[发明专利]基于人工智能的车身损伤取证方法、装置、设备及介质

说明书

本申请提出一种基于人工智能的车身损伤取证方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的车身损伤取证方法包括：依据预设的多个点位对车身进行图像采集以获取点位图像集；对所述点位图像集中的图像进行预处理获得点位优化图像集；对所述点位优化图像集中的图像进行筛选获得点位显著图像；基于所有的点位显著图像构建车身取证图像集；基于预设的车身损伤检测模型对所述车身取证图像集中的所有图像进行检测得到车身损伤图片。本申请通过对车辆进行多个点位的拍照取证，并对每个点位的取证照片进行筛选，可以获取高质量的车身损伤取证照片，从而提高车辆定损结果的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的车身损伤取证方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

交通事故线上理赔定损服务是近年来越发普及的新模式，已被覆盖在全国大部分城市的交通管理服务系统中。线上理赔定损服务一般需要当事人对现场定位并拍照取证，待照片被上传至后台后，会由专家或智能算法模型等进行审核、判定，给出相应的损伤判定报告等内容。

然而，大多数场景下拍照取证的照片会存在不规范、不清晰、不全面等问题，导致后续的定损阶段出现疑问或漏洞。因此，如何获取准确的车身损伤取证照片，从而提高车辆定损结果的准确性是亟需解决的技术问题。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的车身损伤取证方法、装置、电子设备及存储介质，以解决如何提高获得的车身损伤取证照片的准确性这一技术问题。

本申请提供一种基于人工智能的车身损伤取证方法，所述方法包括：

依据预设的多个点位对车身进行图像采集以获取点位图像集，所述点位与所述点位图像集一一对应；

对所述点位图像集中的图像进行预处理获得点位优化图像集，所述点位优化图像集和所述点位图像集一一对应；

对所述点位优化图像集中的图像进行筛选获得点位显著图像，所述点位显著图像与所述点位优化图像集一一对应；

基于所有的点位显著图像构建车身取证图像集；

基于预设的车身损伤检测模型对所述车身取证图像集中的所有图像进行检测得到车身损伤图片。

在一些实施例中，所述依据预设的多个点位对车身进行图像采集以获取点位图像集，所述点位与所述点位图像集一一对应，包括：

对预设的多个点位设置不同的编码标签得到多个标签点位；

分别依据每一个标签点位对车身进行多次图像采集，并将每一个标签点位对应的所有图像作为点位图像集，所述点位与所述点位图像集一一对应。

在一些实施例中，所述对所述点位图像集中的图像进行预处理获得点位优化图像集，所述点位优化图像集和所述点位图像集一一对应，包括：

将所有的点位图像集中的图像转换为灰度图像得到点位灰度图像集，所述点位灰度图像集与所述点位图像集一一对应；

对所有的点位灰度图像集中的图像进行图像滤波得到点位优化图像集。

在一些实施例中，所述对所述点位优化图像集中的图像进行筛选获得点位显著图像，所述点位显著图像与所述点位优化图像集一一对应，包括：

分别计算所述点位优化图像集中的每一幅图像和预设的点位模板图像之间的图像相似度，所述点位优化图像集和预设的点位模板图像一一对应；

基于所述图像相似度对所述点位优化图像集中的图像进行筛选获得点位显著图像。

在一些实施例中，所述基于所有的点位显著图像构建车身取证图像集包括：

依据预设方式对所有的点位显著图像进行划分获得各点位显著图像的边缘区域图像；