсилає дані

страховій компанії

•Хороші водії економлять гроші на страхуванні•Погані водії не економлять•Страхова компанія ризикує менше•….•Profit!!!

Проблема aka “Постановка задачі”

Навіщо платити за пристрій. Чи не можна використати GPS який є в абсолютної більшості водіїв

DRIVER FINGERPRINT

Дані

2736 водіїв для кожного дані 200-ста

подорожей (щосекундні зрізи позиції)

з цих 200 подорожей певна кількість не належать відповідному водію

GOAL: визначити ймовірність належності

кожної подорожі до відповідного їй водія

Supervised підхід

Поїздки водія що нас цікавить

Випадкові поїздки інших водіїв

Мітка: 1 Мітка: 0

Кілька простих ознак + SVM

~54 – 62 %

Unsupervised підхід

Anomaly/Outlier detection: GMM + EM

~71%

Supervised again

Gradient boosted regression trees

менш чутливі до outlier в вибірці більш ефективні до

незбалансованих класів

Нові ознаки:• розподіл швидкості• розподіл прискорення/гальмування по швидкостях• розподіл відцентрового прискорення• час зупинок

Виклики та невдачі

Локальна оцінка результатів

Kalman filter лише погіршив

результати

Principal component analysis ~

Висновки

~77%• загрався з алгоритмами замість

того щоб досліджувати і писати більш індикативні ознаки

• AXA надала не дуже якісні дані

• брак досвіду та часу

Дякую за увагу!