[发明专利]基于神经网络的车辆损伤级别的确定方法及终端设备在审
| 申请号： | 201811086124.0 | 申请日： | 2018-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN109359542A | 公开（公告）日： | 2019-02-19 |
| 发明（设计）人： | 马进;王健宗;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 官建红 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于人工智能技术领域，提供了一种基于神经网络的车辆损伤级别的确定方法及终端设备，通过获取车辆损伤图像，并根据所述车辆损伤图像中各个像素点的位置坐标与RGB值的对应关系，生成所述车辆损伤图像对应的损伤数据矩阵；将所述损伤数据矩阵导入预设的卷积神经网络，得到所述车辆损伤图像的特征矩阵；将所述特征矩阵导入预设的softmax分类器中，计算所述特征矩阵对应的概率矩阵，所述概率矩阵中的每个元素的值代表所述车辆损伤图像属于该元素对应的损伤级别的概率；将所述概率矩阵中值最大的元素对应的损失级别，输出为所述车辆损伤图像对应的损伤级别，以提高定损的准确度和自动化程度，节省时间和人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 损伤 图像 概率矩阵 特征矩阵 神经网络 数据矩阵 终端设备 预设 卷积神经网络 人工智能技术 人力成本 位置坐标 准确度 分类器 像素点 自动化 输出 概率 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的车辆损伤级别的确定方法，其特征在于，包括：获取车辆损伤图像，并根据所述车辆损伤图像中各个像素点的位置坐标与RGB值的对应关系，生成所述车辆损伤图像对应的损伤数据矩阵；将所述损伤数据矩阵导入预设的卷积神经网络，得到所述车辆损伤图像的特征矩阵；将所述特征矩阵导入预设的softmax分类器中，计算所述特征矩阵对应的概率矩阵，所述概率矩阵中的每个元素的值代表所述车辆损伤图像属于该元素对应的损伤级别的概率；将所述概率矩阵中值最大的元素对应的损失级别，输出为所述车辆损伤图像对应的损伤级别。
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