[发明专利]车辆维修审核方法、装置、维修端设备、服务器及介质

说明书

本发明提供一种车辆维修审核方法、装置、维修端设备、服务器及介质，其中，维修端设备接收到服务器发送的对应目标故障车辆的维修任务工单后；摄取二维码照片以及维修故障图片；且维修端设备选择关于维修任务工单的预判结果，且将预判结果、二维码照片以及维修故障图片发送至服务器，以供服务器根据二维码照片判断当前维修车辆为目标故障车辆时，将维修故障图片输入对应目标故障部位的深度学习模型中，且根据深度学习模型的分析结果，对预判结果进行审核，且根据审核结果判断预判结果的选择是否有效，并根据审核结果生成维修反馈以向维修端设备反馈，本发明可对维修过程进行自动审核，提高维修审核的准确性和效率。

技术领域

本发明涉及车辆智能管理领域，特别是涉及一种车辆维修审核方法、装置、维修端设备、服务器及介质。

背景技术

随着共享单车大量投入运营，单车折旧损坏随之剧增。每天需要运维人员对市面上的故障车进行维修保养，以便单车重新投入使用。故障车可以是运营大数据平台通过单车运营数据进行的故障预测标签，也可以是用户上报的故障车，还可以是运维在路面维修过程中发现的故障车。

由于运维平时作业都在室外，虽然制定了维修流程规范，但是不能保证维修的结果。同时，维修过程中不能避免有些人员恶意刷单。如果，能够自动化地审核运维维修过程，将有效地避免上述痛点。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种车辆维修审核方法、装置、维修端设备、服务器及介质，用于解决现有技术中维修审核不智能且效率低的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种车辆维修审核方法，运行于维修端设备中，所述方法包括：接收服务器发送的对应目标故障车辆的维修任务工单，所述维修任务工单至少包括目标故障车辆位置、目标故障车辆编号、对应目标故障部位的目标故障部位图片以及工单编号；摄取包括当前维修车辆的二维码的二维码照片以及包括当前维修车辆的所述目标故障部位的维修故障图片；选择关于所述维修任务工单的预判结果，且将所述预判结果、所述二维码照片以及所述维修故障图片发送至所述服务器，以供所述服务器根据所述二维码照片判断所述当前维修车辆为所述目标故障车辆时，将所述维修故障图片输入对应所述目标故障部位的深度学习模型中，且根据所述深度学习模型的分析结果，对所述预判结果进行审核，且根据审核结果判断所述预判结果的选择是否有效，并根据所述审核结果生成维修反馈；接收所述服务器发送的所述维修反馈。

在一些实施例中，所述预判结果包括误报和核实；所述维修反馈包括维修误报和维修核实；其中，当所述预判结果为误报时，且所述服务器根据所述深度学习模型的分析结果，判断所述预判结果为有效时，向所述维修端设备反馈维修误报；所述服务器根据所述深度学习模型的分析结果，判断所述预判结果为无效时，向所述维修端设备反馈维修核实；其中，当所述预判结果为核实时，且所述服务器根据所述深度学习模型的分析结果，判断所述预判结果为有效时，向所述维修端设备反馈维修核实；所述服务器根据所述深度学习模型的分析结果，判断所述预判结果为无效时，向所述维修端设备反馈维修误报。

在一些实施例中，当所述维修端设备接收到所述维修误报时，结束所述车辆维修审核方法。

在一些实施例中，当所述维修端设备接收到所述维修核实后，接收到回收的选择操作时，向所述服务器发送回收请求，以供所述服务器接收到所述回收请求后，根据预设的回收列表对所述目标故障部位进行比较，且当所述目标故障部位存在于所述回收列表时，则允许所述回收请求；且当所述目标故障部位不存在于所述回收列表时，则所述回收请求无效。

在一些实施例中，当所述维修端设备接收到所述维修核实后，接收到现场维修完成的选择操作时，再次摄取包括所述当前维修车辆的二维码的新的二维码照片以及包括所述当前维修车辆的所述目标故障部位的新的维修故障图片，且将所述新的二维码照片以及所述新的维修故障图片发送至所述服务器，以供所述服务器根据所述新的二维码照片判断所述当前维修车辆为所述目标故障车辆时，将所述新的维修故障图片输入对应所述目标故障部位的深度学习模型中，且根据所述深度学习模型的分析结果，判断维修是否完成。