[發(fā)明專利]一種基于動物識別的金融保險方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710339219.8
• 申請日: 2017-05-15
• 公開（公告）號: CN107229947B
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發(fā)明（設計）人: 鄧昌順
• 申請（專利權）人: 翔創(chuàng)科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08;G06Q40/08;G06Q50/02
• 代理公司: 北京卓唐知識產權代理有限公司 11541
• 代理人: 唐海力;韓來兵

1.一種基于動物識別的金融保險方法，其特征在于，包括如下步驟：

通過在線簽訂投保協(xié)議后，采集并獲取投保牲畜圖像以及投保人聯(lián)系方式；

通過采集牲畜圖像對每個牲畜的圖像進行標記，以對每個投保牲畜進行區(qū)別；

對投保牲畜圖像進行預處理，包括：灰度化后，二值化，hough變換，檢測最長的直線，計算最長的直線的斜率和角度，然后校正；

構建神經網絡模型，利用投保牲畜圖像集對神經網絡模型進行訓練，得到圖像特征識別模型，所述圖像特征包括局部特征和整體特征；

所述利用投保牲畜圖像集對神經網絡模型進行訓練包括：

將投保牲畜圖像集設置為訓練樣本集和矯正樣本集；將訓練樣本集依次通過神經網絡各層神經元，得到初步圖像特征識別模型；最后將矯正樣本集輸入到初步圖像特征識別模型進行參數矯正，得到圖像特征識別模型，所述神經網絡包括：輸入層、卷積層、批規(guī)范化層、非線性層、池化層、全連接層和softmax損耗層，所述批規(guī)范化層用于對圖像特征進行規(guī)劃化處理；

在得到圖像特征識別模型之后，對簽訂投保協(xié)議后獲取的投保牲畜圖像進行學習，提取所述投保牲畜圖像特征；

接收待識別牲畜的圖像，并輸入至圖像特征識別模型，提取待識別牲畜圖像特征，通過計算待識別牲畜與投保牲畜的圖像特征相似度以便判斷待識別牲畜是否為投保牲畜，是則根據投保協(xié)議進行理賠；

所述接收待識別牲畜的圖像，并輸入至圖像特征識別模型，提取待識別牲畜圖像特征，通過計算待識別牲畜與投保牲畜的圖像特征相似度以便判斷待識別牲畜是否為投保牲畜，是則根據投保協(xié)議進行理賠還包括：

實時采集畜牧服務中心服務器的牲畜疫情信息和/或養(yǎng)殖指導信息，將牲畜疫情信息和/或養(yǎng)殖指導信息發(fā)送至聯(lián)系方式對應的牲畜養(yǎng)殖戶。

2.根據權利要求1所述的基于動物識別的金融保險方法，其特征在于，所述對投保牲畜圖像進行預處理包括

獲取每個牲畜的圖像集并檢測動物圖像特征框，圖像集至少包括一種圖片；

對各個圖像集中動物圖像特征框進行標記。

3.根據權利要求1所述的基于動物識別的金融保險方法，其特征在于，所述接收待識別牲畜的圖像，并輸入至圖像特征識別模型以便判斷待識別牲畜是否為投保牲畜，是則根據投保協(xié)議進行理賠包括

判斷待識別牲畜的圖像的數量是否不為1；

如果識別牲畜的圖像的數量不為1，則判斷待識別牲畜是否為投保牲畜及每個待識別牲畜的圖像對應的牲畜是否為同一個。

4.根據權利要求1所述的基于動物識別的金融保險方法，其特征在于，所述接收待識別牲畜的圖像，并輸入至圖像特征識別模型以便判斷待識別牲畜是否為投保牲畜，是則根據投保協(xié)議進行理賠還包括

如果識別牲畜的圖像的數量為1，則判斷待識別牲畜是否為投保牲畜。