一种保险定损方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于信息处理技术领域，具体涉及一种保险定损方法、装置、计算机设备和存储介质，通过架构损伤人工智能模型和算法实现了机器高精确度的识别，同时规范简化对损伤的自动识别流程，大大的降低了处理的周期及所需的人力；对于出现错漏的情况下，通过设计的一套完整且方便使用的标识工具，创新性的在里面加入了自动截图功能，让用户可以轻松的进行修改用户在校正损伤之后，只需点击保存就可以完成图片的修改和自动截图放入报告中；定损的周期从现在通行方案的几个小时，缩减到几分钟，大幅缩短制作报告的时间，提高了理赔员的工作效率，节省了保险公司的理赔成本。

【技术实现步骤摘要】
一种保险定损方法、装置、计算机设备和存储介质
本专利技术属于信息处理
，具体涉及一种保险定损方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
冰雹和大风(包括飓风、台风、龙卷风等)在房屋屋顶所造成的损伤一直是保险理赔中比较棘手和成本较高的。冰雹在屋顶造成的损伤多呈现为半圆形或月牙形，在不同的屋顶材料上所呈现的颜色和形状也有较大的差异，在沥青类的屋顶材料上容易和由于高温起泡破裂后造成的损伤混淆而不好区分。在过去的理赔过程中，无论使用相机或者手机自带的相机所拍摄获取的照片，仅有很少的部分可以清晰的辨认出冰雹在屋顶所造成的损伤。大风造成的损伤一般会呈现为瓦片的缺失或者瓦片接缝处的错位。人眼可以快速的从照片中识别出，即使照片不够清晰。然后机器对此类损伤的识别则差强人意，尤其是照片不够清晰的情况下。随着无人机拍照在保险行业的推广和应用，无人机照片的高清为自动识别冰雹和大风损伤提供了可能性，而机器学习和深度学习则提供了必要的方法和工具。目前业界主要还需要依赖于有经验的理赔员通过现场的勘测，用粉笔或其他工具在屋顶上表示出损伤的瓦片，并在一个范围内找本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种保险定损方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、构建数据库，并通过深度学习模型或者机器学习模型对大数据进行模型训练，提高识别效果；/nS2、根据需求采集需要定损房屋屋顶照片，并将采集的图像数据传输至后台；/nS3、所述后台根据需求对图像数据进行自动识别，反馈识别结果；/nS4、根据识别结果对损伤点、疑似损伤点和非损伤点进行标注；/nS5、根据需求利用标注结果形成定损报告。/n

【技术特征摘要】
1.一种保险定损方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、构建数据库，并通过深度学习模型或者机器学习模型对大数据进行模型训练，提高识别效果；
S2、根据需求采集需要定损房屋屋顶照片，并将采集的图像数据传输至后台；
S3、所述后台根据需求对图像数据进行自动识别，反馈识别结果；
S4、根据识别结果对损伤点、疑似损伤点和非损伤点进行标注；
S5、根据需求利用标注结果形成定损报告。


2.如权利要求1所述的保险定损方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：
S21、根据需求确定数据采集目标为全局数据采集还是细节数据采集；
S22、若为全局数据采集，则控制无人机进行高空飞行，采集全局图像数据，并反馈至后台；
S23、若为细节数据采集，则控制无人机进行低空飞行，采集细节图像数据，并反馈至后台。


3.如权利要求2所述的保险定损方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下步骤：
S31、根据步骤S2需求和采集的图像数据确定识别类型是全局识别还是细节识别；
S32、若为全局识别，则根据全局图像数据，进行初步的判断是否有损伤存在，若存在损伤则确定需要定损评估房屋，并返回步骤S2进行细节数据采集，若不存在损伤则结束定损评估；
S33、若为细节识别，则根据细节图像数据，对损伤点进行分类训练，并将分类训练结果进行加权，根据自动识别的精度进行排序。


4.如权利要求3所述的保险定损方法，其特征在于，所述步骤S4包括如下步骤：
S41、用户根据识别结果对损伤点根据自己的判断增加、删除损伤标注；损伤种类的标注包括冰雹损伤、大风损伤、机械损...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘坤，吴晓卿，
申请(专利权)人：深圳市聚蜂智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44