【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆定损、智能语音、人工智能，尤其涉及一种车辆定损方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、随着科技的进步，车辆成为人们在日常生活中不可或缺的交通工具之一，而车辆的增加提高了交通意外的发生率，因此，人们在购买车辆之后，通过会为车辆购买车险，以在车辆发生意外事故时，保险公司通常会第一时间勘查现场被保险车辆的损失情况，作为保险公司的理赔依据。
2、目前，通常是需要定损员在交通意外发生现场对事故车辆进行查勘判断，并对在现场拍摄的图片进行分类，以确定车身各个部件的损伤类别。但由于待定损车辆一些部件上存在多处损伤，且损伤类别存在混合争议，例如，车门上有一处损伤，该损伤可能被认为是擦伤，也有可能被认为是轻微的凹陷，导致在对图片进行分类时，无法准确识别损伤类别，导致对车辆的损失情况进行认定的可靠性较低。
技术实现思路
1、基于此，提出了一种车辆定损方法、装置、计算机设备及存储介质，提高对事故车辆的损伤类别识别的可靠性，进而有利于准确对车辆的损失情况进行认定。
2、第一方面，提供了一种车辆定损方法，包括：
3、获取待定损车辆的待识别图像，所述待识别图像为包含所述待定损车辆的至少一处损伤位置的图像；
4、对所述待识别图像进行损伤检测，确定所述损伤位置对应的损伤类别标签的数量、损伤类别标签的标签名称和所述标签名称的概率；
5、对所述待识别图像进行部件识别，确定所述损伤位置对应的部件掩码信息；
6、基于所述损伤
7、第二方面，提供了一种车辆定损装置，包括：
8、获取模块，用于获取待定损车辆的待识别图像，所述待识别图像为包含所述待定损车辆的至少一处损伤位置的图像；
9、第一确定模块，用于对所述待识别图像进行损伤检测，确定所述损伤位置对应的损伤类别标签的数量、损伤类别标签的标签名称和所述标签名称的概率；
10、第二确定模块，用于对所述待识别图像进行部件识别，确定所述损伤位置对应的部件掩码信息；
11、输出模块，用于基于所述损伤类别标签的数量、所述损伤类别标签的标签名称、所述标签名称的概率和所述部件掩码信息，输出所述损伤位置的定损结果。
12、可选地，在本申请的一些实施例中，所述第一确定模块还包括：
13、提取子模块，用于对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像对应的目标特征图像；
14、第一确定子模块，用于对所述目标特征图像进行特征分类，确定特征分类结果；
15、第二确定子模块，用于根据所述特征分类结果，确定所述损伤类别标签的数量和所述损伤类别标签的标签名称。
16、可选地，在本申请的一些实施例中，所述提取子模块还包括：
17、输出单元，用于对所述待识别图像进行分组卷积，输出初始特征图像；
18、提取单元，用于对所述初始特征图像进行特征提取，得到所述目标特征图像。
19、可选地，在本申请的一些实施例中，所述提取单元还包括：
20、第一提取子单元，用于对所述初始特征图像进行特征提取，输出第一特征图像；
21、第二提取子单元，用于对所述第一特征图形进行特征提取，输出第二特征图像；
22、第三提取子单元，用于对所述第二特征图形进行特征提取，输出第三特征图像；
23、第四提取子单元，用于对所述第三特征图像进行特征提取，输出目标特征图像。
24、可选地，在本申请的一些实施例中，所述提取单元还包括：
25、第五提取子单元，用于获取所述初始特征图像的第一偏移量，并提取所述初始特征图像的第一图像特征，将所述第一图像特征与所述第一偏移量进行可变形卷积，输出第一特征图像；
26、第六提取子单元，用于获取所述第一特征图像的第二偏移量，并提取所述第一特征图像的第二图像特征，将所述第二图像特征与所述第二偏移量进行可变形卷积，输出第二特征图像；
27、第七提取子单元，用于获取所述第二特征图像的第三偏移量，并提取所述第二特征图像的第三图像特征，将所述第三图像特征与所述第三偏移量进行可变形卷积，输出第三特征图像；
28、第八提取子单元，用于获取所述第三特征图像的第四偏移量，并提取所述第三特征图像的第四图像特征，将所述第四图像特征与所述第四偏移量进行可变形卷积，输出目标特征图像。
29、可选地，在本申请的一些实施例中，所述输出模块还包括：
30、第三确定子模块，用于确定所述损伤类别标签的数量确定所述损伤类别标签是否大于一个；
31、获取子模块，用于当所述损伤类别标签的数量大于一个时，比较每个所述标签名称的概率，并选择最大的概率对应的所述标签名称作为目标标签；
32、第一输出子模块，用于将所述目标标签和所述部件掩码信息中的部件名称作为所述定损结果并输出。
33、可选地，在本申请的一些实施例中，还包括第三确定模块，该第三确定模块具体用于：
34、当根据所述损伤类别标签的数量确定所述损伤类别标签为一个时，则将所述标签名称作为目标标签；将所述目标标签和所述部件掩码信息中的部件名称作为所述定损结果并输出。
35、第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述车辆定损方法的步骤。
36、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述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实现上述车辆定损方法的步骤。
37、本申请提供一种车辆定损方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取待定损车辆的待识别图像，待识别图像为包含待定损车辆的至少一处损伤位置的图像；对待识别图像进行损伤检测，确定损伤位置对应的损伤类别标签的数量、损伤类别标签的标签名称和标签名称的概率；对待识别图像进行部件识别，确定损伤位置对应的部件掩码信息；基于损伤类别标签的数量、损伤类别标签的标签名称、标签名称的概率和部件掩码信息，输出损伤位置的定损结果。在本申请提供的车辆定损方案中，通过对待定损车辆的待识别图像进行损伤检测，确定损伤位置对应的损伤类别标签的数量和损伤类别标签的标签名称，对待识别图像进行部件识别，确定损伤位置对应的部件掩码信息，从而可以根据损伤类别标签的数量、损伤类别标签的标签名称、标签名称的概率和部件掩码信息，输出损伤位置的定损结果，可见，本方案可以通过结合待识别图像中损伤位置对应的损伤类别标签的数量、损伤类别标签的标签名称、标签名称的概率和部件掩码信息输出损伤位置的定损结果，提高对事故车辆的损伤类别识别的可靠性，进而有利于准确对车辆的损失情况进行认定。
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1.一种车辆定损方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行损伤检测，确定所述损伤位置对应的损伤类别标签的数量、损伤类别标签的标签名称和所述标签名称的概率，包括：
3.根据权利要求2所述的车辆定损方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像对应的目标特征图像，包括：
4.根据权利要求3所述的车辆定损方法，其特征在于，所述对所述初始特征图像进行特征提取，得到所述目标特征图像，包括：
5.根据权利要求3所述的车辆定损方法，其特征在于，所述对所述初始特征图像进行特征提取，得到所述目标特征图像，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的车辆定损方法，其特征在于，所述基于所述损伤类别标签的数量、所述损伤类别标签的标签名称、所述标签名称的概率和所述部件掩码信息，输出所述损伤位置的定损结果，包括：
7.根据权利要求6所述的车辆定损方法，其特征在于，还包括：
8.一种车辆定损装置，其特征在于，包括：
9.一种计算
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述车辆定损方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆定损方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行损伤检测，确定所述损伤位置对应的损伤类别标签的数量、损伤类别标签的标签名称和所述标签名称的概率，包括：
3.根据权利要求2所述的车辆定损方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像对应的目标特征图像，包括：
4.根据权利要求3所述的车辆定损方法，其特征在于，所述对所述初始特征图像进行特征提取，得到所述目标特征图像，包括：
5.根据权利要求3所述的车辆定损方法，其特征在于，所述对所述初始特征图像进行特征提取，得到所述目标特征图像，包括：
6.根据权利要求1至5...
【专利技术属性】
技术研发人员：康甲，刘莉红，陈远旭，肖京，
申请(专利权)人：平安科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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