[发明专利]基于图片识别的车险理赔识别方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910745383.8 | 申请日： | 2019-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN110689440A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 卢显锋 | 申请（专利权）人： | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 44242 深圳市精英专利事务所 | 代理人： | 林燕云 |
| 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： | 本发明实施例公开了一种基于图片识别的车险理赔识别方法、装置、计算机设备及存储介质。本发明应用于智能决策中的预测模型领域。所述方法包括：从预设数据库中收集训练图片并根据所述训练图片构建训练样本；基于所述训练样本，采用前向传播以及反向传播相结合的方式对预设的卷积神经网络模型进行训练以得到训练后的卷积神经网络模型；若接收到用户上传的理赔请求，将所述理赔请求中的理赔图片输入至所述训练后的卷积神经网络模型中进行预测以输出对应所述理赔图片的理赔概率，从而判断是否可理赔，并生成理赔预估金额发送至用户。通过实施本发明实施例的方法可实现提高理赔效率，节省人力资源，有效识别保险欺诈的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 训练图片 训练样本 预设 预估 计算机设备 车险理赔 存储介质 反向传播 前向传播 人力资源 图片识别 图片输入 用户上传 有效识别 预测模型 智能决策 构建 数据库 发送 欺诈 输出 概率 预测 保险 应用 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于图片识别的车险理赔识别方法，其特征在于，包括：/n从预设数据库中收集训练图片并根据所述训练图片构建训练样本；/n基于所述训练样本，采用前向传播以及反向传播相结合的方式对预设的卷积神经网络模型进行训练以得到训练后的卷积神经网络模型；/n若接收到用户上传的理赔请求，将所述理赔请求中的理赔图片输入至所述训练后的卷积神经网络模型中进行预测以输出对应所述理赔图片的理赔概率；/n将所述理赔图片对应的所述理赔概率与预设阈值进行对比；/n若所述理赔图片对应的所述理赔概率大于所述预设阈值，判定所述理赔图片可理赔；/n根据所述用户上传的理赔请求中的理赔信息按照预设规则生成理赔预估金额并将所述理赔预估金额发送至所述用户。/n
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