一种车辆损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有的车辆损伤检测方法依赖人力进行定损，人力成本高的技术问题。本发明专利技术包括：获取多张受损车辆图像及其标注信息，生成种子数据集；采用所述种子数据集训练初始车辆损伤检测模型，得到目标车辆损伤检测模型；将目标受损车辆图像输入所述目标车辆损伤检测模型，输出损伤检测结果和检测得分；当所述检测得分满足预设得分阈值时，输出所述损伤检测结果作为目标损伤检测结果。输出所述损伤检测结果作为目标损伤检测结果。输出所述损伤检测结果作为目标损伤检测结果。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及车辆检测
，尤其涉及一种车辆损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]车辆定损是指对车险现场中车辆受损情况进行估计和定价，是车主进行保险索赔的重要步骤。在估损过程中，最主要的目标是确定受损的车辆部件和损伤的具体类型，估损师将根据这两项指标进行定价。
[0003]在实际车险现场中，定损通常由保险公司派遣勘探员完成，这种方式需要依靠大量的人力资源。随着车辆数量和事故数量的增加，完全依赖人力进行车辆定损并不现实。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种车辆损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有的车辆损伤检测方法依赖人力进行定损，人力成本高的技术问题。
[0005]本专利技术提供了一种车辆损伤检测方法，包括：
[0006]获取多张受损车辆图像及其标注信息，生成种子数据集；
[0007]采用所述种子数据集训练初始车辆损伤检测模型，得到目标车辆损伤检测模型；
[0008]将目标受本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆损伤检测方法，其特征在于，包括：获取多张受损车辆图像及其标注信息，生成种子数据集；采用所述种子数据集训练初始车辆损伤检测模型，得到目标车辆损伤检测模型；将目标受损车辆图像输入所述目标车辆损伤检测模型，输出损伤检测结果和检测得分；当所述检测得分满足预设得分阈值时，输出所述损伤检测结果作为目标损伤检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将目标受损车辆图像输入所述目标车辆损伤检测模型，输出损伤检测结果的步骤之后，还包括：当所述检测得分不满足预设得分阈值时，根据所述损伤检测结果生成所述目标受损车辆图像的检测标注信息；对所述检测标注信息进行调整，得到补充标注信息；将所述目标受损车辆图像、所述补充标注信息添加进所述种子数据集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标注信息包括实际受损区域、实际受损部件名称以及实际受损类型。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述初始车辆损伤检测模型包括深度卷积神经网络、RPN网络和多任务模块组成；所述采用所述种子数据集训练初始车辆损伤检测模型，得到目标车辆损伤检测模型的步骤，包括：遍历所述种子数据集，在所述种子数据集中确定当前训练受损车辆图像；将所述当前训练受损车辆图像输入所述深度卷积神经网络，输出所述当前训练受损车辆图像的特征图；将所述特征图输入所述RPN网络，输出所述当前训练受损车辆图像的受损区域信息；将所述特征图和所述受损区域信息输入所述多任务模块，输出所述当前训练受损车辆图像的预测受损区域、预测受损部件名称以及预测受损类型；将所述预测受损区域、所述预测受损部件名称和所述预测受损类型与所述标注信息进行比较，根据比较结果调整所述初始车辆损伤检测模型；判断是否遍历完所述种子数据集；若否，返回遍历所述种子数据集，在所述种子数据集中确定当前训练受损车辆图像的步骤；若是，将调整后的初始车辆损伤检测模型确定为目标车辆损伤检测模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测得分包括损伤类型得分和部件类型得分；所述当所述检测得分满足预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：周兆全，邵延富，叶瑞婕，
申请(专利权)人：广州朗胜互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：