[發明專利]車損證件照片的分類方法、系統及可讀存儲介質在審
| 申請號: | 201710658108.3 | 申請日: | 2017-08-04 |
| 公開(公告)號: | CN107292749A | 公開(公告)日: | 2017-10-24 |
| 發明(設計)人: | 馬進;王健宗;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;G06K9/00 |
| 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: | 于志光,高杰 |
| 地址: | 518000 廣東省深*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 證件 照片 分類 方法 系統 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種電子裝置,其特征在于,所述電子裝置包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的車損證件照片的分類系統,所述車損證件照片的分類系統被所述處理器執行時實現如下步驟:
A、接收車險投保人上傳的身份信息和證件照片,利用訓練的預設類型模型識別出各個所述證件照片對應的第一照片類別名,并生成與所述身份信息對應的第一照片類別名列表,所述第一照片類別名列表中包括識別出的各個第一照片類別名,各個所述第一照片類別名與對應的證件照片關聯映射;
B、在收到理賠終端發出的帶有車險理賠人的身份信息的證件照片調取指令后,查找與該車險理賠人的身份信息對應的第一照片類別名列表;
C、若找到對應的第一照片類別名列表,則將找到的第一照片類別名列表反饋給該理賠終端,以供理賠人員基于找到的第一照片類別名列表調取出各個照片類別名關聯映射的證件照片。
2.如權利要求1所述的電子裝置,其特征在于,所述處理器還用于執行所述車損證件照片的分類系統,以實現以下步驟:
若收到該理賠終端發送來的對找到的第一照片類別名列表中照片類別名的選擇指令,則調取出與所述選擇指令對應的照片類別名相關聯映射的證件照片,并將調取出的證件照片反饋給該理賠終端。
3.如權利要求1所述的電子裝置,其特征在于,在所述步驟A之后,所述處理器還用于執行所述車損證件照片的分類系統,以實現以下步驟:
接收車險投保人上傳的身份信息和證件照片,利用訓練的預設類型模型識別出各個所述證件照片對應的第二照片類別名;
查找與該身份信息對應的第一照片類別名列表;
若找到對應的第一照片類別名列表,則將第一照片類別名列表中的第一照片類別名與識別出的第二照片類別名進行匹配關聯,并基于關聯結果生成第二照片類別名列表,所述第二照片類別名列表中包括第一照片類別名列表中的第一照片類別名,及識別出的第二照片類別名,各個所述第二照片類別名與對應的證件照片關聯映射。
4.如權利要求3所述的電子裝置,其特征在于,所述處理器還用于執行所述車損證件照片的分類系統,以實現以下步驟:
將匹配關聯的第一照片類別名和第二照片類別名置于同一顯示行或者顯示列顯示。
5.如權利要求1-4中任一項所述的電子裝置,其特征在于,所述預設類型模型為卷積神經網絡區域模型,所述預設類型模型的訓練過程如下:
S1、為每一個預設照片類別準備預設數量的標注有對應的照片類別名的證件照片樣本;
S2、將每一個預設照片類別對應的證件照片樣本分為第一比例的訓練子集和第二比例的驗證子集,將各個訓練子集中的照片樣本進行混合以得到訓練集,并將各個驗證子集中的照片樣本進行混合以得到驗證集;
S3、利用所述訓練集訓練所述預設類型模型;
S4、利用所述驗證集驗證訓練的所述預設類型模型的準確率,若準確率大于或者等于預設準確率,則訓練結束,或者,若準確率小于預設準確率,則增加每一個預設照片類別對應的證件照片樣本的數量,并重新執行步驟S2、S3、S4。
6.一種車損證件照片的分類方法,應用于電子裝置,其特征在于,所述方法包括:
A、接收車險投保人上傳的身份信息和證件照片,利用訓練的預設類型模型識別出各個所述證件照片對應的第一照片類別名,并生成與所述身份信息對應的第一照片類別名列表,所述第一照片類別名列表中包括識別出的各個第一照片類別名,各個所述第一照片類別名與對應的證件照片關聯映射;
B、在收到理賠終端發出的帶有車險理賠人的身份信息的證件照片調取指令后,查找與該車險理賠人的身份信息對應的第一照片類別名列表;
C、若找到對應的第一照片類別名列表,則將找到的第一照片類別名列表反饋給該理賠終端,以供理賠人員基于找到的第一照片類別名列表調取出各個照片類別名關聯映射的證件照片。
7.如權利要求6所述的車損證件照片的分類方法,其特征在于,該方法還包括:
若收到該理賠終端發送來的對找到的第一照片類別名列表中照片類別名的選擇指令,則調取出與所述選擇指令對應的照片類別名相關聯映射的證件照片,并將調取出的證件照片反饋給該理賠終端。
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