[发明专利]车损图片角度纠正方法、电子装置及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种车损图片角度纠正方法、电子装置及可读存储介质，该方法包括：在收到待分类和识别的车损图片后，利用预先训练的图片旋转类别识别模型识别出收到的车损图片对应的旋转类别；根据预先确定的旋转类别与旋转控制参数的映射关系，确定识别的旋转类别对应的旋转控制参数，所述旋转控制参数包括旋转角度和旋转方向；根据确定的旋转控制参数对收到的车损图片进行旋转处理，以生成角度正常的车损图片。本发明能更加全面有效地进行车损图片角度纠正，且无需人工进行车损图片角度识别及手动进行图片旋转，效率及准确率更高。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种车损图片角度纠正方法、电子装置及可读存储介质。

背景技术

目前，在车险理赔领域，为了提高理赔效率，很多车险公司在车险理赔系统中运用图片分类和识别技术对上传的理赔照片中的车辆和受损部位进行自动识别，然而，车险理赔系统收到的待进行图像分类和识别的图片中经常会存在部分图片发生旋转或者倒置的情况，正常情况下图片会存在可交换图像文件格式(Exchangeable image file format，即EXIF)的信息，该信息中含有图片方向的信息，图片浏览器会根据该信息，在显示图片时对图像作出相应的旋转，但有些情况下该信息会丢失，因此导致了理赔系统中的部分图片显示时方向错误。因此，业界的解决方案是：理赔人员人工检查方向显示错误的图片，并手动通过图片浏览器对方向显示错误的图片进行旋转，以实现对图片的正常分类和识别，这种现有的解决方案效率低下、容易出错。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种车损图片角度纠正方法、电子装置及可读存储介质，旨在高效、准确地进行车损图片角度纠正。

为实现上述目的，本发明提供的一种车损图片角度纠正方法，所述方法包括以下步骤：

A、车损图片角度纠正系统在收到待分类和识别的车损图片后，利用预先训练的图片旋转类别识别模型识别出收到的车损图片对应的旋转类别；

B、根据预先确定的旋转类别与旋转控制参数的映射关系，确定识别的旋转类别对应的旋转控制参数，所述旋转控制参数包括旋转角度和旋转方向；

C、根据确定的旋转控制参数对收到的车损图片进行旋转处理，以生成角度正常的车损图片。

优选地，所述图片旋转类别识别模型为深度卷积神经网络模型，所述图片旋转类别识别模型的训练过程如下：

A1、获取预设数量的角度正常的车损图片样本；

A2、按照预设旋转方向，对每个车损图片样本分别进行预设次数角度旋转，以生成各个车损图片样本对应的旋转图片，并为各个车损图片样本及其对应的旋转图片标注对应的旋转类别，各个车损图片样本对应标注第一预设旋转类别；

A3、将标注有旋转类别的每一个车损图片样本及其对应的旋转图片作为一个图片训练子集，并将所有图片训练子集分为第一比例的训练集和第二比例的验证集；

A4、利用所述训练集训练所述图片旋转类别识别模型；

A5、利用所述验证集验证训练的图片旋转类别识别模型的准确率，若准确率大于或者等于预设准确率，则训练结束，或者，若准确率小于预设准确率，则增加车损图片样本的数量并重新执行步骤A2、A3、A4、A5。

优选地，对所述车损图片样本每次进行角度旋转的旋转角度为a，若360/a为正整数，则所述对每个车损图片样本分别进行预设次数角度旋转中的预设次数等于(360/a)；若360/a为小数，则所述预设次数等于(360/a)的整数部分。

优选地，所述步骤A之后，该方法还包括：