[發明專利]車險理賠照片的分析方法及系統

在審

• 申請號: 201610014000.6
• 申請日: 2016-01-07
• 公開（公告）號: CN105678622A
• 公開（公告）日: 2016-06-15
• 發明（設計）人: 王健宗;夏磊豪;蘇偉堅;肖京
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q40/08
• 分類號: G06Q40/08;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

1.一種車險理賠照片的分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據預設車損部位分類，從車險理賠數據庫中獲取各個預設車損部 位分類對應的預設數量的理賠照片；

基于獲取的各個預設車損部位分類對應的所述理賠照片，按照預設 模型生成規則，生成用于分析理賠照片所包含的預設車損部位分類的預 設分析模型；

接收移動終端發送的理賠照片上傳請求，獲取所述上傳請求對應的 理賠照片，利用生成的所述預設分析模型對所述理賠照片進行分析；

根據分析結果，生成所述分析結果對應的提醒信息。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于獲取的各個預 設車損部位分類對應的所述理賠照片，按照預設模型生成規則，生成用 于分析理賠照片所包含的預設車損部位分類的預設分析模型，包括：

對獲取的所述預設車損部位分類對應的所述理賠照片進行預處理， 將獲取的所述理賠照片的圖片格式統一轉換為預設格式；

利用預設格式的所述理賠照片，訓練預設結構模型，生成所述預設 車損部位分類對應的預設分析模型。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用預設格式的所 述理賠照片，訓練預設結構模型，生成所述預設車損部位分類對應的預 設分析模型，包括：

隨機且均勻地生成預設結構模型內各權重的初始值；

采用隨機梯度下降法，從訓練數據集中隨機提取樣本數據輸入所述 預設結構模型中進行計算，得到對應的實際計算結果；計算所述實際計 算結果與期望結果的差值，利用誤差最小化定位法方向調整各權重的值， 同時計算調整所產生的有效誤差；

當所述預設結構模型的整體有效誤差小于預設閾值時，將得到的預 設結構模型作為對應的預設分析模型。

4.如權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述預設結構模型包 括：

用于對圖像進行關鍵特征提取的特征提取層，用于識別位移、縮放 及扭曲的二維圖形特征的特征采樣層，以及用于通過采樣降低實際特征 計算規模的子抽樣層；

其中，所述特征提取層、特征采樣層和子抽樣層按照由前至后的順 序排列。

5.如權利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述根據分析結 果，生成所述分析結果對應的提醒信息，包括：

若分析出所述理賠照片對應的預設車損部位分類，則生成對應車損 部位照片采集的提醒信息；

若未分析出所述理賠照片對應的預設車損部位分類，則生成理賠照 片重新采集的提醒信息，并將所述提醒信息發送至所述移動終端。

6.一種車險理賠照片的分析系統，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于根據預設車損部位分類，從車險理賠數據庫中獲取 各個預設車損部位分類對應的預設數量的理賠照片；

生成模塊，用于基于獲取的各個預設車損部位分類對應的所述理賠 照片，按照預設模型生成規則，生成用于分析理賠照片所包含的預設車 損部位分類的預設分析模型；

分析模塊，用于接收移動終端發送的理賠照片上傳請求，獲取所述 上傳請求對應的理賠照片，利用生成的所述預設分析模型對所述理賠照 片進行分析；

提醒模塊，用于根據分析結果，生成所述分析結果對應的提醒信息。

7.如權利要求6所述的系統，其特征在于，所述分析模塊包括：

轉換單元，用于對獲取的所述預設車損部位分類對應的所述理賠照 片進行預處理，將獲取的所述理賠照片的圖片格式統一轉換為預設格式；

訓練單元，用于利用預設格式的所述理賠照片，訓練預設結構模型， 生成所述預設車損部位分類對應的預設分析模型。