The method includes the following steps: determining the fixed-loss picture, which shows the damaged parts; determining the difference between the fixed-loss picture and the template picture, which shows the normal parts matching the damaged parts; and determining the damage degree according to the difference. The scheme of the invention can accurately determine the degree of damage and improve convenience through the collision position provided by the user or the photos of the damaged parts.
【技术实现步骤摘要】
车辆定损方法及装置、计算机可读存储介质、终端
本专利技术涉及汽车
，尤其是涉及一种车辆定损方法及装置、计算机可读存储介质、终端。
技术介绍
在现有技术中，当发生车辆碰撞或其它形式的损坏时，需要用户或定损员亲自到现场确认损坏程度，效率较低，并且便利性较差。虽然有的用户会对碰撞位置或者损坏部件进行拍照，进而根据定损照片预判损坏情况。但是，对于碰撞位置或者损坏部件的照片，用户或定损员也只能通过肉眼观察及依赖经验判断损坏程度，准确率较差。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是提供一种车辆定损方法及装置、计算机可读存储介质、终端，可以通过用户提供的碰撞位置或者损坏部件的照片，准确地确定损坏程度，提高便利性。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种车辆定损方法，包括以下步骤：确定定损图片，所述定损图片示出有损坏部件；确定所述定损图片与模板图片的差值，所述模板图片示出有与所述损坏部件匹配的正常部件；根据所述差值确定损坏程度。可选的，所述确定定损图片包括：获取用户上传的损坏信息，所述损坏信息包括示出了所述损坏部件的上传图片；从所述上传图片中提取所述定损图片。可选的，所述...
【技术保护点】
1.一种车辆定损方法，其特征在于，包括以下步骤：确定定损图片，所述定损图片示出有损坏部件；确定所述定损图片与模板图片的差值，所述模板图片示出有与所述损坏部件匹配的正常部件；根据所述差值确定损坏程度。
【技术特征摘要】
1.一种车辆定损方法，其特征在于，包括以下步骤：确定定损图片，所述定损图片示出有损坏部件；确定所述定损图片与模板图片的差值，所述模板图片示出有与所述损坏部件匹配的正常部件；根据所述差值确定损坏程度。2.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述确定定损图片包括：获取用户上传的损坏信息，所述损坏信息包括示出了所述损坏部件的上传图片；从所述上传图片中提取所述定损图片。3.根据权利要求2所述的车辆定损方法，其特征在于，所述损坏信息还包括所述损坏部件在车辆上的位置。4.根据权利要求2所述的车辆定损方法，其特征在于，从所述上传图片中提取所述定损图片包括：从所述上传图片中识别出所述损坏部件；根据识别出的所述损坏部件，从所述上传图片中提取所述定损图片。5.根据权利要求4所述的车辆定损方法，其特征在于，从所述上传图片中识别出所述损坏部件包括：采用图像识别算法从所述上传图片中识别出所述损坏部件。6.根据权利要求4所述的车辆定损方法，其特征在于，从所述上传图片中提取所述定损图片包括：采用图像分割算法从所述上传图片中提取所述定损图片。7.根据权利要求6所述的车辆定损方法，其特征在于，所述图像分割算法包括：基于边缘检测的图像分割算法、基于阈值的图像分割算法或基于区域生长的图像分割算法。8.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，确定所述定损图片与模板图片的差值包括：采用哈希算法确定所述定损图片与模板图片的差值。9.根据权利要求8所述的车辆定损方法，其特征在于，所述采用哈希算法确定所述定损图片与模板图片的差值包括：为所述定损图片构造哈希值，所述哈希值的位数与所述模板图片的哈希值的位数相同；基于所述定损图片的哈希值与所述模板图片的哈希值，确定所述差值。10.根据权利要求9所述的车辆定损方法，其特征在于，为所述定损图片构造哈希值包括：将所述定损图片转换为预设级别的灰度图片，并且划分为预设数目的单元格，每个单元格内具有多个像素点，每个像素点具有灰度值；在每个单元格内，计算所述多个像素点的灰度值的平均值，以作为每个单元格的灰度平均值；基于所述每个单元格的灰度平均值，计算所述预设数目的单元格的总灰度平均值；遍历所述灰度图片的每个单元格，如果所述单元格的灰度平均值大于或等于所述总灰度平均值，所述单元格的记录结果为第一数值，否则为不同于所述第一数值的第二数值；将所述预设数目的单元格的记录结果作为哈希值，所述哈希值的位数与所述预设数目相同。11.根据权利要求10所述的车辆定损方法，其特征在于，在将所述定损图片转为预设级别的灰度图片，并且划分为预设数目的单元格之前，为所述定损图片构造哈希值还包括：缩小所述定损图片的尺寸。12.根据权利要求9所述的车辆定损方法，其特征在于，基于所述定损图片的哈希值与所述模板图片的哈希值，确定所述差值包括：逐位比较所述定损图片与所述模板图片的记录结果，计算记录结果不同的单元格的数目，以作为所述差值。13.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，根据所述差值确定损坏程度包括：根据所述差值与一个或多个预设阈值的比较结果，判断损坏等级。14.根据权利要求13所述的车辆定损方法，其特征在于，根据所述差值与一个或多个预设阈值的比较结果，判断损坏等级包括：如果所述差值小于第一预设阈值，则判断所述损坏等级为无损坏；如果所述差值大于等于第一预设阈值且小于第二预设阈值，则判断所述损坏等级为轻度损坏；如果所述差值大于等于第二预设阈值且小于第三预设阈值，则判断所述损坏等级为中度损坏；如果所述差值大于等于第三预设阈值且小于第四预设阈值，则判断所述损坏等级为重度损坏；如果所述差值大于等于第四预设阈值，则判断为无效结果；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值，所述第二预设阈值小于所述第三预设阈值，所述第三预设阈值小于所述第四预设阈值。15.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，还包括：对于所述损坏部件，查询建议购买信息和/或建议维修信息；向用户发出所述建议购买信息和/或建议维修信息。16.一种车辆定损装置，其特征在于，包括：图片确定模块，适于确定定损图片，所述定损图片示出有损坏部件；差值确定模块，适于确定所述定损图片与模板图片的差值，所述模板图片示出有与所述损坏部件匹配的正常部件；损坏确定模块，适于根据所述差值确定损坏程度。17.根据权利要求16所述的车辆定损装置，其特征在于，所述图片确定模块包括：信息获取子模块，适于获取用户上传的损...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄忠睿，熊正桥，高爱乐，
申请(专利权)人：上海擎感智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31
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