[发明专利]车险案件中从图片区分多车的处理方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，用于双车或多车的车险理赔案件，所述方法包括：

获取车险理赔案件信息，所述车险理赔案件信息包括待处理图片集，所述待处理图片集包括含车图片和不含车图片，含车图片包括含车牌图片和无车牌图片；

通过所述含车牌图片确定车牌信息与车身颜色之间的对应关系；

通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息。

2.根据权利要求1所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，在所述通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息之前，所述方法还包括：

判断不同车牌信息对应的车身颜色区别度是否满足预设条件；

若不满足，则通过所述含车牌图片确定车牌信息与车型结构之间的对应关系；

通过车牌信息和车型结构之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息；

所述通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息为：若不同车牌信息对应的车身颜色区别度满足预设条件，则通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息。

3.根据权利要求1所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，所述通过所述含车牌图片确定车牌信息与车身颜色之间的对应关系包括：

识别所述含车牌图片中的至少一个车辆图像区域；

依次从每张所述含车牌图片中的每个所述车辆图像区域获取车牌信息和每个车牌所在车辆的车身颜色信息；

确定每个车牌信息与车身颜色信息之间的对应关系。

4.根据权利要求3所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，所述识别所述含车牌图片中的至少一个车辆图像区域包括：

从所述待处理图片集中获取含车牌图片集；

判断每张含车牌图片中的车辆图像是否为中远景图像；

若是，则对含车牌图片做车辆区域检测，确定含车牌图片中的至少一个车辆图像区域；

若否，则将整幅图片作为一个车辆图像区域。

5.根据权利要求3所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，所述依次从每张所述含车牌图片中的每个所述车辆图像区域获取车牌信息和每个车牌所在车辆的车身颜色信息包括：

获取每张所述含车牌图片中的每个车辆图像区域内的外观部件信息和对应的掩码坐标；

分别提取每个车辆图像区域内的外观部件的颜色特征；

计算所有含车牌图片中，每个车牌信息对应的所有外观部件的颜色特征平均值，将其确定为相应车牌信息对应的车身颜色。

6.根据权利要求3所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，每个所述车辆图像区域内的外观部件的颜色特征包括量化颜色特征值、颜色信息直方图特征值和颜色矩特征值：

所述量化颜色特征值是通过所述图片的色调、饱和度和亮度信息，把颜色信息量化为预定义的类别，形成第一颜色数值；

所述颜色信息直方图特征值是通过HSV颜色空间中的三个通道上将图片的色彩信息量化为第二颜色数值得到的；

所述颜色矩特征值是通过颜色的一阶矩、二阶矩和三阶矩将所述图片的色彩信息量化为第三颜色数值得到的。

7.根据权利要求1所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，在所述通过所述含车牌图片确定车牌信息与车身颜色之间的对应关系之前，所述方法还包括：

使用深度学习分类算法将待处理图片集分类为含车图片和不含车图片；

针对所述含车图片进行车牌检测，所述车牌检测将所述含车图片分类为含车牌图片和无车牌图片。

8.根据权利要求7所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，所述车牌检测还包括：

识别所述含车牌图片中的车牌信息，所述车牌信息包括车牌区域信息和车牌号码；

将所述车牌号码与所述车险理赔案件信息中的真实车牌号进行比对校准。