[发明专利]一种基于图像的车辆定损方法、移动终端、服务器

说明书

本申请实施例公开了一种基于图像的车辆定损方法、移动终端、服务器。一些实施例中所述方法包括获取车辆定损的待处理图像；识别所述待处理图像中的车辆部件，并确认所述车辆部件在待处理图像中的部件区域；识别所述待处理图像中的损伤部位和损伤类型；根据所述损伤部位和部件区域确定所述待处理图像中的损伤部件以及确定对应损伤部位和损伤类型；基于包括所述损伤部件、损伤部位、损伤类型的信息生成维修方案。利用本申请各个实施例，可以快速、准确、可靠的检测出车辆部件的多处损伤部位和程度等的具体信息，并且定损结果更准确可靠，提供给用户维修方案信息，快速高效的进行车辆定损处理，大大提高用户服务体验。

本申请是申请号为201710233656.1、申请日为2017年04月11日、发明名称为“一种基于图像的车辆定损方法、装置及电子设备”的发明专利申请的分案申请。

技术领域

本申请属于计算机图像数据处理技术领域，尤其涉及一种基于图像的车辆定损方法、装置及电子设备。

背景技术

在发生交通事故后，常常需要等待保险公司的理赔员到现场处理，通过拍照等获取理赔依据。随着近年来机动车保有量的增加，每年的交通事故数量一直处于高位状。而车辆理赔定损业务的处理常常需要依赖专业保险工作人员的人力现场处理，成本高、等待周期长，处理效率低。

目前业内有一些利用交通事故现场图像进行自动分析得到预设车损部位分类的处理方式。例如申请公布号为“CN105678622A”、发明名称为“车险理赔照片的分析方法及系统”公开一种算法利用常规卷积神经网络(CNN)对移动终端上传的理赔照片进行分析，识别出损伤部位分类，并基于分析结果生成提醒信息。但上述方式仅仅是简单的确定出车损部位的分类，如车前方、车侧面、车尾等，没有识别出具体的损伤类型。识别出的损伤部位的提醒信息主要是用于保险公司的工作人员拿来和人工定损进行人工的对比，作为参考信息帮助保险公司的工作人员进行定损核算。另外其算法只使用CNN通用的物体识别算法，最终车辆定损的结果还是依靠人工核定，人力和时间成本较大，并且不同保险公司车损核定标准不统一，加上人的主观因素影响，车辆定损结果的差异较大，可靠性较低。

发明内容

本申请目的在于提供一种基于图像的车辆定损方法、装置及电子设备，可以快速、准确、可靠的检测出车辆部件的损伤部位和程度等的具体信息，并且定损结果更准确可靠，提供给用户维修方案信息，快速高效的进行车辆定损处理，大大提高用户服务体验。

本申请提供的一种基于图像的车辆定损方法、装置及电子设备是这样实现的：

一种基于图像的车辆定损方法，所述方法包括：

获取车辆定损的待处理图像；

利用构建的部件识别模型检测所述待处理图像，识别所述待处理图像中的车辆部件，并确认所述车辆部件在待处理图像中的部件区域；

利用构建的损伤识别模型检测所述待处理图像，识别所述待处理图像中的损伤部位和损伤类型；

根据所述损伤部位和部件区域确定所述待处理图像中的损伤部件，以及确定所述损伤部件的损伤部位和损伤类型；

基于包括所述损伤部件、损伤部位、损伤类型的信息生成维修方案。

一种基于图像的车辆定损装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取车辆定损的待处理图像；

第一识别模块，用于利用构建的部件识别模型检测所述待处理图像，识别所述待处理图像中的车辆部件，并确认所述车辆部件在待处理图像中的部件区域；

第二识别模块，用于利用构建的损伤识别模型检测所述待处理图像，识别所述待处理图像中的损伤部位和损伤类型；

损伤计算模块，用于基于所述第一识别模块和第二识别模块的处理结果确定所述待处理图像中的损伤部件，以及确定所述损伤部件的损伤部位和损伤类型；