[發明專利]一種基于圖像的車輛定損方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 201710233657.6
• 申請日: 2017-04-11
• 公開（公告）號: CN107392218B
• 公開（公告）日: 2020-08-04
• 發明（設計）人: 章海濤;徐娟;侯金龍;王劍;郭昕;程丹妮;胡越;吳博坤;陳燕青
• 申請（專利權）人: 創新先進技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q40/08
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 李輝

1.一種基于圖像的車輛定損方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取車輛部件對應的部件圖像，其中，在用戶上傳部件圖像時指定所述部件圖像所屬的部件；

通過構建的部件損傷識別模型檢測所述部件圖像，確定所述車輛部件的損傷部位和損傷類型；

基于包括所述車輛部件的損傷部位和損傷類型的信息生成所述車輛部件的維修方案結果；

其中，若確認當前處理的一個受損的車輛部件包括至少兩個損傷部位時，所述部件損傷識別模型被配置成包括：

基于所述部件圖像識別所述車輛部件的損傷部位，以及損傷部位對應的損傷類型；

選取所述損傷類型中表示損傷程度最高的損傷類型所對應的損傷部位作為所述車輛部件的損傷部位，相應的，所述損傷程度最高的損傷類型為確定出的所述車輛部件的損傷類型。

2.如權利要求1所述的一種基于圖像的車輛定損方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述車輛部件的維修策略的信息；

相應的，所述維修方案結果還可以包括對應于所述維修策略的預估維修價格；所述預估維修價格根據包括所述車輛部件的損傷部位.損傷類型.維修策略的信息，并查詢對應于所述維修策略中車輛部件的產品和/或維修服務的價格數據后，計算得到的所述車輛部件的預估維修價格。

3.如權利要求1所述的一種基于圖像的車輛定損方法，其特征在于，所述部件損傷識別模型包括：

基于卷積層和區域建議層的網絡模型，經過樣本數據訓練后構建生成的深度神經網絡。

4.如權利要求1所述的一種基于圖像的車輛定損方法，其特征在于，若獲取的為所述車輛部件的至少兩個部件圖像，所述通過構建的部件損傷識別模型檢測所述部件圖像，確定所述車輛部件的損傷部位和損傷類型，包括：

利用所述部件損傷識別模型分別檢測所述部件圖像，確定每個部件圖像的損傷部位和損傷類型；

按照預定規則對每個部件圖像對應的損傷部位和損傷類型進行合并篩選，確定出所述車輛部件的損傷部位和損傷類型結果。

5.一種基于圖像的車輛定損裝置，其特征在于，所述裝置包括：

圖像獲取模塊，用于獲取車輛部件對應的部件圖像，其中，在用戶上傳部件圖像時指定所述部件圖像所屬的部件；

檢測模塊，用于存儲構建的部件損傷識別模型，以及通過所述部件損傷識別模型檢測所述部件圖像，確定所述車輛部件的損傷部位和損傷類型；還用于若確認當前處理的一個受損的車輛部件包括至少兩個損傷部位時，所述部件損傷識別模型被配置成包括：

基于所述部件圖像識別所述車輛部件的損傷部位，以及損傷部位對應的損傷類型；

選取所述損傷類型中表示損傷程度最高的損傷類型所對應的損傷部位作為所述車輛部件的損傷部位，相應的，所述損傷程度最高的損傷類型為確定出的所述車輛部件的損傷類型；

定損處理模塊，用于基于包括所述車輛部件的損傷部位和損傷類型的信息生成所述車輛部件的維修方案結果。

6.一種基于圖像的車輛定損裝置，其特征在于，包括處理器以及用于存儲處理器可執行指令的存儲器，所述處理器執行所述指令時實現：

獲取車輛部件對應的部件圖像，其中，在用戶上傳部件圖像時指定所述部件圖像所屬的部件；

通過構建的部件損傷識別模型檢測所述部件圖像，確定所述車輛部件的損傷部位和損傷類型；

基于包括所述車輛部件的損傷部位和損傷類型的信息生成所述車輛部件的維修方案結果；

其中，所述處理器執行所述指令時，若確認當前處理的一個受損的車輛部件包括至少兩個損傷部位，則執行所述部件損傷識別模型的指令時實現包括：

基于所述部件圖像識別所述車輛部件的損傷部位，以及損傷部位對應的損傷類型；

選取所述損傷類型中表示損傷程度最高的損傷類型所對應的損傷部位作為所述車輛部件的損傷部位，相應的，所述損傷程度最高的損傷類型為確定出的所述車輛部件的損傷類型。