[发明专利]车辆智能定损方法、装置、计算机系统及可读存储介质

权利要求书

1.一种车辆智能定损方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收由移动端发送的定位信息和理赔请求；根据所述定位信息获得厂方初级推荐表，根据所述理赔请求从厂方初级推荐表中获取厂方基本信息形成厂方推荐表并将其输出至移动端；

接收由所述移动端输出的厂方确认信息和车辆信息，根据所述车辆信息从车辆数据库中获得部件列表；对比所述理赔请求和部件列表，获得与所述理赔请求匹配的车损列表；

根据所述车损列表从定损神经网络集中获取目标定损神经网络，向所述移动端输出摄像指令；

接收由移动端根据所述摄像指令输出的定损图片，利用目标定损神经网络分析所述定损图片和车损部位以获得用于描述所述车损部位损伤程度的车损级别；

根据所述车损部位与车损级别从预设数据库中确定目标修理方式，其中，所述预设数据库中的数据用于描述所述车损部位、所述车损级别以及目标修改方式之间的对应关系；

根据所述目标修理方式和所述厂方确认信息获得维修价格，根据所述目标修理方式和车损列表获得部件价格，将所述维修价格和部件价格相加获得定损价格。

2.根据权利要求1所述的车辆智能定损方法，其特征在于，在所述接收由移动端发送的定位信息和理赔请求之前，包括：

创建用于记录厂方基本信息的厂方数据库，和用于记录车辆基本信息的车辆数据库。

3.根据权利要求1所述的车辆智能定损方法，其特征在于，在所述接收由移动端发送的定位信息和理赔请求之前，还包括：创建初级定损神经网络集和云数据库，利用所述云数据库中的定损训练图片，对所述初级定损神经网络集中的初级定损神经网络进行训练，以获得由定损神经网络组成的定损神经网络集。

4.根据权利要求3所述的车辆智能定损方法，其特征在于，所述对所述初级定损神经网络集中的初级定损神经网络进行训练包括：

从所述初级定损神经网络集中提取初级定损神经网络；从云数据库中，获取各款式信息下各车损部位的定损训练图片，并按照车损部位将所述定损图片分成至少一个部位训练集；所述定损训练图片具有定损标签；

将各部位训练集依次录入所述初级定损神经网络，以对所述初级定损神经网络进行训练并获得定损神经网络；在所述定损神经网络中加入与所述款式信息匹配的款式标记。

5.根据权利要求1所述的车辆智能定损方法，其特征在于，所述根据所述车损列表从定损神经网络集中获取目标定损神经网络，包括：

提取车损列表中的车辆款式，将所述车辆款式依次与所述定损神经网络集中的款式标记比对，获取与所述车辆款式匹配的定损神经网络，并将所述定损神经网络设定为目标定损神经网络。

6.根据权利要求1所述的车辆智能定损方法，其特征在于，所述利用目标定损神经网络分析所述定损图片和车损部位以获得用于描述所述车损部位损伤程度的车损级别，包括：

将定损图片转化成预设尺寸及预设的格式；通过所述预设类型模型对转化为预设尺寸及预设格式的定损图片；

提取理赔请求中的车损部位，根据车辆信息获得款式信息；

将所述定损图片和车损部位录入所述目标定损神经网络，获得车损级别。

7.根据权利要求1所述的车辆智能定损方法，其特征在于，所述根据所述车损部位与车损级别从预设数据库中确定目标修理方式包括：

提取所述预设数据库中用于描述车损部位、车损级别及修理方式映射关系的维修映射关系式；

将所述车损部位和车损级别带入所述维修映射关系式中，获得目标修理方式。