[发明专利]车辆定损理赔方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及一种人工智能，提供一种车辆定损理赔方法、装置及计算机可读存储介质，其中方法包括：获取损伤车辆图；通过HTC模型对所述损伤车辆图进行检测分割，获取损伤车辆的车面检测分割图；通过PSENet分割网络模型对所述车面检测分割图进行处理，确定所述损伤车辆的损伤部位和损伤信息；根据所述损伤部位和所述损伤信息，按照预设赔偿规则确定损伤车辆的赔偿。本发明通过HTC模型和PSENet分割网络模型相互作用下对损伤车辆图进行处理，确定损伤部位、损伤数量和损伤面积，进而确定损伤车辆的赔偿，从而提高提高车辆损失程度评定的准确性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种车辆智能自动定损理赔方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在现代保险行业中，汽车保险是很重要的险种，目前保险行业的车险投保流程主要包括以下几步：

1.用户录入承保标的车辆照片及车辆车主信息；

2.保险核保人员核查用户上传照片是否符合要求；

3.要求合格车辆照片进行存档，车辆资料录入；

4.不合格照片返回，用户重新提供合格照片。

在理赔阶段，理赔查勘员到出险现场查勘车辆损失情况，对车辆损失区域进行拍照，同时测量破损尺寸大小(包括破损区域的长度和面积)，查勘人员根据测量结果确定损失程度赔付，但是在定损赔付过程中，存在如下问题：

第一：由于是人工测量，测量结果存在一定的偏差，进而影响赔付金额；

第二：由于人工评判，车辆损失程度评定具有主观性，存在伪造图片欺诈骗保风险，并且人工理赔存在理赔时间长以及人工成本高的问题。

发明内容

本发明提供一种车辆定损理赔方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高车辆损失程度评定的准确性。

为实现上述目的，本发明提供的一种车辆定损理赔方法，所述方法包括：

获取损伤车辆图；

通过HTC模型对所述损伤车辆图进行检测分割，获取损伤车辆的车面检测分割图；

通过PSENet分割网络模型对所述车面检测分割图进行处理，确定所述损伤车辆的损伤部位和损伤信息；

根据所述损伤部位和所述损伤信息，按照预设赔偿规则确定损伤车辆的赔偿。

可选地，所述通过HTC模型对所述损伤车辆图进行检测分割，获取损伤车辆的车面检测分割图，包括如下步骤：

通过RPN网络模型对所述损伤车辆图进行处理，获取损伤车辆的损伤部位为车面的概率；

通过HTC模型对所述损伤车辆的损伤部位为车面的概率进行逐步级联优化处理，获取损伤车辆的车面检测分割图。

可选地，通过RPN网络模型对所述损伤车辆图进行处理，获取损伤车辆的损伤部位为车面的概率，包括如下步骤：

通过RPN网络模型对所述损伤车辆图进行特征处理，获取损伤车辆特征图；

在所述损伤车辆特征图上的每个点选取候选区域；

对选取候选区域的损伤车辆特征图进行卷积处理，获取每个点的选取候选区域为车面的概率以及每个点的选取候选区域的坐标。

可选地，所述通过HTC模型对所述损伤车辆的损伤部位为车面的概率进行逐步级联优化处理，获取损伤车辆的车面检测分割图，包括如下步骤：

在所述HTC模型中预先加载COCO数据集训练好的模型参数；

对加载有所述模型参数的所述HTC模型进行训练；