[发明专利]车辆定损方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种车辆定损方法，其特征在于，包括：

获取终端上传的车损图像，对所述车损图像进行预处理得到待预测图像，所述车损图像包括所述终端拍摄的受损车辆的受损部位；

基于车损预测模型，根据所述待预测图像确定所述受损车辆对应的车损信息，所述车损信息包括受损部位和修复类别；

获取与所述受损部位和修复类别对应的维修信息，根据所述维修信息确定所述受损车辆的定损结果，并将所述定损结果发送到所述终端。

2.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述获取终端上传的车损图像，包括：

从所述终端获取所述终端拍摄的图像以及所述图像的拍摄参数；

根据所述拍摄参数和所述图像判断所述图像是否符合定损条件；

若所述图像符合所述定损条件，将所述图像确定为所述车损图像；

若所述图像不符合定损条件，根据所述图像确定拍摄提示，并将所述拍摄提示发送给所述终端。

3.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述对所述车损图像进行预处理得到待预测图像，包括：

对所述车损图像进行归一化处理，得到归一化后的图像；

对所述归一化后的图像进行亮度均衡处理，得到亮度均衡后的图像；

对所述亮度均衡后的图像进行对比度增强处理，得到待预测图像。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的车辆定损方法，其特征在于，所述基于车损预测模型，根据所述待预测图像确定所述受损车辆对应的车损信息，包括：

将所述待预测图像输入训练好的车损预测模型进行卷积处理，得到所述待预测图像对应的特征图；

根据预设的多个预测框对所述特征图进行车损预测，得到各所述预测框的类别与置信度，所述类别包括受损部位和修复类别；

从置信度大于置信度阈值的预测框中确定预设数目的待选预测框；

计算不同待选预测框之间的重叠度，将重叠度大于重叠度阈值的待选预测框过滤掉，得到目标预测框；

根据所述目标预测框的类别确定所述受损车辆对应的车损信息。

5.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述获取所述受损部位和修复类别对应的维修信息，根据所述维修信息确定所述受损车辆的定损结果，包括：

获取所述受损车辆对应的车型，从数据库中获取与所述车型对应的维修信息表；

根据所述受损部位和修复类别在所述维修信息表中查询修复所述受损部位的维修信息；

根据所述受损部位的维修信息生成所述受损车辆的定损结果，所述定损结果包括维修价值。

6.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述将所述定损结果发送到所述终端之后，还包括：

若从所述终端获取定损确认信息，则获取所述终端的位置，所述定损确认信息是所述终端根据用户对所述定损结果的确认操作发送的；

根据所述终端的位置确定位于所述受损车辆预设范围内的若干维修点，并获取各所述维修点的维修点信息；

基于预设的维修点排序表，根据各所述维修点的维修点信息确定各所述维修点的推荐分值；

根据所述推荐分值向所述终端推送至少一个维修点的维修点信息。

7.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述基于车损预测模型，根据所述待预测图像确定所述受损车辆对应的车损信息之前，还包括：

确定初始车损预测模型；

获取车损样本图像和所述车损样本图像的标注信息，对所述车损样本图像进行预处理得到训练样本图像，所述车损样本图像包括受损车辆的受损部位，所述标注信息包括受损标注部位和修复标注类别；

将所述训练样本图像输入所述初始车损预测模型，得到所述训练样本图像对应的车损信息，所述车损信息包括受损部位和修复类别；

根据所述受损部位和所述受损标注部位，以及所述修复类别和所述修复标注类别计算预测损失值；

根据所述预测损失值调整所述初始车损预测模型中的参数，以得到训练好的车损预测模型。