【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种全景视频查勘智能定损方法及系统。
技术介绍
1、随着汽车保有量的持续增长，交通事故频发成为了不可忽视的社会问题，其中车辆保险理赔成为了处理事故损害的重要环节。传统的车辆损害查勘和定损流程主要依赖于保险公司的查勘员现场勘查，通过拍照、记录等手段获取事故车辆的损害信息，再结合查勘员的经验进行损害程度的评估和定损。然而，这一过程存在以下几个显著问题：效率低下：查勘员需要前往事故现场进行勘查，受地理位置、交通状况等多种因素影响，处理时间较长。主观性强：定损结果很大程度上依赖于查勘员的经验和主观判断，导致理赔结果的不一致性和争议。信息有限：传统的照片和文字记录方式难以全面、细致地捕捉事故车辆的损害情况，特别是对于某些难以通过直接观察发现的内部损害。
2、近年来，随着信息技术的发展，尤其是计算机视觉和人工智能技术的进步，提供了新的解决方案，但现有的事故现场一般采用拍照或者拍摄普通视频上传至保险公司进行处理，尽管人工智能在图像识别领域已取得显著成就，但对于普通视频或者照片不能给出事故车辆的全貌，导致车辆...
【技术保护点】
1.一种全景视频查勘智能定损方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的一种全景视频查勘智能定损方法，其特征在于，所述S2：对全景视频进行预处理，包括采用直方图均衡化对全景视频进行去噪处理。
3.如权利要求1所述的一种全景视频查勘智能定损方法，其特征在于，所述S3：采用训练好的SphereCNN模型来对预处理后的全景视频进行车辆损害位置和损害程度识别，其中SphereCNN模型进行训练时采用带有车辆损害位置及损害程度标注的车辆全景视频图像作为训练数据集，SphereCNN模型包括球面卷积层、池化层、全连接层。
4.如权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种全景视频查勘智能定损方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的一种全景视频查勘智能定损方法，其特征在于，所述s2：对全景视频进行预处理，包括采用直方图均衡化对全景视频进行去噪处理。
3.如权利要求1所述的一种全景视频查勘智能定损方法，其特征在于，所述s3：采用训练好的spherecnn模型来对预处理后的全景视频进行车辆损害位置和损害程度识别，其中spherecnn模型进行训练时采用带有车辆损害位置及损害程度标注的车辆全景视频图像作为训练数据集，spherecnn模型包括球面卷积层、池化层、全连接层。
4.如权利要求1所述的一种全景视频查勘智能定损方法，其特征在于，所述s33：根据卷积结果，spherecnn模型识别出车辆损害位置和损害程度，车辆损害位置包括前保险杠、后保险杠、车顶、前挡风玻璃、后挡风玻璃、右前侧门、左前侧面、右侧后门、左侧后门、左侧玻璃、右侧玻璃；车辆损害程度包括轻微、中等、重大。
5.如权利要求1所述的一种全景视频查勘智能定损方法，其特征在于，所述将采集到的全景视频上传到云端服务器或数据处理中心，将全景视频上传之前还包括对全景视频进行压缩。
6.一种全景视频...
【专利技术属性】
技术研发人员：何华伟，高云，肖振峰，姚磊，
申请(专利权)人：国任财产保险股份有限公司，
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。