[发明专利]基于视频流的定损方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于视频流的定损方法、装置、设备及存储介质，用于提高理赔定损的准确率。所述基于视频流的定损方法包括：对多个视频帧进行路况和天气识别，得到目标路况信息和目标天气信息；对多个视频帧进行事故车辆识别，得到目标事故车辆；对多个视频帧进行伤者识别，得到目标伤者；对现场勘测视频流进行音频提取，得到目标音频，并对目标音频进行语音分析，得到对话流畅度和对话合理度；将目标路况信息、目标天气信息、目标事故车辆、目标伤者、对话流畅度和对话合理度输入理赔金额预测模型进行理赔金额预测，得到目标理赔金额。此外，本发明还涉及区块链技术，目标理赔金额可存储于区块链节点中。

技术领域

本发明涉及机器学习领域，尤其涉及一种基于视频流的定损方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着经济的发展，世界的联系愈加紧密，任何变动都可能造成经济的波动。驱动经济发展的，正是一个个独立的事件，每次事件的发生，都可能是一次机遇。由于汽车市场巨大的保有量，道路上每日都发生各种各样的交通事件，事件发生对于理赔金额准备影响非常大，若突发重大事件后，没有及时准备足够的理赔金额，会造成巨大的影响，因此，对出现交通事件的车辆进行快速定损理赔是十分重要部分。

现有方案是通过赔付率模型的输入变量为从车因子且从车因子的权重最大来生成理赔金额，而现从车因子的权重大就会导致赔付率模型生成的理赔金额偏差大，导致理赔定损的准确率低。

发明内容

本发明提供了一种基于视频流的定损方法、装置、设备及存储介质，用于提高理赔定损的准确率。

本发明第一方面提供了一种基于视频流的定损方法，所述基于视频流的定损方法包括：获取待处理的现场勘测视频流，并对所述现场勘测视频流进行分帧，得到多个视频帧；调用预置的语义分割模型对所述多个视频帧进行路况和天气识别，得到目标路况信息和目标天气信息；调用预置的目标检测模型对所述多个视频帧进行事故车辆识别，得到目标事故车辆；对所述多个视频帧进行人脸识别，得到多个人脸数据，并对所述多个人脸数据进行伤者识别，得到目标伤者；对所述现场勘测视频流进行音频提取，得到目标音频，并对所述目标音频进行语音分析，得到所述目标伤者对应的对话流畅度和对话合理度；将所述目标路况信息、所述目标天气信息、所述目标事故车辆、所述目标伤者、所述对话流畅度和所述对话合理度输入预置的理赔金额预测模型进行理赔金额预测，得到目标理赔金额。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述调用预置的语义分割模型对所述多个视频帧进行路况和天气识别，得到目标路况信息和目标天气信息，包括：通过预置的语义分割模型中的编码器对所述多个视频帧进行特征提取，得到每一视频帧对应的特征高维数组；通过所述语义分割模型中的解码器对每一视频帧对应的特征高维数组进行像素点类型预测，得到目标路况信息；获取待处理的天气信息，并将所述天气信息输入所述语义分割模型进行天气识别，得到目标天气信息。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述调用预置的目标检测模型对所述多个视频帧进行事故车辆识别，得到目标事故车辆，包括：将所述多个视频帧输入预置的目标检测模型进行事故车辆识别，得到多个候选事故车辆；对所述多个候选事故车辆进行静止状态判断，得到所述多个候选事故车辆的相对大小；通过预置的像素比例对所述多个候选事故车辆的相对大小进行等比计算，得到目标事故车辆。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述对所述多个视频帧进行人脸识别，得到多个人脸数据，并对所述多个人脸数据进行伤者识别，得到目标伤者，包括：对所述多个视频帧进行人脸识别，得到多个人脸数据；将所述多个人脸数据输入预置的人物表情识别模型进行人物标注，得到多个人物标签；对所述多个人物标签进行赋值，得到分值排名，并将所述分值排名中分值最高的人物标签确定为目标伤者。