【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的水淹车定损方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及人工智能
，尤其涉及基于人工智能的水淹车定损方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着我国汽车工业的快速发展和人们生活水平的提高，居民家庭的汽车拥有量快速增加。然而，每到夏季雨水充沛时期，全国均会有因为城市内涝或洪水造成汽车被水淹的情况，短时间内车险理赔压力倍增，其中对于水淹车车辆定损环节的时效及损失项目清单定价准确性便有较高的要求，关乎到理赔的合理性。现有的水淹车定损方法，是通过拍摄水淹车的图像，简单进行图像比对来判断水淹车受损情况，再由理赔人员根据受损情况对客户进行理赔报价；但是对于水淹车而言，水淹车的定损涉及到不同车型的多个部件，不同部件的价值和评估标准存在区别，仅仅依靠简单的图像比对，没有对图像进行进一步分析，难以准确的得到车辆的损毁情况。因此，这种水淹车定损方法无法准确的评估水淹车的受损情况，导致水淹车的定损精确度较低。现亟需一种能够提高水淹车定损精确度的方法。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提出一种基于人工智能...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的水淹车定损方法，其特征在于，包括：/n接收用户端发送的包含水淹车唯一标识的理赔指令，并根据所述唯一标识，从所述用户端的上传数据中获取所述水淹车的特征数据和水淹车图像，其中，所述特征数据包括水淹车的车型及水淹车的部件参数；/n通过透视变换的方式，对所述水淹车图像进行矫正，得到基础图像，并对所述基础图像进行锐化处理，得到锐化图像；/n对所述锐化图像进行灰度化处理，得到灰度图，并对所述灰度图进行二值化处理，识别出所述灰度图的识别区域，得到目标图像,其中，所述识别区域包括水淹车轮廓和水位线；/n将所述目标图像输入到训练好的识别模型中，得到所述水淹车的水淹等级；...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的水淹车定损方法，其特征在于，包括：
接收用户端发送的包含水淹车唯一标识的理赔指令，并根据所述唯一标识，从所述用户端的上传数据中获取所述水淹车的特征数据和水淹车图像，其中，所述特征数据包括水淹车的车型及水淹车的部件参数；
通过透视变换的方式，对所述水淹车图像进行矫正，得到基础图像，并对所述基础图像进行锐化处理，得到锐化图像；
对所述锐化图像进行灰度化处理，得到灰度图，并对所述灰度图进行二值化处理，识别出所述灰度图的识别区域，得到目标图像,其中，所述识别区域包括水淹车轮廓和水位线；
将所述目标图像输入到训练好的识别模型中，得到所述水淹车的水淹等级；
将所述水淹等级与所述特征数据进行数据关联，识别所述水淹车的需要定损的部件，并根据所述需要定损的部件,确定所述水淹车的受损情况。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的水淹车定损方法，其特征在于，所述通过透视变换的方式，对所述水淹车图像进行矫正，得到基础图像，并对所述基础图像进行锐化处理，得到锐化图像包括：
将所述水淹车图像投影到一个新的视平面；
通过预设的算法，计算水淹车图像的边缘偏离所述新的视平面的角度，并通过所述角度对所述水淹车图像进行矫正，得到所述基础图像；
通过对所述基础图像进行锐化处理，消除所述基础图像的背景纹路，得到所述锐化图像。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的水淹车定损方法，其特征在于，所述对所述锐化图像进行灰度化处理，得到灰度图，并对所述灰度图进行二值化处理，识别出所述灰度图的识别区域，得到目标图像包括：
采用分量法，对所述锐化图像进行灰度化处理，得到灰度图；
基于所述灰度图进行灰度值取样，得到灰度取样值；
通过将所述灰度取样值与预先选取的阈值进行对比，将所述灰度取样值大于所述预先选取的阈值的像素作为识别特征；
将所有的所述识别特征进行组合，得到所述识别区域，并将所述识别区域作为所述目标图像。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的水淹车定损方法，其特征在于，所述将所有的所述识别特征进行组合，得到所述识别区域，并将所述识别区域作为所述目标图像还包括：
通过图像增强技术，增强所述灰度图中水淹车轮廓和水位线的效果。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的水淹车定损方法，其特征在于，所述通过透视变换的方式，对所述水淹车图像进行矫正，得到基础图像，并对所述基础图像进行锐化处理，得到锐化图像还...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱志华，尹钏，杨松青，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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