【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种应用于机动车受损图像的标注方法及相关设备。
技术介绍
1、在图片标注场景下，目前业内标注工具仅是标注物品名称的标签，然而，并没有专门的标注工具提供汽车损伤标签及修复方案标签。
2、当需要针对汽车受损图像进行标注时，传统的实现方式需要工作人员依靠经验判断损伤位置以及相应维修方案。
3、然而，申请人发现，传统的标注方法容易受个人能力和主观因素影响，导致评估结果不一致；同时，人工评估耗时长，难以满足快速理赔的需求。由此可见，传统的标注方法存在主观性强、效率低下、准确性不足等问题。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种应用于机动车受损图像的标注方法及相关设备，以解决传统的标注方法存在主观性强、效率低下、准确性不足等问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种应用于机动车受损图像的标注方法，采用了如下所述的技术方案：
3、接收用户终端发送的标记图像数据集，其中，所述标记图像数据集包括机动车受损图像、...
【技术保护点】
1.一种应用于机动车受损图像的标注方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的应用于机动车受损图像的标注方法，其特征在于，在所述将所述待识别的机动车受损图像输入至所述目标深度学习模型进行标签预测处理，得到标签预测结果的步骤之后，还包括下述步骤：
3.根据权利要求2所述的应用于机动车受损图像的标注方法，其特征在于，所述若所述标签预测结果不满足预设的置信度阈值，则根据数据调整和模型优化处理对所述标签预测结果进行修正处理，得到最终预测结果的步骤，具体包括下述步骤：
4.根据权利要求1所述的应用于机动车受损图像的标注方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种应用于机动车受损图像的标注方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的应用于机动车受损图像的标注方法，其特征在于，在所述将所述待识别的机动车受损图像输入至所述目标深度学习模型进行标签预测处理，得到标签预测结果的步骤之后，还包括下述步骤：
3.根据权利要求2所述的应用于机动车受损图像的标注方法，其特征在于，所述若所述标签预测结果不满足预设的置信度阈值，则根据数据调整和模型优化处理对所述标签预测结果进行修正处理，得到最终预测结果的步骤，具体包括下述步骤：
4.根据权利要求1所述的应用于机动车受损图像的标注方法，其特征在于，在所述获取待识别的机动车受损图像的步骤之后，还包括下述步骤：
5.根据权利要求1所述的应用于机动车受损图像的标注方法，其特征在于，在所述将所述待识别的机动车受损图像输入至所述目标深度学习模型进行标签预测处理，得到标签预测结...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈凯，郭岑，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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