【技术实现步骤摘要】
车辆损伤检测方法及装置、终端、存储介质
[0001]本申请属于车辆检测
，更具体地说，是涉及一种车辆损伤检测方法及装置、终端、存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会经济的发展，居民生活质量有了明显提高，居民机动车持有量不断攀升，但是道路交通事故也成为了一个突出的社会问题。每当发生车辆碰撞事件，保险公司都会进行车辆损伤检测，目前，保险公司进行车辆损伤检测的方式一般是人工识别，由车主或业务人员拍摄车辆损伤的图像，保险公司的定损人员对图像中车辆的损伤部位的损伤类型及损伤区域进行人工识别并判定。人工识别的车辆损伤检测方法工作量大，效率低，不及时，且容易因定损人员的个人因素导致车辆损伤检测结果不够精确。
技术实现思路
[0003]本申请的目的在于提供一种车辆损伤检测方法及装置、终端、存储介质，以解决现有技术中车辆损伤检测结果不够精确的问题。
[0004]本申请实施例的第一方面，提供了一种车辆损伤检测方法，所述损伤检测方法包括：
[0005]获取待检测的目标车辆损伤图像；
[0006]将...
【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，所述损伤检测方法包括：获取待检测的目标车辆损伤图像；将所述目标车辆损伤图像输入预设的车辆损伤检测模型中，获得所述目标车辆损伤图像的损伤检测结果；其中，所述车辆损伤检测模型用于生成所述目标车辆损伤图像的分类特征图和确定所述目标车辆损伤图像的共现因果图，并基于所述分类特征图和共现因果图输出目标车辆损伤图像的损伤检测结果。2.如权利要求1所述的车辆损伤检测方法，其特征在于，所述车辆损伤检测模型包括：主干网络、特征金字塔网络、区域建议网络、感兴趣区域池化单元、共现因果单元和全连接层网络；其中，所述主干网络用于提取所述目标车辆损伤图像的特征信息；所述特征金字塔网络用于融合所述特征信息，得到多尺度的特征图；所述区域建议网络用于截取特征图中的车辆损伤区域，生成车辆损伤建议框；所述感兴趣区域池化单元用于对所述车辆损伤建议框进行区域池化，得到相同尺度的基础特征图；所述共现因果单元用于根据预先确定的共现因果图以及基础特征图确定基础特征图对应的先验因子向量；所述全连接网络用于对基础特征图进行分类，得到分类特征图；对所述分类特征图和所述先验因子向量进行特征融合得到增强分类特征图，根据所述增强分类特征图对所述目标车辆损伤图像进行检测，输出损伤检测结果。3.如权利要求1所述的车辆损伤检测方法，其特征在于，所述共现因果图包括同一张车辆损伤图像上，相同的受损类型同时出现的概率和不同的受损类型同时出现的概率；确定所述共现因果图的方法为：获取目标车辆历史的损伤图像数据集，其中，所述历史的损伤图像数据中的各个车辆损伤图像包含对应的损伤标注信息，所述损伤标注信息包括：受损区域、受损部件名称以及受损类型；对各个车辆损伤图像对应的受损区域、受损部件名称以及受损类型进行统计，得到同一张车辆损伤图像上，相同的受损类型同时出现的概率和不同的受损类型同时出现的概率。4.如权利要求2所述的车辆损伤检测方法，其特征在于，所述共现因果图包括：所述目标车辆损伤图像的真值与相同的受损类型同时出现时的影响向量的对应关系，以及所述目标车辆损伤图像的真值与不同的受损类型同时出现时的影响向量的对应关系；所述根据预先确定的共现因果图以及基础特征图确定基础特征图对应的先验因子向量，包括：基于所述损伤标注信息确定目标车辆损伤图像的真值；基于目标车辆损伤图像的真值和所述共现因果图，得到基础特征图对应的先验因子向量；所述先验因子向量的确定方法为：p＝α
×
p1+β
×
p2(3)；其中，p为先验因子向量，α为第一常数，β为第二常数，p1是基于对应关系确定的相同的受损类型同时出现...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘金龙，徐焕军，马双，羊铁军，陈年昊，王新颖，王乾铭，翟永杰，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：
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