[發明專利]車輛損傷等級檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110321609.9
• 申請日: 2021-03-25
• 公開（公告）號: CN112907576A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 陳攀;劉莉紅;劉玉宇;肖京
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06N3/08
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 譚果林

本發明涉及人工智能領域，本發明公開了一種車輛損傷等級檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質，所述方法包括：通過獲取待檢測損傷圖像；基于深度學習和量化感知訓練技術，進行目標部位識別，識別出包含有車輛損傷部位和損傷區域的目標部位結果；提取凹陷特征，得到凹陷等級結果，同時進行形態學操作處理，得到待處理圖像；結合車輛損傷部位進行筋線檢測，識別出筋線結果，以及結合筋線結果進行邊緣分割，分割出損傷邊緣及確定出損傷相對占比；對車輛損傷部位、凹陷等級結果、損傷相對占比和筋線結果進行損傷等級評估，得到損傷等級結果。本發明實現了自動識別損傷等級結果，自動去除未受損的筋線帶來的干擾，提升了定損的準確率。

技術領域

本發明涉及人工智能的圖像處理領域，尤其涉及一種車輛損傷等級檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

在車輛發生交通事故后，車輛的某些部位會留下破損、凹陷等損傷的痕跡，目前，保險公司一般是人工識別由車主或業務人員拍攝的交通事故之后的車輛損傷的圖像，即業務員現場拍攝車輛損傷圖像后上傳至后臺，由后臺的工作人員對圖像中車輛的損傷部位的損傷類型及損傷區域進行人工識別并判定，如此，業務員獲取判定的結果耗時長，無法通過拍攝車輛損傷圖像的移動終端快速獲取，而且存在因標準理解不一、觀察經驗不足等影響，導致人工識別的損傷程度及損傷區域不符，最終確定的損傷等級不準確或者不正確；例如：由于車輛中的筋線難以通過目測圖像加以分辨，定損人員很容易就將筋線及損傷的區域混淆在一起，從而確定的損傷等級就會錯誤，上述情況下導致的定損時間長及定損失誤，會大大降低了定損的及時性和準確性；在可能會導致保險公司的成本損失的同時，也會降低車主或客戶的滿意度；此外，人工定損的工作量巨大，定損效率低下，在需要滿足一定的定損準確度的情況下，會進一步提升工作量，降低工作效率。

發明內容

本發明提供一種車輛損傷等級檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質，實現了通過量化感知訓練技術壓縮車輛損傷等級檢測過程，便于應用在移動終端，并通過凹陷特征、形態學操作、筋線檢測以及邊緣分割處理，能夠快速地、準確地自動識別出待檢測損傷圖像中的損傷等級結果，提高了定損的定損效率，提升了定損的準確率。

一種車輛損傷等級檢測方法，包括：

獲取待檢測損傷圖像；所述待檢測損傷圖像包含至少一處車輛被損傷位置的圖像；

基于深度學習和量化感知訓練技術，對所述待檢測損傷圖像進行目標部位識別，識別出目標部位結果；所述目標部位結果包括車輛損傷部位和損傷區域；

提取所述損傷區域的圖像的凹陷特征，得到凹陷等級結果，同時對所述損傷區域的圖像進行形態學操作處理，得到待處理圖像；

根據所述車輛損傷部位，并對所述待處理圖像進行筋線檢測，識別出筋線結果，以及根據所述筋線結果，對所述待處理圖像進行筋線去除和邊緣分割，分割出損傷邊緣，并根據所述損傷邊緣確定出損傷相對占比；

根據所述車輛損傷部位、所述凹陷等級結果、所述損傷相對占比和所述筋線結果，對所述待檢測損傷圖像進行損傷等級評估，得到損傷等級結果。

一種車輛損傷等級檢測裝置，包括：

接收模塊，用于獲取待檢測損傷圖像；所述待檢測損傷圖像包含至少一處車輛被損傷位置的圖像；

識別模塊，用于基于深度學習和量化感知訓練技術，對所述待檢測損傷圖像進行目標部位識別，識別出目標部位結果；所述目標部位結果包括車輛損傷部位和損傷區域；

處理模塊，用于提取所述損傷區域的圖像的凹陷特征，得到凹陷等級結果，同時對所述損傷區域的圖像進行形態學操作處理，得到待處理圖像；

分割模塊，用于根據所述車輛損傷部位，并對所述待處理圖像進行筋線檢測，識別出筋線結果，以及根據所述筋線結果，對所述待處理圖像進行邊緣分割，分割出損傷邊緣，并根據所述損傷邊緣確定出損傷相對占比；