基于人工智能的翡翠分级估值评估方法、系统及应用技术方案

本发明专利技术属于智能终端信息处理技术领域，公开了一种基于人工智能的翡翠分级估值评估方法、系统及应用，确定已售翡翠图片的HSV颜色域的统计分布，将所述统计分布作为所述已售翡翠图片的特征向量，建立起翡翠分级估值信息数据库；确定待估翡翠图片的HSV颜色域的统计分布，计算所述待估翡翠图片与所述数据库包含图片的相似度，查询所述数据库，找到相似度小于5的已售翡翠图片；搜寻所述数据库，若存在图片距离小于1的已售翡翠图片，利用所述已售翡翠图片代表的价格作为待估翡翠价格估计；若不存在，对查询到的最相似的历史图片，选取相关性符合设定数值的特征进行回归分析，预测待估翡翠的价格。本发明专利技术提高了线下的鉴定服务的效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的翡翠分级估值评估方法、系统及应用


[0001]本专利技术属于智能终端信息处理
，尤其涉及一种基于人工智能的翡翠分级估值评估方法、系统、介质、终端以及翡翠分级估值设备。

技术介绍

[0002]目前：被称为“玉石之王”的翡翠在我国有着悠久的历史，同时也有着巨大的翡翠珠宝消费市场。翡翠市场的交易与消费者的购买热情息息相关；为了解决翡翠市场的交易、消费者的购买热情的问题，行业内目前全国大小有100多的检测机构，主要业务包括翡翠真假鉴定、出评估证书等。同时存在多个智能翡翠交易平台，主要提供安全的、先进的在线交易模式，并且提供真假鉴定服务。一般来说，一件翡翠真假评估大概需要10分钟，而翡翠的估值却需要1
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2周的时间。从效率上看，智能翡翠交易平台提供线下的鉴定服务，远远不能满足大量消费者的翡翠评估需求；从标准上看，目前翡翠没有统一的质量分级标准；从价格上看，由于信息和专业的不对称，商家操纵着翡翠的价格市场。
[0003]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
[0004](1)目前的智能翡翠交易平台本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的翡翠分级估值评估方法，其特征在于，所述基于人工智能的翡翠分级估值评估方法包括：步骤一，确定已售翡翠图片的HSV颜色域的统计分布，将所述统计分布作为所述已售翡翠图片的特征向量，建立起翡翠分级估值信息数据库；步骤二，确定待估翡翠图片的HSV颜色域的统计分布，计算所述待估翡翠图片与所述数据库包含图片的相似度，查询所述数据库，找到相似度小于设定阈值的已售翡翠图片；步骤三，搜寻所述数据库，若存在图片距离小于设定阈值的已售翡翠图片，利用所述已售翡翠图片代表的价格作为待估翡翠价格估计；若不存在，对查询到的最相似的历史图片，选取相关性符合设定数值的特征进行回归分析，预测待估翡翠的价格。2.如权利要求1所述的基于人工智能的翡翠分级估值评估方法，其特征在于，所述翡翠分级估值评估方法进一步包括价格区间估计方法，具体为：在步骤二价格预测过程中，通过回归分析得到预测值的，待估翡翠价格区间采用置信度为50％下的区间估计结果；如区间覆盖范围较大，则适当降低置信度，选取更小的区间；对于通过相似度加权平均得到的价格，则区间估计下限为估计值*0.7，上限为估计值*1.3。3.如权利要求1所述的基于人工智能的翡翠分级估值评估方法，其特征在于，在步骤一和步骤二中，对于历史交易的已售翡翠和待估翡翠图片在确定统计分布之前，需要使用深度学习中的语义分割模型进行背景去除预测以及高光去除预测。4.如权利要求1所述的基于人工智能的翡翠分级估值评估方法，其特征在于，所述HSV颜色域采用色调H，饱和度S，明度V三个参数；步骤二中，选取相似度小于5的已售翡翠图片；步骤三中，搜寻所述数据库，选取图片距离小于1的已售翡翠图片。5.如权利要求1所述的基于人工智能的翡翠分级估值评估方法，其特征在于，步骤三中，通过选取相关性符合设定数值的特征进行回归分析，预测待估翡翠的价格的方法对于查询到的最相似的已售翡翠图片进行分析，获取所代表的待估翡翠的价值信息，基于这些价值信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：高凡启，易金鹏，王秀辉，
申请(专利权)人：深圳市对庄科技有限公司，
类型：发明
国别省市：