基于图像识别的资产评估方法、装置以及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于资产评估技术领域，公开了一种基于图像识别的资产评估方法、装置以及计算机存储介质。该方法包括采集资产图像信息；对所述资产图像信息进行识别，获得所述资产图像信息中的文本数据；基于预先训练好的分类模型对所述文本数据进行识别分类；将分好类的所述文本数据输入对应的预先训练好的资产评估模型，获得资产评估结果。该基于图像识别的资产评估方法、装置以及计算机存储介质通过采集资产图像信息，然后进行自动识别、分类和评估，能够提升准确性与客观性，减少人为判断，降低错误率。

Asset evaluation method, device and computer storage medium based on image recognition

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别的资产评估方法、装置以及计算机存储介质
本专利技术属于资产评估
，具体涉及一种基于图像识别的资产评估方法、装置以及计算机存储介质。
技术介绍
资产评估，是指评估机构及其评估专业人员根据委托对不动产、动产、无形资产、企业价值、资产损失或者其他经济权益进行评定、估算，并出具评估报告的专业服务行为。资产评估的主要发挥以下三个方面的作用:(1)咨询作用：从某种意义上说，资产评估属于一种专业技术咨询活动，具有咨询的作用。咨询的作用是指资产评估结论为资产业务提供专业化估价意见，该意见本身虽然没有强制执行的效力，但可以作为当事人要价和出价的参考。(2)鉴证作用：鉴证由鉴别和举证两个部分组成。鉴别是专家依据专业原则对资产交易的现时价格做出的独立判断，而举证则为该判断提供理论和事实支撑，使之做到言之有理、持之有据。(3)促进作用：资产评估的促进作用主要表现在三个方面:一是可以促进资源优化配置，二是可以促进产权主体维护自己的合法权益，三是可以促进资产评估工作的国际化和进一步对外开放。现有的资产评估多采用人为鉴定，效率低耗时长，缺乏客观性。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于图像识别的资产评估方法、装置以及计算机存储介质，用于解决上述。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术提供了一种基于图像识别的资产评估方法，包括以下步骤：采集资产图像信息；对所述资产图像信息进行识别，获得所述资产图像信息中的文本数据；基于预先训练好的分类模型对所述文本数据进行识别分类；将分好类的所述文本数据输入对应的预先训练好的资产评估模型，获得资产评估结果。进一步的，所述对所述资产图像信息进行识别，获得所述资产图像信息中的文本数据的方法包括：利用OCR提取器对所述资产图像信息进行数据提取，获得所述资产图像信息中的文本数据。进一步的，所述OCR提取器对所述资产图像信息进行数据提取的方法包括：对所述资产图像信息中的文本行进行定位，获得文本行；提取所述文本行的特征序列，并获取所述特征序列的标签分布；对所述标签分布进行去重整合，获得所述文本数据。进一步的，所述分类模型和所述资产评估模型均为基于深度学习的卷积神经网络模型。第二方面，本专利技术还提供了一种基于图像识别的资产评估装置，包括：采集模块，用于采集资产图像信息；识别模块，与所述采集模块连接，用于对所述资产图像信息进行识别，获得所述资产图像信息中的文本数据；分类模块，与所述识别模块连接，用于基于预先训练好的分类模型对所述文本数据进行识别分类；评估模块，与所述分类模块连接，用于将分好类的所述文本数据输入对应的预先训练好的资产评估模型，获得资产评估结果。进一步的，所述识别模块为OCR提取器。进一步的，所述OCR提取器包括：文本行定位模块，用于对所述资产图像信息中的文本行进行定位，获得文本行；特征提取模块，与所述文本行定位模块连接，用于提取所述文本行的特征序列；标签获取模块，与所述特征提取模块连接，用于获取所述特征序列的标签分布；数据整合模块，与所述标签获取模块连接，用于对所述标签分布进行去重整合，获得所述文本数据。进一步的，所述分类模型和所述资产评估模型均为基于深度学习的卷积神经网络模型。第三方面，本专利技术还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于图像识别的资产评估方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术提供的技术方案具有如下有益效果或优点：本专利技术提供的基于图像识别的资产评估方法、装置以及计算机存储介质通过采集资产图像信息，然后进行自动识别、分类和评估，能够提升准确性与客观性，减少人为判断，降低错误率。参照后文的说明和附图，详细公开了本专利技术的特定实施方式，指明了本专利技术的原理可以被采用的方式。应该理解，本专利技术的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本专利技术的实施方式包括许多改变、修改和等同。针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种基于图像识别的资产评估方法的方法流程图；图2为本专利技术实施例提供的一种基于图像识别的资产评估装置的结构框图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。在本专利技术实施例的描述中，需要说明的是，指示方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该专利技术产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，或者是该专利技术产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。在本专利技术实施例的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义型实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。此外，术语“第一”、“第二”仅用于区分描述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像识别的资产评估方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采集资产图像信息；/n对所述资产图像信息进行识别，获得所述资产图像信息中的文本数据；/n基于预先训练好的分类模型对所述文本数据进行识别分类；/n将分好类的所述文本数据输入对应的预先训练好的资产评估模型，获得资产评估结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的资产评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集资产图像信息；
对所述资产图像信息进行识别，获得所述资产图像信息中的文本数据；
基于预先训练好的分类模型对所述文本数据进行识别分类；
将分好类的所述文本数据输入对应的预先训练好的资产评估模型，获得资产评估结果。


2.根据权利要求1所述的基于图像识别的资产评估方法，其特征在于，所述对所述资产图像信息进行识别，获得所述资产图像信息中的文本数据的方法包括：
利用OCR提取器对所述资产图像信息进行数据提取，获得所述资产图像信息中的文本数据。


3.根据权利要求2所述的基于图像识别的资产评估方法，其特征在于，所述OCR提取器对所述资产图像信息进行数据提取的方法包括：
对所述资产图像信息中的文本行进行定位，获得文本行；
提取所述文本行的特征序列，并获取所述特征序列的标签分布；
对所述标签分布进行去重整合，获得所述文本数据。


4.根据权利要求1所述的基于图像识别的资产评估方法，其特征在于，所述分类模型和所述资产评估模型均为基于深度学习的卷积神经网络模型。


5.一种基于图像识别的资产评估装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集资产图像信息；
识别模块，与所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文斌，
申请(专利权)人：王文斌，
类型：发明
国别省市：北京;11