[发明专利]计算机执行的车辆定损方法及装置在审
| 申请号： | 201910923001.6 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110647853A | 公开（公告）日： | 2020-01-03 |
| 发明（设计）人： | 蒋晨;程远;郭昕 | 申请（专利权）人： | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06Q40/08 |
| 代理公司： | 11309 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种计算机执行的车辆定损方法，基于对受损车辆进行拍摄产生的视频流进行智能定损。具体的，首先对视频流中的图像帧进行初步的目标检测和特征提取，得到视频流特征矩阵。并且，还对视频流中的关键帧再次进行目标检测，得到关键帧向量。接着，分别针对各个部件，融合视频流特征矩阵和关键帧向量中的特征，生成部件的综合损伤特征。另一方面，还基于视频流特征矩阵进行初步定损，得到初步定损结果。最后，基于初步定损结果和各个部件的综合损伤特征再次进行定损，得到针对视频流的最终定损结果。 | ||
| 搜索关键词： | 视频流 矩阵 视频流特征 定损结果 关键帧 目标检测 向量 损伤 计算机执行 车辆定损 生成部件 特征提取 图像帧 受损 智能 拍摄 融合 | ||
【主权项】：
1.一种计算机执行的车辆定损方法，包括：/n获取视频流的特征矩阵，所述视频流针对损伤车辆而拍摄，所述特征矩阵至少包括与所述视频流中N个图像帧分别对应、且按照所述N个图像帧的时序排列的N个M维向量，每个M维向量至少包括，针对对应的图像帧，通过预先训练的第一部件检测模型得到的部件检测信息，以及通过预先训练的第一损伤检测模型得到的损伤检测信息；/n获取所述视频流中的K个关键帧；/n针对所述K个关键帧，生成对应的K个关键帧向量，每个关键帧向量包括，针对对应的关键帧图像，通过预先训练的第二部件检测模型得到的部件检测信息，以及通过预先训练的第二损伤检测模型得到的损伤检测信息；/n融合所述N个M维向量和所述K个关键帧向量中的部件检测信息和损伤检测信息，得到各个部件的综合损伤特征；/n获取初步损伤结果，所述初步损伤结果包括，将所述特征矩阵输入预先训练的卷积神经网络后得到的所述各个部件的损伤结果；/n将所述各个部件的综合损伤特征和所述初步损伤结果输入预先训练的决策树模型，得到针对所述视频流的最终定损结果。/n
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