[發明專利]基于圖像的車輛定損方法、裝置及系統

在審

• 申請號: 202110724600.2
• 申請日: 2021-06-29
• 公開（公告）號: CN113361457A
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 戴欣怡;張偉;梁曉琳
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06T7/62;G06K9/62;G06N3/02;G06Q40/08;G06K9/46
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張娜;臧建明

本公開提供了一種基于圖像的車輛定損方法、裝置及系統，涉及人工智能領域，具體涉及計算機視覺和深度學習技術，具體可用于智能云和車輛定損場景下。方法包括：獲取受損車輛的待定損圖像，基于待定損圖像輸出第一定損框和第一受損信息，響應于針對待定損圖像的第一框選操作，確定并輸出與第一框選操作對應的第二定損框、以及第二受損信息，第二定損框所框選的車輛受損圖像與第一定損框所框選的車輛受損圖像不同，第二受損信息為第二定損框所指示的車輛受損圖像的車輛受損信息，可以實現車輛定損的靈活性和多樣性，且可以避免車輛受損部位的遺漏，提高了車輛定損的全面性和可靠性的技術效果。

技術領域

本公開涉及人工智能領域，具體涉及計算機視覺和深度學習技術，尤其涉及一種基于圖像的車輛定損方法、裝置及系統，具體可用于智能云和車輛定損場景下。

背景技術

隨著生活質量的提升，車輛逐漸成了生活必需品，以便于用戶出行，與此同時，交通事故的數量也在相應增加。

在現有技術中，基于圖像的車輛定損方法包括：由處理交通事故的用戶(如保險工作人員等)拍攝得到受損車輛的圖像，并將圖像傳輸至預先訓練的神經網絡模型，由神經網絡模型確定受損車輛的車輛受損信息，其中，車輛受損信息例如是車輛的受損程度、劃痕等等。

然而，采用上述方法對受損車輛進行定損，得到的車輛受損信息的可靠性嚴重依賴于神經網絡模型，可能存在因神經網絡模型的精確性偏低而使得定損得到的車輛受損信息的準確性偏低的技術問題。

發明內容

本公開提供了一種用于提高車輛定損的可靠性的基于圖像的車輛定損方法、裝置及系統。

根據本公開的第一方面，提供了一種基于圖像的車輛定損方法，包括：

獲取受損車輛的待定損圖像，并基于所述待定損圖像輸出第一定損框和第一受損信息，其中，第一定損框用于框選所述待定損圖像上的車輛受損圖像，所述第一受損信息為所述第一定損框所指示的車輛受損圖像的車輛受損信息；

響應于針對所述待定損圖像的第一框選操作，確定并輸出與所述第一框選操作對應的第二定損框、以及第二受損信息；其中，所述第二定損框所框選的車輛受損圖像與所述第一定損框所框選的車輛受損圖像不同，所述第二受損信息為所述第二定損框所指示的車輛受損圖像的車輛受損信息。

根據本公開的第二方面，提供了一種基于圖像的車輛定損裝置，包括：

第一獲取單元，用于獲取受損車輛的待定損圖像；

第一輸出單元，用于基于所述待定損圖像輸出第一定損框和第一受損信息，其中，第一定損框用于框選所述待定損圖像上的車輛受損圖像，所述第一受損信息為所述第一定損框所指示的車輛受損圖像的車輛受損信息；

確定單元，用于響應于針對所述待定損圖像的第一框選操作，確定與所述第一框選操作對應的第二定損框、以及第二受損信息，其中，所述第二定損框所框選的車輛受損圖像與所述第一定損框所框選的車輛受損圖像不同，所述第二受損信息為所述第二定損框所指示的車輛受損圖像的車輛受損信息；

第二輸出單元，用于輸出所述第二定損框和所述第二受損信息。…

根據本公開的第三方面，提供了一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行第一方面所述的方法。

根據本公開的第四方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機指令用于使所述計算機執行第一方面所述的方法。