[发明专利]车辆定损方法及其专用设备有效
| 申请号： | 201910967068.X | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110728236B | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 张发恩;周勉;宋剑飞 | 申请（专利权）人： | 创新奇智（重庆）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q40/08 |
| 代理公司： | 广州鼎贤知识产权代理有限公司 44502 | 代理人： | 丁雨燕 |
| 地址： | 400039 重庆市九龙坡区*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了车辆定损方法，包括下列步骤：(1)利用成像设备捕获现场车辆损伤图片的数字图像信号；(2)通过对神经网络深度学习建立特征提取网络，进行特征提取；(3)通过子网络提升所述特征提取网络输出的可读性，包括三个子网络：E1、E2、E3，E1为语义分割网络，通过训练E1统计E1的输出得到车损面积，E2为深度估计网络，通过训练E2统计E2的输出得到损伤深度，E3为分类网络，通过训练E3得到车损位置；(4)最终的评估结果，对各个因素进行加权处理。本发明采用成像设备如红外相机作为输入设备，将图片直接输入到基于深度学习算法的车辆损伤，通过深度学习算法对图像进行分割，找到损伤并进行评估。 | ||
| 搜索关键词： | 车辆 方法 及其 专用设备 | ||
【主权项】：
1.一种车辆定损方法，其特征在于：包括下列步骤：/n(1)利用成像设备捕获现场车辆损伤图片的数字图像信号，现场车辆损伤图片称为原图；/n(2)通过对神经网络深度学习建立特征提取网络，进行特征提取，即将数字图像信号输入所述特征提取网络，其输出即是一组涵盖了输入图像相关的特征向量，但不具备可读性；/n(3)通过子网络提升所述特征提取网络输出的可读性，包括分别连接在所述特征提取网络输出的三个子网络即E1、E2、E3，所述E1为语义分割网络，通过训练E1统计E1的输出得到车损面积，E2为深度估计网络，通过训练E2统计E2的输出得到损伤深度，E3为分类网络，通过训练E3得到车损位置；/n(4)最终的评估结果，对各个因素进行加权处理，写作FLayer，/n
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