[发明专利]辅助用户拍摄车辆视频的方法及装置

说明书

本说明书实施例提供了辅助用户拍摄车辆视频的方法和装置，一方面，对于所拍摄的视频中的单个帧，可以实时检测其作为图像的有效性。如果单个帧是有效帧，则进一步对于该当前帧作为验车视频中的帧，是否符合验车视频拍摄规则。在当前帧无效，或者不符合验车视频拍摄规则的情况下，可以及时向用户提供拍摄引导策略。如此，可以使得普通用户能够正确拍摄有效的验车视频，提高用户体验，以及验车效率。

本申请为2019年10月30日提交的、申请号201911046418.5的发明专利申请“辅助用户拍摄车辆视频的方法及装置”的分案申请。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及辅助用户拍摄车辆视频的方法及装置。

背景技术

在传统车险理赔场景中，往往通过保险业务方的专业查勘人员进行验车。由于需要人工到事故现场进行查勘定损，保险业务方需要投入大量的人力成本，和专业知识的培训成本。从普通用户的体验来说，理赔流程由于等待人工查勘员现场查验等，用户的等待时间较长，体验较差。而在车险投保场景中，通常没有验车环节。这样就可能出现带伤投保等情况，保险公司存在较大的理赔风险。

针对以上需求背景，开始设想将人工智能和机器学习应用到车辆损伤检测的场景中，希望能够利用人工智能领域计算机视觉图像识别技术，根据普通用户拍摄的现场图像(图片或视频)，在车险投保或理赔等场景中自动识别其中反映的车辆状况。如此，可以大大减少人工成本，同时提升用户体验。然而，普通用户自主拍摄现场图像过程中，如果拍摄过程或者所拍摄的图像存在不规范问题，那么会大大增加保险业务方的承保风险。

发明内容

本说明书一个或多个实施例描述的利用多个数据方的数据进行模型训练的方法及装置，可以用于解决背景技术部分提到的一个或多个问题。

根据第一方面，提供了一种辅助用户拍摄车辆视频的方法，其中，所述方法包括：获取用户拍摄的车辆视频中的当前帧，以及用于拍摄所述车辆视频的拍摄终端的当前拍摄状态信息；利用预先训练的图像分类模型处理所述当前帧，从而获取所述当前帧的图像质量特征，从所述拍摄状态信息提取拍摄特征；至少将所述图像质量特征输入预先训练的第一检测模型，以检测所述当前帧的有效性；在检测到所述当前帧是有效帧的情况下，利用预先训练的部件识别模型识别所述当前帧中的车辆部件，以基于识别结果确定所述当前帧的部件特征；利用预先训练的第二检测模型处理通过所述拍摄特征和所述部件特征，以检测所述当前帧是否满足预先设定的拍摄规则，从而基于检测结果确定针对所述当前帧的视频拍摄引导策略。

在一个实施例中，所述当前帧是从所述车辆视频中按照预定时间间隔抽取的图像帧。

在一个实施例中，所述拍摄状态信息包括以下中的一项或多项：所述拍摄终端的加速度大小、加速度方向信息、放置方向信息、位置信息。

在一个实施例中，所述图像质量特征包括以下中的至少一项：图像清晰性特征、图像的车辆特征、光线特征、图像中的车身清洁性特征图像是否清晰、图像是否为车辆图像、光线是否充足、车身是否有污渍。

在一个实施例中，至少将所述图像质量特征输入预先训练的第一检测模型，以检测所述当前帧的有效性包括：将所述图像质量特征和所述拍摄特征拼接后输入预先训练的第一检测模型，以检测所述当前帧的有效性；其中，所述当前帧的有效性包括以下中的一项或多项：图像是否清晰、图像是否为车辆图像、光线是否充足、车身是否有污渍、是否仰拍图像或俯拍图像。

在一个实施例中，所述方法还包括：在检测到所述当前帧不是有效帧的情况下，提供针对所述当前帧的图像拍摄引导策略，所述图像拍摄引导策略包括以下中的至少一项：对准车辆拍摄、在光线充足时拍摄、清洗污渍后拍摄、保持拍摄终端沿竖直方向。

在一个实施例中，所述拍摄规则包括图像构图规则，所述图像构图规则指示预定部件落入图像中的预定区域，所述视频拍摄引导策略包括调整所述拍摄终端与车身的距离。