本申请公开了一种车损检测方法、装置、计算机设备及存储介质，本申请属于人工智能技术领域。本申请通过在预设的车型三维建模数据库中查找与待检测车辆的车型数据相匹配的目标三维模型，提取车损影像视频的关键帧图像，提取关键帧图像的特征，得到车损特征，将车损特征映射到目标三维模型所在的空间坐标系中，以确定待检测车辆的损失部件和损失程度，基于损失部件和损失程度确定维修方案，基于损失部件、损失程度和目标维修方案生成待检测车辆的定损单。此外，本申请还涉及区块链技术，行车证件可存储于区块链中。本申请提高了车辆定损的效率，同时也避免人工估损存在经验差别和人为渗漏因素，提高了车辆定损的准确度。提高了车辆定损的准确度。提高了车辆定损的准确度。
【技术实现步骤摘要】
一种车损检测方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请属于人工智能
，具体涉及一种车损检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在传统车险理赔场景中，保险公司需要派出专业的查勘定损人员到事故现场进行现场查勘定损，然后通过对定损照片进行评估，给出车辆的维修方案和赔偿金额。整个过程首先需要查勘定损人员到事故现场拍摄现场照片，定损照片然后将定损照片发送给后台核损人员进行人工审核，由后台核损人员对定损照片进行评估，然后给出车辆的维修方案和赔偿金额，同时定损照片留档以供后台核查人员核损核价。
[0003]由于需要人工查勘定损，保险公司需要投入大量的人力成本，和专业知识的培训成本，从普通用户的体验来说，理赔流程需要等待人工查勘员现场拍照、定损员在维修地点定损、核损人员在后台核损，理赔周期一般长达1
‑
3天，效率较低，用户的等待时间较长，用户体验较差，且人工估损存在经验差别和人为渗漏因素，导致可能存在定损偏差的问题。
技术实现思路
[0004]本申请实施例的目的在于提出一种车损检测方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有车辆事故的人工查勘定损方案存在的流程复杂、周期长、效率较低、用户体验差的技术问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种车损检测方法，采用了如下所述的技术方案：
[0006]一种车损检测方法，包括：
[0007]接收车损检测指令，获取待检测车辆的车型数据，并在预设的车型三维建模数据库中查找与待检测车辆的车型数据相匹配的目标三维模型；
[0008]获取待检测车辆的车损影像视频，提取车损影像视频的关键帧图像，其中，关键帧图像至少包含一条车损信息；
[0009]将关键帧图像导入特征提取模型，得到车损特征；
[0010]将车损特征映射到目标三维模型所在的空间坐标系中，得到待检测车辆的车损三维模型；
[0011]比对车损三维模型和目标三维模型，确定待检测车辆的损失部件和损失程度；
[0012]基于损失部件和损失程度在预设的维修方案库中查找待检测车辆的目标维修方案；
[0013]基于损失部件、损失程度和目标维修方案生成待检测车辆的定损单。
[0014]进一步地，在获取待检测车辆的车损影像视频，提取车损影像视频的关键帧图像的步骤之前，还包括：
[0015]发起视频连线请求，根据视频连线请求与待检测车辆的车主终端建立视频连线；
[0016]在视频连线建立成功后，在车主终端上显示拍摄车损影像视频的操作步骤；
[0017]指示待检测车辆的车主按照操作步骤完成车损影像视频的拍摄。
[0018]进一步地，获取待检测车辆的车损影像视频，提取车损影像视频的关键帧图像的步骤，具体包括：
[0019]计算车损影像视频中相邻两个视频帧的直方图数据和灰度图数据；
[0020]基于直方图数据和灰度图数据，计算相邻两个视频帧之间的加权欧式距离；
[0021]基于加权欧式距离确定车损影像视频的镜头转换边界；
[0022]基于镜头转换边界确定车损影像视频中的关键帧图像。
[0023]进一步地，在基于镜头转换边界确定车损影像视频中的关键帧图像的步骤之后，还包括：
[0024]计算关键帧图像之间的相似度，得到图像相似度；
[0025]根据图像相似度对关键帧图像进行去重处理。
[0026]进一步地，将关键帧图像导入特征提取模型，得到车损特征的步骤，具体包括：
[0027]对关键帧图像进行特征提取，得到初始特征矩阵；
[0028]对初始特征矩阵进行卷积处理，得到局部特征矩阵；
[0029]对局部特征矩阵进行组合，得到车损特征。
[0030]进一步地，获取待检测车辆的车型数据，并在预设的车型三维建模数据库中查找与待检测车辆的车型数据相匹配的目标三维模型的步骤，具体包括：
[0031]获取待检测车辆的行车证件；
[0032]对行车证件进行OCR文字识别，得到待检测车辆的车型数据；
[0033]在预设的车型三维建模数据库中查找与待检测车辆的车型数据相匹配的车辆三维模型，得到目标三维模型。
[0034]进一步地，比对车损三维模型和目标三维模型，确定待检测车辆的损失部件和损失程度的步骤，具体包括：
[0035]确定车损三维模型和目标三维模型中的特征差异区域；
[0036]基于特征差异区域确定待检测车辆的损失部件；
[0037]在目标三维模型中选取参考基准点；
[0038]在车损三维模型中，计算特征差异区域上的各个特征点到参考基准点的距离，得到第一距离；
[0039]在目标三维模型中，计算特征差异区域上的各个特征点到参考基准点的距离，得到第二距离；
[0040]比对第一距离和第二距离，得到待检测车辆的损失程度。
[0041]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种车损检测装置，采用了如下所述的技术方案：
[0042]一种车损检测装置，包括：
[0043]车辆三维模型构建模块，用于接收车损检测指令，获取待检测车辆的车型数据，并在预设的车型三维建模数据库中查找与待检测车辆的车型数据相匹配的目标三维模型；
[0044]关键帧提取模块，用于获取待检测车辆的车损影像视频，提取车损影像视频的关键帧图像，其中，关键帧图像至少包含一条车损信息；
[0045]车损特征识别模块，用于将关键帧图像导入特征提取模型，得到车损特征；
[0046]车损特征映射模块，用于将车损特征映射到目标三维模型所在的空间坐标系中，得到待检测车辆的车损三维模型；
[0047]车损检测模块，用于比对车损三维模型和目标三维模型，确定待检测车辆的损失部件和损失程度；
[0048]维修方案生成模块，用于基于损失部件和损失程度在预设的维修方案库中查找待检测车辆的目标维修方案；
[0049]定损单生成模块，用于基于损失部件、损失程度和目标维修方案生成待检测车辆的定损单。
[0050]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
[0051]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上述任一项所述的车损检测方法的步骤。
[0052]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：
[0053]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上述中任一项所述的车损检测方法的步骤。
[0054]与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：
[0055]本申请公开了一种车损检测方法、装置、计算机设备及存储介质，属于人工智能
本申请通过获取待检测车辆的车损本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车损检测方法，其特征在于，包括：接收车损检测指令，获取待检测车辆的车型数据，并在预设的车型三维建模数据库中查找与所述待检测车辆的车型数据相匹配的目标三维模型；获取待检测车辆的车损影像视频，提取所述车损影像视频的关键帧图像，其中，所述关键帧图像至少包含一条车损信息；将所述关键帧图像导入特征提取模型，得到车损特征；将所述车损特征映射到所述目标三维模型所在的空间坐标系中，得到所述待检测车辆的车损三维模型；比对所述车损三维模型和所述目标三维模型，确定所述待检测车辆的损失部件和损失程度；基于所述损失部件和所述损失程度在预设的维修方案库中查找所述待检测车辆的目标维修方案；基于所述损失部件、所述损失程度和所述目标维修方案生成所述待检测车辆的定损单。2.如权利要求1所述的车损检测方法，其特征在于，在所述获取待检测车辆的车损影像视频，提取所述车损影像视频的关键帧图像的步骤之前，还包括：发起视频连线请求，根据所述视频连线请求与所述待检测车辆的车主终端建立视频连线；在所述视频连线建立成功后，在所述车主终端上显示拍摄所述车损影像视频的操作步骤；指示所述待检测车辆的车主按照所述操作步骤完成所述车损影像视频的拍摄。3.如权利要求1所述的车损检测方法，其特征在于，所述获取待检测车辆的车损影像视频，提取所述车损影像视频的关键帧图像的步骤，具体包括：计算所述车损影像视频中相邻两个视频帧的直方图数据和灰度图数据；基于所述直方图数据和所述灰度图数据，计算相邻两个视频帧之间的加权欧式距离；基于所述加权欧式距离确定所述车损影像视频的镜头转换边界；基于所述镜头转换边界确定所述车损影像视频中的关键帧图像。4.如权利要求3所述的车损检测方法，其特征在于，在所述基于所述镜头转换边界确定所述车损影像视频中的关键帧图像的步骤之后，还包括：计算所述关键帧图像之间的相似度，得到图像相似度；根据所述图像相似度对所述关键帧图像进行去重处理。5.如权利要求1所述的车损检测方法，其特征在于，所述将所述关键帧图像导入特征提取模型，得到车损特征的步骤，具体包括：对所述关键帧图像进行特征提取，得到初始特征矩阵；对所述初始特征矩阵进行卷积处理，得到局部特征矩阵；对所述局部特征矩阵进行组合，得到车损特征。6.如权利要求1所述的车损检测方法，其特征在于，所述获取待检测车辆的车型数据，并在预设的车型三维建模数据库中查找与...
【专利技术属性】
技术研发人员：王正松，
申请(专利权)人：深圳壹账通科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。