基于图像识别的车险理赔核损方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于图像识别的车险理赔核损方法、装置和电子设备，涉及车险理赔技术领域。该方法包括：获取定损案件信息，定损案件信息包括定损清单和定损图片集；识别每张定损图片中的车辆外观件信息，车辆外观件信息包括部件类别和部件掩膜位置；识别每张定损图片中的车辆损伤信息，车辆损伤信息包括损伤类别和损伤掩模位置；将部件掩膜和损伤掩膜进行匹配，以确定标准部件损伤列表；根据预设维修逻辑列表将标准部件损伤列表映射为标准部件换修列表；依据标准部件换修列表判断定损清单是否异常。通过自动识别每张定损图片中的车辆外观件信息和车辆损伤信息，有效检出定损中的渗漏虚增案件。

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别的车险理赔核损方法、装置和电子设备
本专利技术涉及车险理赔
，特别涉及基于图像识别的车险理赔核损方法、装置和电子设备。
技术介绍
保险公司目前的车险核损业务由核损专员人工处理，其中最重要的一个环节是要检查上传到保险公司信息系统的案件图片，逐项审核定损清单中的换修项目与图片中呈现的车辆损伤位置和程度是否相符。一个车险案件中的图片数量少则几十，多则几百张，定损清单中的项目众多，因此这项检查工作即使对于经验丰富的核损员来说也是非常费时费力的，为保证业务处理的时限要求，往往不能全面检查而不得不放弃对一些图片的核验,因此不能很好的管控定损中的虚增、扩损风险，而给保险公司理赔带来损失。此外，车险案件图片中包含了事故现场照、车损照、人伤照、以及证件、单据图片各类内容，虽然各家保险公司都对查勘定损环节中拍摄图片的上传顺序有规范性的要求，但在实际生产实施中往往由于各种原因无法保证上传图片的规范性。这也导致核损环节中，工作人员面对的各类图片仍然是杂乱无序的，而在双车案件或多车案件中（其数量占案件总量60%以上），事故各方车辆的图片会混合在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像识别的车险理赔核损方法，其特征在于，包括：/n获取定损案件的定损案件信息，所述定损案件信息包括定损清单和定损图片集；/n识别每张定损图片中的车辆外观件信息和车辆损伤信息，所述车辆外观件信息包括部件类别和部件掩膜位置，所述车辆损伤信息包括损伤类别和损伤掩模位置；/n将每张定损图片的所述部件掩膜和所述损伤掩膜进行匹配，以确定车辆的标准部件损伤列表，所述标准部件损伤列表包括损伤部件名称及相应损伤类型；/n根据预设维修逻辑列表将所述标准部件损伤列表映射为标准部件换修列表，所述标准部件换修列表包括损伤部件名称及相应换修信息；/n依据所述标准部件换修列表判断所述定损清单是否异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的车险理赔核损方法，其特征在于，包括：
获取定损案件的定损案件信息，所述定损案件信息包括定损清单和定损图片集；
识别每张定损图片中的车辆外观件信息和车辆损伤信息，所述车辆外观件信息包括部件类别和部件掩膜位置，所述车辆损伤信息包括损伤类别和损伤掩模位置；
将每张定损图片的所述部件掩膜和所述损伤掩膜进行匹配，以确定车辆的标准部件损伤列表，所述标准部件损伤列表包括损伤部件名称及相应损伤类型；
根据预设维修逻辑列表将所述标准部件损伤列表映射为标准部件换修列表，所述标准部件换修列表包括损伤部件名称及相应换修信息；
依据所述标准部件换修列表判断所述定损清单是否异常。


2.根据权利要求1所述的基于图像识别的车险理赔核损方法，其特征在于，在所述根据预设维修逻辑列表将所述标准部件损伤列表映射为标准部件换修列表之前，所述方法还包括：
根据所述车辆外观件信息和预设部件邻接关系确定部件缺失列表；
所述根据预设维修逻辑列表将所述标准部件损伤列表映射为标准部件换修列表为：根据预设维修逻辑列表将所述标准部件损伤列表和所述部件缺失列表映射为所述标准部件换修列表，所述标准部件损伤列表还包括缺失部件名称及相应缺失状态标记。


3.根据权利要求1所述的基于图像识别的车险理赔核损方法，其特征在于，
所述识别每张定损图片中的车辆损伤信息和车辆外观件信息的方法还包括：
确定每张定损图片中车辆方向信息；
根据所述车辆方向信息修正每张定损图片中识别出的所述车辆外观件信息，所述车辆方向信息用于区分不同位置的相似车辆外观件。


4.根据权利要求1-3任一项所述的基于图像识别的车险理赔核损方法，其特征在于，所述定损案件为双车或多车案件，所述定损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；所述识别每张定损图片中的车辆外观件信息和车辆损伤信息包括：
从所述定损图片集中确定每辆车对应的车辆框图片集；
利用每辆车对应的车辆框图片集，获取每辆车的车辆外观件信息和车辆损伤信息。


5.根据权利要求4所述的基于图像识别的车险理赔核损方法，其特征在于，所述从所述定损图片集中确定每辆车对应的车辆框图片集包括：
依次对每张所述含车图片进行车牌检测和识别以及车辆框检测，以确定每张所述含车牌图片和车牌信息的对应关系；
利用车身颜色信息和车型信息，通过深度学习网络依次确定每张无车牌图片和车牌信息的对应关系；
依据每张所述含车牌图片和车牌信息的对应关系以及每张无车牌图片和车牌信息的对应关系确定每辆车对应的车辆框图片集。


6.根据权利要求5所述的基于图像识别的车险理赔核损方法，其特征在于，所述依次对每张所述含车牌图片进行车牌检测和识别以及车辆框检测，以确定每张所述含车牌图片的车辆框图片和车牌信息的对应关系之前，所述方法还包括：
针对所述定损图片集进行图片分拣获得含车图片和不含车图片；
依次判断每张所述含车图片是否为中远景图片；
若是，则将所述含车图片标记为中远景图片；
若否，则将所述含...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘海龙，苏孝强，李新科，王尧，郭吉鹏，
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