[发明专利]一种基于图像的车辆定损方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于图像的车辆定损方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆部件对应的部件图像，其中，在用户上传部件图像时指定所述部件图像所属的部件；

通过构建的部件损伤识别模型检测所述部件图像，确定所述车辆部件的损伤部位和损伤类型；

基于包括所述车辆部件的损伤部位和损伤类型的信息生成所述车辆部件的维修方案结果；

其中，若确认当前处理的一个受损的车辆部件包括至少两个损伤部位时，所述部件损伤识别模型被配置成包括：

基于所述部件图像识别所述车辆部件的损伤部位，以及损伤部位对应的损伤类型；

选取所述损伤类型中表示损伤程度最高的损伤类型所对应的损伤部位作为所述车辆部件的损伤部位，相应的，所述损伤程度最高的损伤类型为确定出的所述车辆部件的损伤类型。

2.如权利要求1所述的一种基于图像的车辆定损方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述车辆部件的维修策略的信息；

相应的，所述维修方案结果还可以包括对应于所述维修策略的预估维修价格；所述预估维修价格根据包括所述车辆部件的损伤部位.损伤类型.维修策略的信息，并查询对应于所述维修策略中车辆部件的产品和/或维修服务的价格数据后，计算得到的所述车辆部件的预估维修价格。

3.如权利要求1所述的一种基于图像的车辆定损方法，其特征在于，所述部件损伤识别模型包括：

基于卷积层和区域建议层的网络模型，经过样本数据训练后构建生成的深度神经网络。

4.如权利要求1所述的一种基于图像的车辆定损方法，其特征在于，若获取的为所述车辆部件的至少两个部件图像，所述通过构建的部件损伤识别模型检测所述部件图像，确定所述车辆部件的损伤部位和损伤类型，包括：

利用所述部件损伤识别模型分别检测所述部件图像，确定每个部件图像的损伤部位和损伤类型；

按照预定规则对每个部件图像对应的损伤部位和损伤类型进行合并筛选，确定出所述车辆部件的损伤部位和损伤类型结果。

5.一种基于图像的车辆定损装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取车辆部件对应的部件图像，其中，在用户上传部件图像时指定所述部件图像所属的部件；

检测模块，用于存储构建的部件损伤识别模型，以及通过所述部件损伤识别模型检测所述部件图像，确定所述车辆部件的损伤部位和损伤类型；还用于若确认当前处理的一个受损的车辆部件包括至少两个损伤部位时，所述部件损伤识别模型被配置成包括：

基于所述部件图像识别所述车辆部件的损伤部位，以及损伤部位对应的损伤类型；

选取所述损伤类型中表示损伤程度最高的损伤类型所对应的损伤部位作为所述车辆部件的损伤部位，相应的，所述损伤程度最高的损伤类型为确定出的所述车辆部件的损伤类型；

定损处理模块，用于基于包括所述车辆部件的损伤部位和损伤类型的信息生成所述车辆部件的维修方案结果。

6.一种基于图像的车辆定损装置，其特征在于，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：

获取车辆部件对应的部件图像，其中，在用户上传部件图像时指定所述部件图像所属的部件；

通过构建的部件损伤识别模型检测所述部件图像，确定所述车辆部件的损伤部位和损伤类型；

基于包括所述车辆部件的损伤部位和损伤类型的信息生成所述车辆部件的维修方案结果；

其中，所述处理器执行所述指令时，若确认当前处理的一个受损的车辆部件包括至少两个损伤部位，则执行所述部件损伤识别模型的指令时实现包括：

基于所述部件图像识别所述车辆部件的损伤部位，以及损伤部位对应的损伤类型；

选取所述损伤类型中表示损伤程度最高的损伤类型所对应的损伤部位作为所述车辆部件的损伤部位，相应的，所述损伤程度最高的损伤类型为确定出的所述车辆部件的损伤类型。