基于新能源汽车大数据的事故特征模式匹配追踪分析

针对传统新能源汽车事故分析存在受限因素多、相互关联复杂度高、资源消耗大、事故原因较难下定论的问题,以新能源汽车全生命周期数据为例,提出一套事故数据模式特征匹配追踪的方法。通过构造高斯高阶导数滤波器,对模板信号的高阶微分特征进行抽取并形成多维特征模板,再用滤波器组与目标信号作卷积,将两者作相关性运算,计算其相关系数,把相关系数理解成概率并作为匹配程度的度量,计算联合概率最终完成模板信号的匹配程度计算,实现目标信号的匹配追踪。验证表明该方法科学有效,能够区分正常车辆和事故车辆,可以为新能源汽车安全预警提供有效依据。