[發明專利]基于遷移學習的證卡識別方法、裝置、設備及可讀介質在審
| 申請號： | 202010203313.2 | 申請日： | 2020-03-20 |
| 公開（公告）號： | CN111476113A | 公開（公告）日： | 2020-07-31 |
| 發明（設計）人： | 王記紅 | 申請（專利權）人： | 中保車服科技服務股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司： | 深圳中細軟知識產權代理有限公司 44528 | 代理人： | 唐楠 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 遷移 學習 識別 方法 裝置 設備 可讀 介質 | ||
本發明實施例公開了一種及基于遷移學習的證卡識別方法、裝置、設備以及可讀介質，所述方法包括：接收圖片識別請求，所述圖片識別請求包括待識別證卡圖片；將所述待識別證卡圖片輸入預訓練的目標證卡識別模型，獲取所述目標證卡識別模型的輸出結果，將所述輸出結果確定為與所述待識別證卡圖片對應的目標證卡類型。本發明提高了查勘時證卡識別的準確率和效率。
技術領域
本發明涉及計算機數據處理領域，尤其涉及一種基于遷移學習的證卡識別方法、裝置、設備及可讀介質。
背景技術
在交通險出險報案后，保險公司通常需要派專人或委托公估公司到案件現場進行查勘。而現場查勘最重要的環節之一就是收集包括身份證、駕駛證、行駛證、銀行卡等在內的相關證件、車輛相關信息。
現有技術中，在采集證卡照片的環節，一般是由工作人員人工對上述這些重要證件的正反面進行拍照，并由工作人員按照對應的類型先分類再上傳以便后續理賠的審核和處理。
這個過程存在的問題在于一方面作業人員的手工分類在分類上傳效率較低的同時，容易存在證卡圖片誤分類的情況，另一方面，容易存在質量較低的圖片被作為證據上傳到系統中，這些都會造成車險理賠的時間和人力成本的浪費，并且影響到用戶理賠體驗。
發明內容
基于此，有必要針對上述問題，提出一種基于遷移學習的證卡識別方法、裝置、計算機設備及可讀介質。
一種基于遷移學習的證卡識別方法，其特征在于，所述方法包括：
接收圖片識別請求，所述圖片識別請求包括待識別證卡圖片；
將所述待識別證卡圖片輸入預訓練的目標證卡識別模型，獲取所述目標證卡識別模型的輸出結果，將所述輸出結果確定為與所述待識別證卡圖片對應的目標證卡類型。
其中，所述方法還包括：
獲取訓練數據集，所述訓練數據集包括多個訓練樣本，所述訓練樣本包括多個證卡樣本圖片以及與該證卡樣本圖片對應的證卡類型識別樣本結果；
加載預訓練的神經網絡模型，以所述證卡樣本圖片作為輸入、所述證卡類型識別結果作為輸出，對所述預訓練的神經網絡模型進行訓練，以獲取所述訓練完成的目標證卡識別模型。
可選的，在對所述預訓練的神經網絡模型進行訓練之后，還包括：
獲取驗證數據集，所述驗證數據集包括多個驗證樣本，所述驗證樣本包括預設條件下采集的證卡驗證樣本圖片以及與該證卡驗證樣本圖片對應的證卡類型識別樣本結果；
將所述證卡驗證樣本圖片輸入所述訓練完成的目標證卡識別模型，獲取所述訓練完成的目標證卡識別模型輸出的證卡類型識別結果；
判斷所述證卡類型識別結果是否與所述證卡類型識別驗證樣本結果相同，根據所述判斷結果對所述目標證卡識別模型進行校正。
可選的，在對所述訓練完成的目標證卡識別模型進行校正之后，還包括：
獲取測試數據集，所述測試數據集包括多個測試樣本，所述測試樣本包括測試證卡樣本圖片以及與該測試證卡樣本圖片對應的證卡類型識別樣本結果；
將所述測試證卡樣本圖片集輸入所述訓練完成的目標證卡識別模型，獲取所述訓練完成的目標證卡識別模型輸出的測試證卡類型識別結果；
將所述測試識別證卡類型與所述測試證卡樣本圖片對應的證卡類型識別樣本結果進行比對，根據比對結果對所述目標證卡識別模型進行調整。
對應的，根據比對結果對所述目標證卡識別模型進行優化的過程，包括：
根據所述比對結果確定出錯分測試樣本和所述錯分測試樣本對應的測試識別證卡類型；
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