[发明专利]车损证件照片的分类方法、系统及可读存储介质

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种车损证件照片的分类方法、系统及可读存储介质。

背景技术

目前，在车险领域，车险理赔系统中存在大量各类车险投保人的证件照片，如身份证照片、银行卡照片、驾驶证照片等。理赔人员在查看或审核理赔申请时，需要核实这些证件照片并与系统中已有记录作对比，进行风险控制。然而，车险理赔系统中的大量各类证件照片往往是混合存储在一起，例如，身份证反面照片、身份证正面照片、身份证反面复印件影像档、驾驶证主页照片、驾驶证副页照片、驾驶证主页复印件影像档等混合在一起，而没有进行分类，使得理赔人员需要在众多图片中寻找各类证件照片进行查看或核验，不仅降低了理赔人员的工作效率，而且准确率低下，带来了潜在的理赔出错风险。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种车损证件照片的分类方法、系统及可读存储介质，旨在提高理赔人员的工作效率及车损理赔的准确率。

为实现上述目的，本发明提供的一种电子装置，所述电子装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车损证件照片的分类系统，所述车损证件照片的分类系统被所述处理器执行时实现如下步骤：

A、接收车险投保人上传的身份信息和证件照片，利用训练的预设类型模型识别出各个所述证件照片对应的第一照片类别名，并生成与所述身份信息对应的第一照片类别名列表，所述第一照片类别名列表中包括识别出的各个第一照片类别名，各个所述第一照片类别名与对应的证件照片关联映射；

B、在收到理赔终端发出的带有车险理赔人的身份信息的证件照片调取指令后，查找与该车险理赔人的身份信息对应的第一照片类别名列表；

C、若找到对应的第一照片类别名列表，则将找到的第一照片类别名列表反馈给该理赔终端，以供理赔人员基于找到的第一照片类别名列表调取出各个照片类别名关联映射的证件照片。

优选地，所述处理器还用于执行所述车损证件照片的分类系统，以实现以下步骤：

若收到该理赔终端发送来的对找到的第一照片类别名列表中照片类别名的选择指令，则调取出与所述选择指令对应的照片类别名相关联映射的证件照片，并将调取出的证件照片反馈给该理赔终端。

优选地，在所述步骤A之后，所述处理器还用于执行所述车损证件照片的分类系统，以实现以下步骤：

接收车险投保人上传的身份信息和证件照片，利用训练的预设类型模型识别出各个所述证件照片对应的第二照片类别名；

查找与该身份信息对应的第一照片类别名列表；

若找到对应的第一照片类别名列表，则将第一照片类别名列表中的第一照片类别名与识别出的第二照片类别名进行匹配关联，并基于关联结果生成第二照片类别名列表，所述第二照片类别名列表中包括第一照片类别名列表中的第一照片类别名，及识别出的第二照片类别名，各个所述第二照片类别名与对应的证件照片关联映射。

优选地，所述处理器还用于执行所述车损证件照片的分类系统，以实现以下步骤：

将匹配关联的第一照片类别名和第二照片类别名置于同一显示行或者显示列显示。

优选地，所述预设类型模型为卷积神经网络区域模型，所述预设类型模型的训练过程如下：

S1、为每一个预设照片类别准备预设数量的标注有对应的照片类别名的证件照片样本；

S2、将每一个预设照片类别对应的证件照片样本分为第一比例的训练子集和第二比例的验证子集，将各个训练子集中的照片样本进行混合以得到训练集，并将各个验证子集中的照片样本进行混合以得到验证集；

S3、利用所述训练集训练所述预设类型模型；

S4、利用所述验证集验证训练的所述预设类型模型的准确率，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，则增加每一个预设照片类别对应的证件照片样本的数量，并重新执行步骤S2、S3、S4。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种车损证件照片的分类方法，应用于电子装置，所述方法包括：

A、接收车险投保人上传的身份信息和证件照片，利用训练的预设类型模型识别出各个所述证件照片对应的第一照片类别名，并生成与所述身份信息对应的第一照片类别名列表，所述第一照片类别名列表中包括识别出的各个第一照片类别名，各个所述第一照片类别名与对应的证件照片关联映射；

B、在收到理赔终端发出的带有车险理赔人的身份信息的证件照片调取指令后，查找与该车险理赔人的身份信息对应的第一照片类别名列表；