[发明专利]一种基于深度学习的交通事故自助定损系统在审
| 申请号： | 201910004919.0 | 申请日： | 2019-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN109741197A | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 马辰;于治楼;谭强;于玲 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 孙晶伟 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的交通事故自助定损系统，涉及人工智能应用领域；包括客户终端和服务端，客户终端采集事故信息，发送给服务端，服务端搭建Tensorflow的三层神经网络，获取交通事故图像信息，定义参数，构造隐层网络，构造预测输出层，利用BP算法训练建立事故模型，服务端识别客户终端采集的事故信息利用事故模型进行计算，将计算结果反馈给客户终端，用于交通事故自助定损；利用本发明系统可由用户自助操作，只需将事故照片输入系统，系统即可根据车标以及受损情况，通过深度学习训练好的模型准确计算出车辆损失情况，避免了等待定损人员到现场才能处理的情况，加快了交通事故处理速度，有利于交通秩序的流畅性。 | ||
| 搜索关键词： | 客户终端 服务端 交通事故 定损系统 事故模型 事故信息 采集 交通事故处理 人工智能应用 三层神经网络 车辆损失 定义参数 构造预测 交通秩序 图像信息 学习训练 用户自助 照片输入 流畅性 输出层 车标 隐层 受损 反馈 学习 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的交通事故自助定损系统，其特征是包括客户终端和服务端，客户终端采集事故信息，发送给服务端，服务端搭建Tensorflow的三层神经网络，获取交通事故图像信息，定义参数，构造隐层网络，构造预测输出层，利用BP算法训练建立事故模型，服务端识别客户终端采集的事故信息利用事故模型进行计算，将计算结果反馈给客户终端，用于交通事故自助定损。
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