[发明专利]一种保险理赔影像包分拣的方法

权利要求书

1.一种保险理赔影像包分拣的方法，其特征在于，该方法按照以下步骤：

步骤110，获取影像包中一个影像的图像数据；

步骤120，对影像图像进行特征检测和识别，得到当前影像所属的类标签；

步骤130，根据步骤120中得到的类别标签，将当前影像存储到相应的类别集合中；

步骤140，结束。

2.根据权利要求1所述的一种保险理赔影像包分拣的方法，其特征在于，所述步骤110获取图像数据的方法可为以下方法之一：

方法1、用数码相机拍摄得到的图像数据；

方法2、用手机拍摄得到的图像数据；

方法3、用扫描仪得到的图像数据；

方法4、打开一个预先存在的包含影像图像数据的文件，读取该文件中的数据并按照标准算法解压后得到的图像数据。

3.根据权利要求1或2所述的保险理赔影像包分拣的方法，其特征在于，所述步骤120具体包括如下步骤：

步骤210，加载Adaboost、svm模型文件，类别标签k初始设置为0；

步骤220，判断类别标签k是否小于N，如果是，则进入步骤230，如果否，转入步骤280，所述N为影像类别的种类；

步骤230，图像预处理；每一类别的影像图像的质量、尺寸以及局部特征不一样，在利用执行Adaboost检测特征之前，先进行图像预处理；

步骤240，对k特征进行Adaboost检测特征，判断是否有候选目标，如果有，则进入步骤250，如果否，类别标签k加1，即遍历下一种类别的影像，转入步骤220，所述k特征为类别标签k对应影像的特征；

步骤250，对k特征进行svm识别，判断是否识别成功，如果是，则进入步骤260，如果否，类别标签k加1，转入步骤220；

步骤260，基于相对距离定位预定目标，使用svm判断预定目标是否存在，如果是，则进入步骤270，如果否，类别标签k加1，转入步骤220；

步骤270，当前影像找到分类类别标签，返回类别标签，结束；

步骤280，N类别影像特征遍历完成，结束。

4.根据权利要求3所述的保险理赔影像包分拣的方法，其特征在于：所述步骤210中，Adaboost特征检测模型文件的产生具体包括如下步骤：

步骤310，制作正负样本及其标签，生成正负样本描述文件；

步骤320，Adaboost训练，直至虚警为0，结束训练。

5.根据权利要求3所述的保险理赔影像包分拣的方法，其特征在于：所述步骤210中svm特征识别模型文件的产生具体包括如下步骤：

步骤410，制作特征和噪声样本及其标签；

步骤420，svm训练。

6.根据权利要求3或4或5所述的保险理赔影像包分拣的方法，其特征在于：所述步骤230中，图像预处理主要包括以下四步：1、旋转矫正；2、亮度均衡化；3、尺寸归一化；4、感兴趣区域ROI粗定位。