基于人工智能的车辆出险派工方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的车辆出险派工方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.理赔领域中，为了支持更加灵活的派工策略，当前基于规则引擎的派工实现方案不仅使得不同机构可以按照自身特点配置不同的派工策略，同时还可以实现多套派工策略按照优先级共同完成机构认为的最优派工逻辑。
3.现有常用方案为当上一个规则有合适派工人员输出时，则不会继续执行之后的派工规则，如果上一个规则没有合适人员输出，则继续顺序执行之后的规则，直至某个规则输出合适派工人或者最终派工找人失败。然而，随着业务场景的复杂多变，这种串行的派工方案无法满足一些时效性要求较高的场景，导致车辆出险时的派工效率并不高。


技术实现要素：

4.鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的车辆出险派工方法、装置、电子设备及存储介质，以解决如何提高车辆出险时的派工效率这一技术问题。
5.本技术提供一种基于人工智能的车辆出险派工方法，所述方法包括：
6.获取目标事故车辆的位置以确定初始出险车辆集；
7.计算所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆的距离得到多个出险调度路线集，所述出险调度路线集和所述出险车辆一一对应；
8.基于所述出险调度路线集进行多线程并行调度得到并行调度路线集，所述并行调度路线集和所述出险调度路线集一一对应；
9.对所述并行调度路线集进行筛选获得寻优出险路线，所述寻优出险路线和所述并行调度路线集一一对应；
10.依据所有的寻优出险路线制定车辆出险派工方案，并基于所述车辆出险派工方案对所述目标事故车辆进行救援。
11.在一些实施例中，所述获取目标事故车辆的位置以确定初始出险车辆集包括：
12.预先对目标事故车辆所在的地区进行划分得到多个网格区域；
13.依据定位装置获取目标事故车辆的位置，并基于所述位置确定所述目标事故车辆所在的网格区域；
14.将所述目标事故车辆所在的网格区域内包括的所有出险车辆作为初始出险车辆集。
15.在一些实施例中，所述计算所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆的距离得到多个出险调度路线集，所述出险调度路线集和所述出险车辆一一对应，包括：
16.分别计算所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆的距离得到每个出险车辆的出险初始路线集；
17.对所述每个出险初始路线集中的所有路线距离按照由小到大的顺序进行排序获得排序结果；
18.基于所述排序结果对所述每个出险初始路线集进行筛选得到每个出险车辆的出险调度路线集。
19.在一些实施例中，所述基于所述出险调度路线集进行多线程并行调度得到并行调度路线集，所述并行调度路线集和所述出险调度路线集一一对应，包括：
20.对所述出险调度路线集中的各调度路线设置编码id；
21.基于所述编码id对所述出险调度路线集中的各调度路线进行多线程并行调度得到并行调度路线集。
22.在一些实施例中，所述对所述并行调度路线集进行筛选获得寻优出险路线，所述寻优出险路线和所述并行调度路线集一一对应，包括：
23.分别计算所述并行调度路线集中各调度路线的初步出险耗时；
24.分别计算所述并行调度路线集中各调度路线的调度权重；
25.基于所述调度权重对所述初步出险耗时进行优化获得实际出险耗时；
26.基于所述实际出险耗时对所述并行调度路线集进行筛选获得寻优出险路线。
27.在一些实施例中，所述分别计算所述并行调度路线集中各调度路线的调度权重包括：
28.分别统计所述并行调度路线集中各调度路线所包括的汽车总数量；
29.基于所述汽车总数量生成所述并行调度路线集中各调度路线的调度权重。
30.在一些实施例中，所述依据所有的寻优出险路线制定车辆出险派工方案，并基于所述车辆出险派工方案对所述目标事故车辆进行救援，包括：
31.对各寻优出险路线对应的出险车辆同时发送出险调度请求；
32.依据各寻优出险路线对应的出险车辆对所述出险调度请求的响应速度制定车辆出险派工方案，并基于所述车辆出险派工方案对所述目标事故车辆进行救援。
33.本技术实施例还提供一种基于人工智能的车辆出险派工装置，所述装置包括：
34.获取单元，用于获取目标事故车辆的位置以确定初始出险车辆集；
35.计算单元，用于计算所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆的距离得到多个出险调度路线集，所述出险调度路线集和所述出险车辆一一对应；
36.调度单元，用于基于所述出险调度路线集进行多线程并行调度得到并行调度路线集，所述并行调度路线集和所述出险调度路线集一一对应；
37.筛选单元，用于对所述并行调度路线集进行筛选获得寻优出险路线，所述寻优出险路线和所述并行调度路线集一一对应；
38.救援单元，用于依据所有的寻优出险路线制定车辆出险派工方案，并基于所述车辆出险派工方案对所述目标事故车辆进行救援。
39.本技术实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
40.存储器，存储至少一个指令；
41.处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现所述的基于人工智能的车辆出险派工方法。
42.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储
有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现所述的基于人工智能的车辆出险派工方法。
43.本技术通过确定目标事故车辆的所在区域得到相近的多个出险车辆信息，并能够对出险车辆进行并行调度，然后筛选出合适的出险调度路线来对所述目标事故车辆展开救援，从而有效提高车辆出险时的派工效率。
附图说明
44.图1是本技术所涉及的基于人工智能的车辆出险派工方法的较佳实施例的流程图。
45.图2是本技术所涉及的基于人工智能的车辆出险派工装置的较佳实施例的功能模块图。
46.图3是本技术所涉及的基于人工智能的车辆出险派工方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
47.为了能够更清楚地理解本技术的目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本技术进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互结合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术，所述描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
48.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
49.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
50.本技术实施例提供一种基于人工智能的车辆出险派工方法，可应用于一个或者多个电子设备中，电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)、数字处理器(digital signal processor，dsp)、嵌入式设备等。
51.电子设备可以是任何一种可与客户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(personal digital assistant，pda)、游戏机、交互式网络电视(internet protocol television，iptv)、智能式穿戴式设备等。
52.电子设备还可以包括网络设备和/或客户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(cloud computing)的由大量主机或网络服务器构成的云。
53.电子设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网
络(virtual private network，vpn)等。
54.如图1所示，是本技术基于人工智能的车辆出险派工方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
55.s10，获取目标事故车辆的位置以确定初始出险车辆集。
56.在一个可选的实施例中，所述获取目标事故车辆的位置以确定初始出险车辆集包括：
57.s101，预先对目标事故车辆所在的地区进行划分得到多个网格区域；
58.s102，定位装置获取目标事故车辆的位置，并基于所述位置确定所述目标事故车辆所在的网格区域；
59.s103，将所述目标事故车辆所在的网格区域内包括的所有出险车辆作为初始出险车辆集。
60.该可选的实施例中，可根据出险车辆在目标事故车辆所处的地区的分布对目标事故车辆所处的地区进行划分，例如若在目标事故车辆所处的城市中，每一个城区都有多辆出险车辆，则可以对目标事故车辆所处的城市按照已有的城区进行划分得到多个网格区域；若出险车辆是在目标事故车辆所处的省份的每个城市都有所分布，则可以对目标事故车辆所处的省份地区按照已有的城市区域进行划分得到多个网格区域，即本方案中网格区域可根据出险车辆的实际分布情况进行可大可小的划分，本方案中不做具体限制。
61.该可选的实施例中，可依据目标事故车辆携带的gps定位装置获取目标事故车辆的具体位置，并由此确定所述目标事故车辆躲在的网格区域。本方案中将所述目标事故车辆所在的网格区域内包括的所有出险车辆作为初始出险车辆集，即仅通过所述目标事故车辆所在的网格区域内包括的所有出险车辆来对目标事故车辆展开后续的救援工作。
62.如此，通过划分出的多个网格区域，可以快速获得能够对目标事故车辆进行救援的初始出险车辆，为后续过程据此对各初始出险车辆进行筛选提供数据支撑。
63.s11，计算所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆的距离得到多个出险调度路线集，所述出险调度路线集和所述出险车辆一一对应。
64.在一个可选的实施例中，所述计算所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆的距离得到多个出险调度路线集，所述出险调度路线集和所述出险车辆一一对应，包括：
65.s111，分别计算所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆的距离得到每个出险车辆的出险初始路线集；
66.s112，对所述每个出险初始路线集中的所有路线距离按照由小到大的顺序进行排序获得排序结果；
67.s113，基于所述排序结果对所述每个出险初始路线集进行筛选得到每个出险车辆的出险调度路线集。
68.该可选的实施例中，可根据所述目标事故车辆所在的网格区域的官方地图获取所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆之间的路线距离。由于所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆之间会存在多条路线，因此将所述初始出险车辆集中每一辆出险车辆与所述目标事故车辆之间对应的多条路线作为该出险车辆对应的出险初始路线集。
69.该可选的实施例中，对所述出险初始路线集中的所有路线距离按照由小到大的顺序进行排序得到排序结果，并选取所述排序结果中路线距离最短的前三条路线作为所述出险初始路线集对应的出险调度路线集。
70.如此，通过对所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆之间的路线的筛选，可以有效减少后续过程中的计算量，提高出险车辆的救援调度效率。
71.s12，基于所述出险调度路线集进行多线程并行调度得到并行调度路线集，所述并行调度路线集和所述出险调度路线集一一对应。
72.在一个可选的实施例中，所述基于所述出险调度路线集进行多线程并行调度得到并行调度路线集，所述并行调度路线集和所述出险调度路线集一一对应，包括：
73.s121，对所述出险调度路线集中的各调度路线设置编码id；
74.s122，基于所述编码id对所述出险调度路线集中的各调度路线进行多线程并行调度得到并行调度路线集。
75.该可选的实施例中，每一个出险调度路线集中包括三条出险调度路线，即每一辆出险车辆都对应有三条可以到达所述目标事故车辆的出险调度路线。本方案中可通过人为方式对每一个出险调度路线集中包括的三条调度路线设置相应的编码id，所述编码id可以数字、符号、也可以是字母等；也可以根据雪花算法为每一个出险调度路线集中包括的三条调度路线生成相应的编码id。其中，所述雪花算法是twitter公司发明的一种算法，主要目的是解决在分布式环境下各线程id怎样生成的问题。
76.该可选的实施例中，由于每一辆出险车辆都对应有三条可以到达所述目标事故车辆的出险调度路线，因此可针对每一辆出险车辆进行多线程并行调度，即每一辆出险车辆都对应三条线程，每一条线程对应着一条调度路线；由于目标事故车辆所在的区域有多辆出险车辆，因此每一辆出险车辆都可以对应一个进程，即可以对每一个出险车辆进行多进程同步调度，而每一个出险车辆对应的进程又分别包括三条线程，本方案中将每一辆出险车辆对应的三条调度路线作为并行调度路线集。
77.如此，通过对所述出险调度路线集中各调度路线进行多线程并行调度，可以有效提高出险车辆在派工过程中的响应效率，提高出险车辆的出险速度。
78.s13，对所述并行调度路线集进行筛选获得寻优出险路线，所述寻优出险路线和所述并行调度路线集一一对应。
79.在一个可选的实施例中，所述对所述并行调度路线集进行筛选获得寻优出险路线，所述寻优出险路线和所述并行调度路线集一一对应，包括：
80.s131，分别计算所述并行调度路线集中各调度路线的初步出险耗时；
81.s132，分别计算所述并行调度路线集中各调度路线的调度权重；
82.s133，基于所述调度权重对所述初步出险耗时进行优化获得实际出险耗时；
83.s134，基于所述实际出险耗时对所述并行调度路线集进行筛选获得寻优出险路线。
84.该可选的实施例中，可根据所述并行调度路线集中各调度路线的路线距离以及出险车辆的出险平均车速计算得到所述并行调度路线集中各调度路线的初步出险耗时。其中，所述出险车辆的出险平均车速可通过计算历史案例中所有出险车辆出险时的平均车速得到，同时可以将每一次出险车辆出险时的平均车速进行记录保存，从而对历史案例中所
有出险车辆出险时的平均车速进行更新，提供后续再计算所述出现车辆的出险平均车速的准确性。
85.该可选的实施例中，可将所述并行调度路线集中各调度路线的路线距离与出险车辆的出险平均车速的比值作为所述并行调度路线集中各调度路线的初步出险耗时。然而，在实际生活中，所述并行调度路线集中各调度路线上的车流量会极大的影响出险车辆的出险速度，因此本方案中通过计算所述并行调度路线集中各调度路线的调度权重来对所述初步出险耗时进行优化获得实际出险耗时。
86.该可选的实施例中，可通过交通管理平台发布的实时车况信息分别统计所述并行调度路线集中各调度路线所包括的汽车总数量作为车流量，并基于所述汽车总数量生成所述并行调度路线集中各调度路线的调度权重，从而通过计算所述并行调度路线集中各调度路线的调度权重来对所述初步出险耗时进行优化获得实际出险耗时，所述实际出险耗时满足关系式：
[0087][0088]
其中，ti为所述并行调度路线集中第i条调度路线的实际出险耗时，ti为所述并行调度路线集中第i条调度路线的初步出险耗时，为所述并行调度路线集中第i条调度路线的调度权重，gi为所述并行调度路线集中第i条调度路线的车流量。
[0089]
该可选的实施例中，本方案选取所述并行调度路线集中实际出险耗时最短的调度路线作为寻优出险路线。
[0090]
如此，通过获取寻优出险路线，可以筛选出所述并行调度路线集中最佳的调度路线，从而有效提高出险车辆的出险效率。
[0091]
s14，依据所有的寻优出险路线制定车辆出险派工方案，并基于所述车辆出险派工方案对所述目标事故车辆进行救援。
[0092]
在一个可选的实施例中，所述依据所有的寻优出险路线制定车辆出险派工方案，并基于所述车辆出险派工方案对所述目标事故车辆进行救援，包括：
[0093]
s141，对各寻优出险路线对应的出险车辆同时发送出险调度请求；
[0094]
s142，依据各寻优出险路线对应的出险车辆对所述出险调度请求的响应速度制定车辆出险派工方案，并基于所述车辆出险派工方案对所述目标事故车辆进行救援。
[0095]
该可选的实施例中，所述目标事故车辆在发生事故时第一时间通过车联网平台向保险理赔公司发送出险调度请求，在服务器获得所述目标事故车辆所在网格区域内的每一辆出险车辆对应的寻优出险路线后，服务器可将所述出险调度请求同时发送给各寻优出险路线对应的出险车辆。
[0096]
该可选的实施例中，由于同一网格区域内可能存在多辆目标事故车辆，各出险车辆可能会短时间内收到多个出险调度请求，因此可依据所述实际出险耗时对各寻优出险路线对应的出险车辆设置优先级，即所述实际出险耗时越短，对应的出险车辆的优先级越高，并按照优先级由高到低的顺序依次响应所述出险调度请求。
[0097]
该可选的实施例中，可选取最先响应所述出险调度请求的出险车辆作为最终出险车辆，并对已经相应所述出险调度请求的出险车辆进行标记，防止其再接收其他目标事故车辆发送的出现调度请求。
[0098]
该可选的实施例中，保险理赔人员可乘坐所述最终出险车辆，并按照所述最终出险车辆对应的寻优出险路线前往所述目标事故车辆的事发位置展开救援和保险理赔工作。
[0099]
如此，可有效提高对所述出险调度请求的响应速度，从而提高对所述目标事故车辆的出险派工效率。
[0100]
请参见图2，图2是本技术基于人工智能的车辆出险派工装置的较佳实施例的功能模块图。基于人工智能的车辆出险派工装置11包括获取单元110、计算单元111、调度单元112、筛选单元113、救援单元114。本技术所称的模块/单元是指一种能够被处理器13所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机可读指令段，其存储在存储器12中。在本实施例中，关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。
[0101]
在一个可选的实施例中，获取单元110用于获取目标事故车辆的位置以确定初始出险车辆集。
[0102]
在一个可选的实施例中，所述获取目标事故车辆的位置以确定初始出险车辆集包括：
[0103]
预先对目标事故车辆所在的地区进行划分得到多个网格区域；
[0104]
依据定位装置获取目标事故车辆的位置，并基于所述位置确定所述目标事故车辆所在的网格区域；
[0105]
将所述目标事故车辆所在的网格区域内包括的所有出险车辆作为初始出险车辆集。
[0106]
该可选的实施例中，可根据出险车辆在目标事故车辆所处的地区的分布对目标事故车辆所处的地区进行划分，例如若在目标事故车辆所处的城市中，每一个城区都有多辆出险车辆，则可以对目标事故车辆所处的城市按照已有的城区进行划分得到多个网格区域；若出险车辆是在目标事故车辆所处的省份的每个城市都有所分布，则可以对目标事故车辆所处的省份地区按照已有的城市区域进行划分得到多个网格区域，即本方案中网格区域可根据出险车辆的实际分布情况进行可大可小的划分，本方案中不做具体限制。
[0107]
该可选的实施例中，可依据目标事故车辆携带的gps定位装置获取目标事故车辆的具体位置，并由此确定所述目标事故车辆躲在的网格区域。本方案中将所述目标事故车辆所在的网格区域内包括的所有出险车辆作为初始出险车辆集，即仅通过所述目标事故车辆所在的网格区域内包括的所有出险车辆来对目标事故车辆展开后续的救援工作。
[0108]
在一个可选的实施例中，计算单元111用于计算所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆的距离得到多个出险调度路线集，所述出险调度路线集和所述出险车辆一一对应。
[0109]
在一个可选的实施例中，所述计算所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆的距离得到多个出险调度路线集，所述出险调度路线集和所述出险车辆一一对应，包括：
[0110]
分别计算所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆的距离得到每个出险车辆的出险初始路线集；
[0111]
对所述每个出险初始路线集中的所有路线距离按照由小到大的顺序进行排序获得排序结果；
[0112]
基于所述排序结果对所述每个出险初始路线集进行筛选得到每个出险车辆的出
险调度路线集。
[0113]
该可选的实施例中，可根据所述目标事故车辆所在的网格区域的官方地图获取所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆之间的路线距离。由于所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆之间会存在多条路线，因此将所述初始出险车辆集中每一辆出险车辆与所述目标事故车辆之间对应的多条路线作为该出险车辆对应的出险初始路线集。
[0114]
该可选的实施例中，对所述出险初始路线集中的所有路线距离按照由小到大的顺序进行排序得到排序结果，并选取所述排序结果中路线距离最短的前三条路线作为所述出险初始路线集对应的出险调度路线集。
[0115]
在一个可选的实施例中，调度单元112用于基于所述出险调度路线集进行多线程并行调度得到并行调度路线集，所述并行调度路线集和所述出险调度路线集一一对应。
[0116]
在一个可选的实施例中，所述基于所述出险调度路线集进行多线程并行调度得到并行调度路线集，所述并行调度路线集和所述出险调度路线集一一对应，包括：
[0117]
对所述出险调度路线集中的各调度路线设置编码id；
[0118]
基于所述编码id对所述出险调度路线集中的各调度路线进行多线程并行调度得到并行调度路线集。
[0119]
该可选的实施例中，每一个出险调度路线集中包括三条出险调度路线，即每一辆出险车辆都对应有三条可以到达所述目标事故车辆的出险调度路线。本方案中可通过人为方式对每一个出险调度路线集中包括的三条调度路线设置相应的编码id，所述编码id可以数字、符号、也可以是字母等；也可以根据雪花算法为每一个出险调度路线集中包括的三条调度路线生成相应的编码id。其中，所述雪花算法是twitter公司发明的一种算法，主要目的是解决在分布式环境下各线程id怎样生成的问题。
[0120]
该可选的实施例中，由于每一辆出险车辆都对应有三条可以到达所述目标事故车辆的出险调度路线，因此可针对每一辆出险车辆进行多线程并行调度，即每一辆出险车辆都对应三条线程，每一条线程对应着一条调度路线；由于目标事故车辆所在的区域有多辆出险车辆，因此每一辆出险车辆都可以对应一个进程，即可以对每一个出险车辆进行多进程同步调度，而每一个出险车辆对应的进程又分别包括三条线程，本方案中将每一辆出险车辆对应的三条调度路线作为并行调度路线集。
[0121]
在一个可选的实施例中，筛选单元113用于对所述并行调度路线集进行筛选获得寻优出险路线，所述寻优出险路线和所述并行调度路线集一一对应。
[0122]
在一个可选的实施例中，所述对所述并行调度路线集进行筛选获得寻优出险路线，所述寻优出险路线和所述并行调度路线集一一对应，包括：
[0123]
分别计算所述并行调度路线集中各调度路线的初步出险耗时；
[0124]
分别计算所述并行调度路线集中各调度路线的调度权重；
[0125]
基于所述调度权重对所述初步出险耗时进行优化获得实际出险耗时；
[0126]
基于所述实际出险耗时对所述并行调度路线集进行筛选获得寻优出险路线。
[0127]
该可选的实施例中，可根据所述并行调度路线集中各调度路线的路线距离以及出险车辆的出险平均车速计算得到所述并行调度路线集中各调度路线的初步出险耗时。其中，所述出险车辆的出险平均车速可通过计算历史案例中所有出险车辆出险时的平均车速
得到，同时可以将每一次出险车辆出险时的平均车速进行记录保存，从而对历史案例中所有出险车辆出险时的平均车速进行更新，提供后续再计算所述出现车辆的出险平均车速的准确性。
[0128]
该可选的实施例中，可将所述并行调度路线集中各调度路线的路线距离与出险车辆的出险平均车速的比值作为所述并行调度路线集中各调度路线的初步出险耗时。然而，在实际生活中，所述并行调度路线集中各调度路线上的车流量会极大的影响出险车辆的出险速度，因此本方案中通过计算所述并行调度路线集中各调度路线的调度权重来对所述初步出险耗时进行优化获得实际出险耗时。
[0129]
该可选的实施例中，可通过交通管理平台发布的实时车况信息分别统计所述并行调度路线集中各调度路线所包括的汽车总数量作为车流量，并基于所述汽车总数量生成所述并行调度路线集中各调度路线的调度权重，从而通过计算所述并行调度路线集中各调度路线的调度权重来对所述初步出险耗时进行优化获得实际出险耗时，所述实际出险耗时满足关系式：
[0130][0131]
其中，ti为所述并行调度路线集中第i条调度路线的实际出险耗时，ti为所述并行调度路线集中第i条调度路线的初步出险耗时，为所述并行调度路线集中第i条调度路线的调度权重，gi为所述并行调度路线集中第i条调度路线的车流量。
[0132]
该可选的实施例中，本方案选取所述并行调度路线集中实际出险耗时最短的调度路线作为寻优出险路线。
[0133]
在一个可选的实施例中，救援单元114用于依据所有的寻优出险路线制定车辆出险派工方案，并基于所述车辆出险派工方案对所述目标事故车辆进行救援。
[0134]
在一个可选的实施例中，所述依据所有的寻优出险路线制定车辆出险派工方案，并基于所述车辆出险派工方案对所述目标事故车辆进行救援，包括：
[0135]
对各寻优出险路线对应的出险车辆同时发送出险调度请求；
[0136]
依据各寻优出险路线对应的出险车辆对所述出险调度请求的响应速度制定车辆出险派工方案，并基于所述车辆出险派工方案对所述目标事故车辆进行救援。
[0137]
该可选的实施例中，所述目标事故车辆在发生事故时第一时间通过车联网平台向保险理赔公司发送出险调度请求，在服务器获得所述目标事故车辆所在网格区域内的每一辆出险车辆对应的寻优出险路线后，服务器可将所述出险调度请求同时发送给各寻优出险路线对应的出险车辆。
[0138]
该可选的实施例中，由于同一网格区域内可能存在多辆目标事故车辆，各出险车辆可能会短时间内收到多个出险调度请求，因此可依据所述实际出险耗时对各寻优出险路线对应的出险车辆设置优先级，即所述实际出险耗时越短，对应的出险车辆的优先级越高，并按照优先级由高到低的顺序依次响应所述出险调度请求。
[0139]
该可选的实施例中，可选取最先响应所述出险调度请求的出险车辆作为最终出险车辆，并对已经相应所述出险调度请求的出险车辆进行标记，防止其再接收其他目标事故车辆发送的出现调度请求。
[0140]
该可选的实施例中，保险理赔人员可乘坐所述最终出险车辆，并按照所述最终出
险车辆对应的寻优出险路线前往所述目标事故车辆的事发位置展开救援和保险理赔工作。
[0141]
由以上技术方案可以看出，本技术能够通过确定目标事故车辆的所在区域得到相近的多个出险车辆信息，并能够对出险车辆进行并行调度，然后筛选出合适的出险调度路线来对所述目标事故车辆展开救援，从而有效提高车辆出险时的派工效率。
[0142]
请参见图3，是本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备1包括存储器12和处理器13。存储器12用于存储计算机可读指令，处理器13用执行所述储器中存储的计算机可读指令以实现上述任一实施例所述的基于人工智能的车辆出险派工方法。
[0143]
在一个可选的实施例中，电子设备1还包括总线、存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机程序，例如基于人工智能的车辆出险派工程序。
[0144]
图3仅示出了具有存储器12和处理器13的电子设备1，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0145]
结合图1，电子设备1中的所述存储器12存储多个计算机可读指令以实现一种基于人工智能的车辆出险派工方法，所述处理器13可执行所述多个指令从而实现：
[0146]
获取目标事故车辆的位置以确定初始出险车辆集；
[0147]
计算所述初始出险车辆集中各出险车辆与所述目标事故车辆的距离得到多个出险调度路线集，所述出险调度路线集和所述出险车辆一一对应；
[0148]
基于所述出险调度路线集进行多线程并行调度得到并行调度路线集，所述并行调度路线集和所述出险调度路线集一一对应；
[0149]
对所述并行调度路线集进行筛选获得寻优出险路线，所述寻优出险路线和所述并行调度路线集一一对应；
[0150]
依据所有的寻优出险路线制定车辆出险派工方案，并基于所述车辆出险派工方案对所述目标事故车辆进行救援。
[0151]
具体地，所述处理器13对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
[0152]
本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备1的示例，并不构成对电子设备1的限定，电子设备1可以是总线型结构，也可以是星形结构，电子设备1还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置，例如电子设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
[0153]
需要说明的是，电子设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本技术，也应包含在本技术的保护范围以内，并以引用方式包含于此。
[0154]
其中，存储器12至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器12在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。存储器12在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital，sd)卡、闪存卡(flash card)等。存储器12不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如基于人工智能的车辆出险派工程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0155]
处理器13在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器13是电子设备1的控制核心(control unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器12内的程序或者模块(例如执行基于人工智能的车辆出险派工程序等)，以及调用存储在所述存储器12内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
[0156]
所述处理器13执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序。所述处理器13执行所述应用程序以实现上述各个基于人工智能的车辆出险派工方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤。
[0157]
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本技术。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在电子设备1中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成获取单元110、计算单元111、调度单元112、筛选单元113、救援单元114。
[0158]
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、计算机设备，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例所述的基于人工智能的车辆出险派工方法的部分。
[0159]
电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指示相关的硬件设备来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
[0160]
其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存储器及其他存储器等。
[0161]
进一步地，计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
[0162]
本技术所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
[0163]
总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，在图3中仅用一根箭头
表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述总线被设置为实现所述存储器12以及至少一个处理器13等之间的连接通信。
[0164]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质(图未示)，计算机可读存储介质中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现上述任一实施例所述的基于人工智能的车辆出险派工方法。
[0165]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0166]
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0167]
另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
[0168]
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。说明书陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
[0169]
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本技术的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本技术进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本技术的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本技术技术方案的精神和范围。