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提供线下的鉴定服务的效率较低，远远不能满足大量消费者的翡翠评估需求。
[0005](2)目前翡翠没有统一的质量分级标准，信息和专业的不对称，导致翡翠的价格与实际价值相差较大。

技术实现思路

[0006]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了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。
[0007]本专利技术是这样实现的，一种基于人工智能的翡翠分级估值评估方法，所述基于人工智能的翡翠分级估值评估方法包括：
[0008]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；
[0009]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(设定为5)的已售翡翠图片；
[0010]步骤三，搜寻所述数据库，若存在图片距离小于设定阈值(设定为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。
[0011]进一步，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：
[0012]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；
[0013]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。
[0014]进一步，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。
[0015]进一步，所述HSV颜色域采用色调H，饱和度S，明度V三个参数。
[0016]进一步，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，基于这些价值信息对待估翡翠进行估值；
[0017]根据价值信息中的特征和价格的相关性，选取相关性大于某一个阈值的特征去做回归分析，选取特征时，有多少特征与价格的相关性超过预设的阈值就用多少个特征；当这些特征都没有显示出和价格有明显的相关性时，对待估翡翠的价格估计则是通过对不同相似程度的商品的价格作加权平均，然后给出预测价格结果。
[0018]本专利技术的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法的步骤。
[0019]本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法的步骤。
[0020]本专利技术的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现上述的基于人工智能的翡翠分级估值评估方法。
[0021]本专利技术的另一目的在于提供一种实施上述基于人工智能的翡翠分级估值评估方法的基于人工智能的翡翠分级估值评估系统，其特征在于，所述基于人工智能的翡翠分级估值评估系统包括：
[0022]估值数据库建立模块，用于历史交易的商品图片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；统计经过背景和高光处理的图片的HSV颜色域的统计分布；以统计分布作为图片的特征向量；
[0023]相似图片查询模块，用于进行价值估计时，对翡翠做背景去除和高光去除处理，统计处理后图片的HSV颜色域的统计分布；计算图片与全库图片的相似程度；
[0024]价格预测模块，用于在整个商品库里如果存在距离<1的数据，则认为待估翡翠与商品库内的该件品质一致，以这种最相似的图片所代表的商品的价格作为待估翡翠的价格估计；否则，查询到的最相似的图片，得到所代表的商品的其它信息，基于其它信息可以对待估商品进行估值；
[0025]价格区间估计模块，用于通过回归分析得到预测值的，商品价格区间采用置信度为50％下的区间估计结果。
[0026]本专利技术的另一目的在于提供一种设置有上述翡翠分级估值评估系统的翡翠分级估值设备。
[0027]结合上述的所有技术方案，本专利技术所具备的优点及积极效果为：本专利技术解决了目前的智能翡翠交易平台提供线下的鉴定服务的效率较低，远远不能满足大量消费者的翡翠评估需求的问题；采用本专利技术的技术方案后提高了线下的鉴定服务的效率，满足了大量消
费者的翡翠评估需求。
[0028]本专利技术解决了目前翡翠没有统一的质量分级标准，信息和专业的不对称，导致翡翠的价格与实际价值相差较大的问题；采用本专利技术的技术方案后使得翡翠有了统一的质量分级标准，使得信息和专业对称。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0030]图1是本专利技术实施例提供的基于人工智能的翡翠分级估值评估方法流程图。
[0031]图2是本专利技术实施例提供的基于人工智能的翡翠分级估值评估系统的结构示意图；
[0032]图中：1、估值数据库建立模块；2、相似图片查询模块；3、价格预测模块；4、价格区间估计模块。
[0033]图3是本专利技术实施例提供的基于人工智能的翡翠分级估值评估方法的实现流程图。
具体实施方式
[0034]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说本文档来自技高网...

【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：