车险案件中从图片区分多车的处理方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车险案件中从图片区分多车的处理方法、装置及电子设备，用于双车或多车的车险理赔案件，其包括：获取车险理赔案件信息，车险理赔案件信息包括待处理图片集，其中包括含车图片和不含车图片，含车图片包括含车牌图片和无车牌图片；通过含车牌图片确定车牌信息与车身颜色之间的对应关系；通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息。通过含车牌图片确定车牌信息与车型结构之间的对应关系；通过车牌信息和车型结构之间的对应关系确定每张无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息。本发明专利技术能够建立车身颜色与车牌信息的绑定关系，精确区分每个车辆的信息，为车险理赔案件的定损、核损打下基础。

【技术实现步骤摘要】
车险案件中从图片区分多车的处理方法、装置及电子设备
本专利技术涉及车辆图片区分
，具体涉及车险案件中从图片区分多车的处理方法、装置及电子设备。
技术介绍
按照保险公司业务要求，照片集合中一定有事故车辆的车牌照片，但仍有大量的不含车牌号照片。在车险理赔定损、核损、核赔环节，所有的业务处理逻辑均基于车牌号进行。尤其对于多车案件，更要区分出这组照片中，每张照片内的车辆信息归属，给核损、核赔带来巨大工作量，目前主要通过人工逐张图片比对处理，不仅效率低，且容易出错。为了解决人工处理效率低、易出错的问题，相关技术中，对于多车案件，通过图像识别技术，自动识别出每张照片中每个车辆对应的车牌号，从而，为自动化定损和核损提供基础。针对图片分类的问题，现有技术中的技术方案通过图像的颜色特征判断图像中是否含有多车。在含有多车的情况下，通过识别出的车身颜色类别来区分不同的车辆信息，实现多车图片的自动分类处理。然而专利技术人现有技术存在以下问题：该方案是通过对整张照片提取颜色特征，当一张图片中存在多车、或者大片的背景时，无法准确区分车辆信息。
技术实现思路
为解决
技术介绍
中存在的至少一个问题，本专利技术提出一种车险案件中从图片区分多车的处理方法、装置及电子设备，可以实现颜色相同或相近的车辆的准确识别区分。根据本专利技术的一个方面，一种车险案件中从图片区分多车的处理方法，用于双车或多车的车险理赔案件，所述方法包括：获取车险理赔案件信息，所述车险理赔案件信息包括待处理图片集，所述待处理图片集包括含车图片和不含车图片，含车图片包括含车牌图片和无车牌图片；通过所述含车牌图片确定车牌信息与车身颜色之间的对应关系；通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息。进一步可选的，在所述通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息之前，所述方法还包括：判断不同车牌信息对应的车身颜色区别度是否满足预设条件；若不满足，则通过所述含车牌图片确定车牌信息与车型结构之间的对应关系；通过车牌信息和车型结构之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息；所述通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息为：若不同车牌信息对应的车身颜色区别度满足预设条件，则通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息。进一步可选的，所述通过所述含车牌图片确定车牌信息与车身颜色之间的对应关系包括：识别所述含车牌图片中的至少一个车辆图像区域；依次从每张所述含车牌图片中的每个所述车辆图像区域获取车牌信息和每个车牌所在车辆的车身颜色信息；确定每个车牌信息与车身颜色信息之间的对应关系。进一步可选的，所述识别所述含车牌图片中的至少一个车辆图像区域包括：从所述待处理图片集中获取含车牌图片集；判断每张含车牌图片中的车辆图像是否为中远景图像；若是，则对含车牌图片做车辆区域检测，确定含车牌图片中的至少一个车辆图像区域；若否，则将整幅图片作为一个车辆图像区域。进一步可选的，所述依次从每张所述含车牌图片中的每个所述车辆图像区域获取车牌信息和每个车牌所在车辆的车身颜色信息包括：获取每张所述含车牌图片中的每个车辆图像区域内的外观部件信息和对应的掩码坐标；分别提取每个车辆图像区域内的外观部件的颜色特征；计算所有含车牌图片中，每个车牌信息对应的所有外观部件的颜色特征平均值，将其确定为相应车牌信息对应的车身颜色。进一步可选的，每个所述车辆图像区域内的外观部件的颜色特征包括量化颜色特征值、颜色信息直方图特征值和颜色矩特征值：所述量化颜色特征值是通过所述图片的色调、饱和度和亮度信息，把颜色信息量化为预定义的类别，形成第一颜色数值；所述颜色信息直方图特征值是通过所述HSV颜色空间中的三个通道上将图片的色彩信息量化为第二颜色数值得到的；所述颜色矩特征值是通过颜色的一阶矩、二阶矩和三阶矩将所述图片的色彩信息量化为第三颜色数值得到的。进一步可选的，在所述通过所述含车牌图片确定车牌信息与车身颜色之间的对应关系之前，所述方法还包括：对所述待处理图片集进行识别分类：使用深度学习分类算法将待处理图片集分类为含车图片和不含车图片；针对所述含车图片进行车牌检测，所述车牌检测将所述含车图片分类为含车牌图片和无车牌图片。进一步可选的，所述车牌检测还包括：识别所述含车牌图片中的车牌信息，所述车牌信息包括车牌区域信息和车牌号码；将所述车牌号码与所述车险理赔案件信息中的真实车牌号进行比对校准。进一步可选的，所述通过所述含车牌图片确定车型结构与车身颜色之间的对应关系包括：识别所述含车牌图片中的至少一个车辆图像区域；依次从每张所述含车牌图片中的每个所述车辆图像区域获取车牌信息和每个车牌所在车辆的车型结构；确定每个车牌信息与车型结构之间的对应关系。根据本专利技术的另一个方面，一种车险理赔案件中的图片处理装置，用于双车或多车的车险理赔案件，所述装置包括：理赔案件信息获取模块，用于获取车险理赔案件信息，所述车险理赔案件信息包括待处理图片集，所述待处理图片集包括含车图片和不含车图片，所述含车图片包括含车牌图片和无车牌图片；车身颜色关联模块，用于通过所述含车牌图片确定车牌信息与车身颜色之间的对应关系；颜色匹配模块，用于通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息；和/或，车型结构关联模块，用于通过所述含车牌图片确定车牌信息与车型结构之间的对应关系；车型匹配模块，用于通过车牌信息和车型结构之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息。进一步可选的，还包括：判定模块，用于判断不同车牌信息对应的车身颜色区别度是否满足预设条件；车型结构关联模块，用于若不满足，则确定车牌信息与车型结构之间的对应关系；车型匹配模块，用于通过车牌信息和车型结构之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息；所述颜色匹配模块通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息为：若不同车牌信息对应的车身颜色区别度满足预设条件，则所述颜色匹配模块通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息。进一步可选的，所述颜色匹配模块包括：车辆图像区域识别单元，用于识别所述含车牌图片中的至少一个车辆图像区域；车身颜色获取单元，用于依次从每张所述含车牌图片中的每个所述车辆图像区域获取车牌信息和每个车牌所在车辆的车身颜色信息；车身颜色关联单元，用于确定每个车牌信息与车身颜色信息之间的对应关系。进一步可选的，所述车辆图像区域识别单元包括：图片获取子单元，用于从所述待处理图片集中获取含车图片集；判定子单元，用于判断每张含车图片中的车辆图像是否为中远景图像；第一车辆图像区域确定子单元，用于若是，则对含车图片做车辆区域检测，确定含车图片中的至少一个车辆图像区域；第二车辆图像区域确定子单元，用于若否，则将整幅图片作为一个车辆图像区域。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，用于双车或多车的车险理赔案件，所述方法包括：/n获取车险理赔案件信息，所述车险理赔案件信息包括待处理图片集，所述待处理图片集包括含车图片和不含车图片，含车图片包括含车牌图片和无车牌图片；/n通过所述含车牌图片确定车牌信息与车身颜色之间的对应关系；/n通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，用于双车或多车的车险理赔案件，所述方法包括：
获取车险理赔案件信息，所述车险理赔案件信息包括待处理图片集，所述待处理图片集包括含车图片和不含车图片，含车图片包括含车牌图片和无车牌图片；
通过所述含车牌图片确定车牌信息与车身颜色之间的对应关系；
通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息。


2.根据权利要求1所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，在所述通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息之前，所述方法还包括：
判断不同车牌信息对应的车身颜色区别度是否满足预设条件；
若不满足，则通过所述含车牌图片确定车牌信息与车型结构之间的对应关系；
通过车牌信息和车型结构之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息；
所述通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息为：若不同车牌信息对应的车身颜色区别度满足预设条件，则通过车牌信息和车身颜色之间的对应关系确定每张所述无车牌图片中车辆图像对应的车牌信息。


3.根据权利要求1所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，所述通过所述含车牌图片确定车牌信息与车身颜色之间的对应关系包括：
识别所述含车牌图片中的至少一个车辆图像区域；
依次从每张所述含车牌图片中的每个所述车辆图像区域获取车牌信息和每个车牌所在车辆的车身颜色信息；
确定每个车牌信息与车身颜色信息之间的对应关系。


4.根据权利要求3所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，所述识别所述含车牌图片中的至少一个车辆图像区域包括：
从所述待处理图片集中获取含车牌图片集；
判断每张含车牌图片中的车辆图像是否为中远景图像；
若是，则对含车牌图片做车辆区域检测，确定含车牌图片中的至少一个车辆图像区域；
若否，则将整幅图片作为一个车辆图像区域。


5.根据权利要求3所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，所述依次从每张所述含车牌图片中的每个所述车辆图像区域获取车牌信息和每个车牌所在车辆的车身颜色信息包括：
获取每张所述含车牌图片中的每个车辆图像区域内的外观部件信息和对应的掩码坐标；
分别提取每个车辆图像区域内的外观部件的颜色特征；
计算所有含车牌图片中，每个车牌信息对应的所有外观部件的颜色特征平均值，将其确定为相应车牌信息对应的车身颜色。


6.根据权利要求3所述的车险案件中从图片区分多车的处理方法，其特征在于，每个所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李新科，刘海龙，苏孝强，
申请(专利权)人：爱保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11