System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 车损理赔保单生成方法和装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

车损理赔保单生成方法和装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:43968265 阅读:7 留言:0更新日期:2025-01-10 19:57
本申请实施例提供了一种车损理赔保单生成方法和装置、电子设备及存储介质,属于图像处理技术领域。该方法包括:从车险事故报告单获取受损车辆的车辆损伤图像和车辆型号信息;根据车辆损伤图像进行损伤识别,得到部件损伤信息;根据车辆型号信息确定受损车辆的构造,得到车辆构造信息;根据车辆构造信息和部件损伤信息进行损伤预测,得到车辆损伤信息;基于车辆损伤信息确定受损车辆的车辆维修方案;根据车险事故报告单和车辆维修方案进行信息合并,得到目标车损理赔保单。本申请实施例能够提升车损部件的识别能力,以得到精准的车损理赔保单。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理,尤其涉及一种车损理赔保单生成方法和装置、电子设备及存储介质


技术介绍

1、在车损理赔业务中,通常依赖于图像处理技术通过现场车损图像来识别车辆损伤,并据此确定维修方案。然而,传统的图像识别技术受限于现场图像的质量与完整性,由于现场图像往往无法详尽地捕捉到每一个受损部件,限制了车损图像识别的精确度,进而影响了车损理赔保单的准确生成。因此,如何提升车损部件的识别能力,以得到精准的车损理赔保单,成为了一个亟待解决的问题。


技术实现思路

1、本申请实施例的主要目的在于提出一种车损理赔保单生成方法和装置、电子设备及存储介质,旨在提升车损部件的识别能力,以得到精准的车损理赔保单。

2、为实现上述目的,本申请实施例的第一方面提出了一种车损理赔保单生成方法,所述方法包括:

3、从车险事故报告单获取受损车辆的车辆损伤图像和车辆型号信息;

4、根据所述车辆损伤图像进行损伤识别,得到部件损伤信息;

5、根据所述车辆型号信息确定所述受损车辆的构造,得到车辆构造信息;

6、根据所述车辆构造信息和所述部件损伤信息进行损伤预测,得到车辆损伤信息;

7、基于所述车辆损伤信息确定所述受损车辆的车辆维修方案;

8、根据所述车险事故报告单和所述车辆维修方案进行信息合并,得到目标车损理赔保单。

9、在一些实施例,所述根据所述车辆损伤图像进行损伤识别,得到部件损伤信息,包括:

10、根据所述车辆损伤图像进行特征提取,得到图像损伤特征;

11、根据所述图像损伤特征进行特征转换,得到文本损伤特征;

12、根据所述文本损伤特征进行损伤识别,得到所述部件损伤信息。

13、在一些实施例,所述根据所述车辆损伤图像进行特征提取,得到图像损伤特征,包括:

14、根据所述车辆损伤图像进行损伤定位,得到损伤定位信息;

15、根据所述损伤定位信息进行损伤程度评估,得到损伤评估分类信息;

16、根据所述损伤定位信息和所述损伤评估分类信息进行特征聚合,得到所述图像损伤特征。

17、在一些实施例,所述根据所述车辆损伤图像进行损伤定位,得到损伤定位信息,包括:

18、对所述车辆损伤图像进行图像卷积,得到损伤卷积特征图;

19、对所述损伤卷积特征图进行滑窗框选,得到初始损伤定位框;

20、根据所述初始损伤定位框进行定位框预测,得到定位框预测数据;其中,所述定位框预测数据用于指示所述初始损伤定位框中的图像是损伤部件图像或者是背景图像;

21、根据所述定位框预测数据对所述初始损伤定位框进行筛选,得到所述损伤定位信息。

22、在一些实施例,所述根据所述图像损伤特征进行特征转换,得到文本损伤特征,包括:

23、通过预设自注意力编码器对所述图像损伤特征进行特征编码,得到编码特征信息;

24、通过预设解码器对所述图像损伤特征信息进行特征解码,得到解码特征信息;

25、通过预设文本生成器对所述解码特征信息进行文本生成,得到所述文本损伤特征。

26、在一些实施例,所述车辆构造信息包括车辆部件信息、部件连接信息、连接强度信息;所述根据所述车辆构造信息和所述部件损伤信息进行损伤预测,得到车辆损伤信息,包括:

27、根据所述车辆部件信息、所述部件连接信息和所述连接强度信息进行车辆建模,得到初始车辆模型;

28、根据所述部件损伤信息对所述初始车辆模型进行损伤对齐,得到损伤车辆模型;

29、根据所述损伤车辆模型进行损伤预测,得到所述车辆损伤信息。

30、在一些实施例,所述根据所述损伤车辆模型进行损伤预测,得到所述车辆损伤信息,包括:

31、根据所述损伤车辆模型进行部件损伤预测,得到部件损伤预测信息;

32、根据所述部件损伤预测信息进行维修类型分类,得到部件维修类别;

33、根据所述部件损伤预测信息和所述部件维修类别进行信息合并,得到所述车辆损伤信息。

34、为实现上述目的,本申请实施例的第二方面提出了一种车损理赔保单生成装置,所述装置包括:

35、获取数据模块,用于从车险事故报告单获取受损车辆的车辆损伤图像和车辆型号信息;

36、损伤识别模块,用于根据所述车辆损伤图像进行损伤识别,得到部件损伤信息;

37、构造确定模块,用于根据所述车辆型号信息确定所述受损车辆的构造,得到车辆构造信息;

38、损伤预测模块,用于根据所述车辆构造信息和所述部件损伤信息进行损伤预测,得到车辆损伤信息;

39、方案确定模块,用于基于所述车辆损伤信息确定所述受损车辆的车辆维修方案;

40、信息合并模块,用于根据所述车险事故报告单和所述车辆维修方案进行信息合并,得到目标车损理赔保单。

41、为实现上述目的,本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备,所述电子设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。

42、为实现上述目的,本申请实施例的第四方面提出了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

43、本申请提出的一种车损理赔保单生成方法和装置、电子设备及存储介质,其首先从车险事故报告单获取受损车辆的车辆损伤图像和车辆型号信息,然后根据车辆损伤图像进行损伤识别,得到部件损伤信息,进而根据车辆型号信息确定受损车辆的构造,得到车辆构造信息,最终根据车辆构造信息和部件损伤信息进行损伤预测,实现依据从损伤图像识别出车辆部件上的损伤结合车辆的具体构造完成进一步的预测车辆潜在的损伤,更精准的确定车辆的损伤,克服由于现场图像往往无法详尽地捕捉到每一个受损部件,限制了车损识别精确度的问题;进一步的,基于车辆损伤信息确定受损车辆的车辆维修方案,然后根据车险事故报告单和车辆维修方案进行信息合并,实现提升车损部件的识别能力,以得到精准的目标车损理赔保单。

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【技术保护点】

1.一种车损理赔保单生成方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述车辆损伤图像进行损伤识别,得到部件损伤信息,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述车辆损伤图像进行特征提取,得到图像损伤特征,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述车辆损伤图像进行损伤定位,得到损伤定位信息,包括:

5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述图像损伤特征进行特征转换,得到文本损伤特征,包括:

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其特征在于,所述车辆构造信息包括车辆部件信息、部件连接信息、连接强度信息;所述根据所述车辆构造信息和所述部件损伤信息进行损伤预测,得到车辆损伤信息,包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述损伤车辆模型进行损伤预测,得到所述车辆损伤信息,包括:

8.一种车损理赔保单生成装置,其特征在于,所述装置包括:

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的车损理赔保单生成方法。

10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的车损理赔保单生成方法。

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【技术特征摘要】

1.一种车损理赔保单生成方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述车辆损伤图像进行损伤识别,得到部件损伤信息,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述车辆损伤图像进行特征提取,得到图像损伤特征,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述车辆损伤图像进行损伤定位,得到损伤定位信息,包括:

5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述图像损伤特征进行特征转换,得到文本损伤特征,包括:

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其特征在于,所述车辆构造信息包括车辆部件信息、部件连接信息、连接强...

【专利技术属性】
技术研发人员:唐子豪刘莉红陈远旭
申请(专利权)人:平安科技深圳有限公司
类型:发明
国别省市:

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