[發明專利]基于人工智能的車輛部件損傷檢測方法及相關設備

在審

• 申請號: 202210825740.3
• 申請日: 2022-07-13
• 公開（公告）號: CN115131564A
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 余憲;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: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 陳敬華

本申請提出一種基于人工智能的車輛部件損傷檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，基于人工智能的車輛部件損傷檢測方法包括：依據預設方式對車輛部件進行圖像采集獲得初始車輛圖像集；依據預設的語義分割網絡對所述初始車輛圖像集進行檢測獲得多種類別的車輛部件圖像集；對所述車輛部件圖像集進行篩選獲得車輛部件篩選集；基于所述車輛部件篩選集中的所有圖像和預設的車輛部件標準圖像生成車輛部件顯著圖像；依據預設的車輛部件檢測模型對所述車輛部件顯著圖像進行檢測獲得車輛部件損傷結果。本申請通過生成能夠準確反映車輛部位損傷情況的車輛部件顯著圖像，實現車輛部件檢測模型對車輛各部件的快速檢測，有效提高了車輛部件損傷的檢測效率。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種基于人工智能的車輛部件損傷檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

駕駛人員在行車、駐車過程中難免會遇到小刮小蹭等事故，使得駕駛的車輛容易出現不同部位和不同程度的損傷。

通常對汽車碰撞后的估損依賴于定損專家的人工勘測，專家們會依據汽車的構造原理、事故的發生現場等，通過科學、系統的檢查、測試等手段綜合分析后獲得車輛的具體損傷檢測結果。然而，定損專家這類專業人員資源稀缺，普通車主需要耗費較多的時間、金錢才能獲取到定損專家的協助，因此，如何為車主提供快捷簡便的車輛損傷檢測方案，從而提高車輛的損傷檢測效率成為市場的迫切需要。

發明內容

鑒于以上內容，有必要提出一種基于人工智能的車輛部件損傷檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，以解決如何提高車輛損傷的檢測效率這一技術問題。其中，所述相關設備包括基于人工智能的車輛部件損傷檢測裝置、電子設備及存儲介質。

本申請提供一種基于人工智能的車輛部件損傷檢測方法，所述方法包括：

依據預設方式對車輛部件進行圖像采集獲得初始車輛圖像集；

依據預設的語義分割網絡對所述初始車輛圖像集進行檢測獲得多種類別的車輛部件圖像集；

對所述車輛部件圖像集進行篩選獲得車輛部件篩選集；

基于所述車輛部件篩選集中的所有圖像和預設的車輛部件標準圖像生成車輛部件顯著圖像，所述車輛部件標準圖像和所述車輛部件顯著圖像均與所述車輛部件篩選集一一對應；

依據預設的車輛部件檢測模型對所述車輛部件顯著圖像進行檢測獲得車輛部件損傷結果。

在一些實施例中，所述依據預設方式對車輛部件進行圖像采集獲得初始車輛圖像集包括：

依據預設方式對車輛進行全方位的視頻拍攝獲得車輛部件視頻流；

依次對所述車輛部件視頻流進行單幀圖像提取，并將獲取到的所有單幀圖像作為初始車輛圖像集。

在一些實施例中，所述依據預設的語義分割網絡對所述初始車輛圖像集進行檢測獲得多種類別的車輛部件圖像集包括：

對所述初始車輛圖像集中的所有圖像按照車輛部件類別的不同設置不同的標簽獲得初始車輛標簽集；

依據所述初始車輛圖像集和所述初始車輛標簽集對預設的語義分割網絡進行訓練得到車輛部件分割模型；

基于所述車輛部件分割模型對所述初始車輛圖像集中的所有圖像進行檢測獲得多種類別的車輛部件圖像集。

在一些實施例中，所述對所述車輛部件圖像集進行篩選獲得車輛部件篩選集，包括：

依據連通域分析法計算所述車輛部件圖像集中每一張車輛部件圖像的像素數量；

基于所述像素數量對所述車輛部件圖像集進行篩選獲得車輛部件篩選集。

在一些實施例中，所述基于所述像素數量對所述車輛部件圖像集進行篩選獲得車輛部件篩選集包括：