[发明专利]汽车零部件分级定损方法

说明书

汽车零部件分级定损方法，属于汽车定损领域，用于解决现有技术中，提取特征信息不完善，造成的提取信息无法真实反映汽车损伤程度的问题，技术要点是：具有信息采集、信息处理和部件定损的步骤，汽车零部件信息采集时，具有提取汽车零部件的多维特征的步骤，所述多维特征包括纹理信息和轮廓信息。效果是：轮廓信息和纹理信息能够充分反映零部件的形变，提取多维特征，能够有效衡量零部件的受损情况。

技术领域

本发明属于汽车定损领域，尤其涉及一种汽车零部件分级定损方法。

背景技术

当前的世界正处于移动互联网技术飞速发展的时代，智能终端已经逐渐渗透到人们的生活中。在汽车领域，也不断更新着性能，汽车系统越来越复杂。从谷歌推出穿戴式智能眼镜，到宝马公司提出的用于汽车的智能眼镜，无不彰显着未来的发展趋势。虽然关于汽车方面的智能眼镜，目前市场上并未出现、普及，但是提出的概念相当丰富，使之满足用户的各项需求。例如，宝马公司推出的增强现实眼镜目前备受关注。包括服务：导航、生活服务推荐、消息提醒等；以及维修：故障诊断、语音识别、操作指导等，使汽车维修变得智能、直观、简便。

对于技术的实现存在一定的不足：智能眼镜只是针对特定的车型，在维修过程中，眼镜只能识别特定型号的零部件；控制方式单一，只有语音控制和传感器控制；功能不完善，虽然包含了驾驶和维修两方面的功能，仍缺失维修之前定损等功能。

发明内容

为了解决现有技术中，提取特征信息不完善，造成的提取信息无法真实反映损伤程度的问题，本发明提出了汽车零部件分级定损方法，进一步完善车辆损伤程度信息提取步骤，保证定损的正确性。

为了实现上述目的，本发明使用的技术方案是：一种汽车零部件分级定损方法，具有信息采集、信息处理和部件定损的步骤，汽车零部件信息采集时，具有提取汽车零部件的多维特征的步骤，所述多维特征包括纹理信息和轮廓信息。

进一步的，所述信息采集步骤中，信息采集设备上设有光源、光栅以及双目立体视觉摄像头，打开光源，采集待测汽车零部件的数据信息，通过接非触式传感器传输到计算机内。

进一步的，所述信息处理步骤，在计算机内使用CATIA软件进行点云逆向铺面、建模，得到待测汽车零部件的三维立体信息，包括各边尺寸、曲率、点云的任一点到对应平面的距离。

进一步的，提取汽车零部件图像数据的LBP特征，在最初选择某一窗口大小的算子，以窗口的中心像素为阈值，将相邻的像素值与阈值作比较，若周围的像素值大于中心的像素值，则该位置被标记为1，反之标记为0，在周围的像素都比较之后，按照顺时针或者逆时针的顺序得到一个二进制编码，即中心阈值所处位置的LBP值。

进一步的，进行初级定损:将待测汽车零部件的重建模型与计算机内已存储的正常的汽车零部件模型进行相似性度量，如下：

ρ'＝1-ρ (2)

其中，ρ为待测汽车零部件和正常汽车零部件的相似度，p为正常汽车零部件的各尺寸组成的一维向量，q为待测汽车零部件的各尺寸组成的一维向量，并分别作归一化处理，用ρ'来衡量待测汽车零部件的损伤程度：ρ'值越小，部件的损伤程度越小。

进一步的，进行终极定损：线下提取汽车零部件图像数据的LBP特征和各边尺寸、曲率、点云的任一点到对应平面的距离的数据，建立SVM支持向量机分类模型，对车辆损伤等级分类，在采集到出现损伤的汽车零部件时，提取该损伤车辆零部件的图像数据的LBP特征和各边尺寸、曲率、点云的任一点到对应平面的距离的数据，并得到对应的分类模型，以判断该车辆的损伤程度。

本发明还涉及使用上述技术方案中的汽车零部件分级定损方法在智能眼镜上的应用，智能眼镜作为信息采集设备。

有益效果：