[发明专利]一种部件损伤程度的确定方法、装置及设备

说明书

本申请实施例公开了一种部件损伤程度的确定方法、装置及设备，通过预先利用目标部件图像对图像识别模型进行训练，其中目标部件图像中包括目标部件，目标部件为无损部件，获取待检测部件图像，待检测部件图像中包括待检测部件，将待检测部件图像输入图像识别模型，得到待检测部件为目标部件的识别概率，根据识别概率确定待检测部件的损伤程度。这种部件损伤程度的确定方法能够利用无损部件的图像对图像识别模型进行训练，再通过完成训练的图像识别模型进行待检测部件的损伤程度的确定，减少了图像识别模型训练的工作量，提高了确定待检测部件的损伤程度的准确性。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种部件损伤程度的确定方法、装置及设备。

背景技术

对于保险公司来说，定损是指确定设备的损伤程度，以便根据定损结果来确定出维修方案及维修价格。定损是理赔中最为重要的操作环节之一，可以通过人工进行，这种定损过程需要耗费较多的时间，因此，大多数企业通常使用算法来进行定损，以降低成本，提高效率。

目前，通过算法进行设备的定损，可以通过以下方式：获取大量的设备损伤图像，对这些设备损伤图像进行标记，例如可以标记部件的损伤程度，然后对标记的设备损伤图像进行训练，形成定损分析模型，获取包括待检测部件的待检测部件图像，将待检测部件图像输入定损分析模型，得到待检测部件图像中待检测部件的损伤程度。

上述定损方式需要大量的设备损伤图像，这些设备损伤图像中包括各种损伤程度的待检测部件，并通过人工对这些待检测部件的损伤程度进行标记，因此，这种定损方式的准确性依赖于这些设备损伤图像，如果设备损伤图像的数量较少、损伤程度不够全面或对人工部分设备损伤图像中的损伤程度标记不够准确，都会影响定损的准确性。另外，定损过程工作量较大，定损分析模型的训练效率低下。

发明内容

为了解决现有技术中定损过程准确性不高且模型训练效率较低下的问题，本申请实施例提供了一种部件损伤程度的确定方法、装置及设备。

本申请实施例提供的一种部件损伤程度的确定方法中，预先利用目标部件图像对图像识别模型进行训练，所述目标部件图像中包括目标部件，所述目标部件为无损部件；

该方法包括：

获取待检测部件图像，所述待检测部件图像中包括待检测部件；

将所述待检测部件图像输入所述图像识别模型，得到所述待检测部件为所述目标部件的识别概率；

根据所述识别概率确定所述待检测部件的损伤程度。

本申请实施例提供了一种部件损伤程度的确定装置，该装置包括：

模型训练单元，用于预先利用目标部件图像对图像识别模型进行训练，所述目标部件图像中包括目标部件，所述目标部件为无损部件；

待检测部件图像获取单元，用于获取待检测部件图像，所述待检测部件图像中包括待检测部件；

识别概率获取单元，用于将所述待检测部件图像输入所述图像识别模型，得到所述待检测部件为所述目标部件的识别概率；

损伤程度获取单元，用于根据所述识别概率确定所述待检测部件的损伤程度。

本申请实施例还提供了一种部件损伤程度的确定设备，所述设备包括：处理器和存储器；

所述存储器，用于存储指令；

所述处理器，用于执行所述存储器中的指令，执行本申请实施例提供的一种部件损伤程度的确定方法。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请实施例提供的一种部件损伤程度的确定方法。