[发明专利]车辆损毁信息的确定方法、装置及用户设备在审
申请号: | 201711294508.7 | 申请日: | 2017-12-08 |
公开(公告)号: | CN107977895A | 公开(公告)日: | 2018-05-01 |
发明(设计)人: | 张水发 | 申请(专利权)人: | 北京小米移动软件有限公司 |
主分类号: | G06Q40/08 | 分类号: | G06Q40/08 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司11415 | 代理人: | 林祥 |
地址: | 100085 北京市海淀区清河*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 车辆 损毁 信息 确定 方法 装置 用户 设备 | ||
1.一种车辆损毁信息的确定方法,其特征在于,所述方法包括:
识别车辆图像中车辆的车款型号;
将所述车辆图像输入到预先训练得到的车辆损毁信息的确定模型中;
基于所述车辆损毁信息的确定模型的输出结果以及所述车款型号确定所述车辆的损毁定价。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述识别车辆图像中车辆的车款型号,包括:
获取至少一张车辆图像;
基于所述车辆图像确定车辆标识;
基于所述车辆标识及所述车辆图像确定车款型号。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取多个发生损毁事件的车辆图像,将获取的所述车辆图像确定为正样本;
确定所述车辆图像中的损毁位置及对应的车辆部位;
对包含损毁位置的车辆部位进行车辆部位类别回归和车辆部位位置回归,对作为所述正样本的所述车辆图像进行车辆部位类别回归、车辆部位位置回归、损毁位置回归以及损毁程度回归,得到所述车辆损毁信息的确定模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于随机梯度下降方法执行上述车辆部位类别回归、车辆部位位置回归、损毁位置回归以及损毁程度回归。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述车辆损毁信息的确定模型的输出结果以及所述车款型号确定所述车辆的损毁定价,包括:
获取所述车辆损毁信息的确定模型的输出结果,所述输出结果包括:包含损毁位置的车辆部位类别、车辆部位位置、损毁位置以及损毁程度;
基于所述车款型号、所述车辆部位类别、车辆部位位置及损毁位置确定对应的损毁部件的价格;
基于所述损毁程度及所述损毁部件的价格确定损毁定价。
6.一种车辆损毁信息的确定装置,其特征在于,所述装置包括:
车款型号识别模块,用于识别车辆图像中车辆的车款型号;
车款信息输入模块,用于将所述车辆图像输入到预先训练得到的车辆损毁信息的确定模型中;
损毁定价确定模块,用于基于所述车辆损毁信息的确定模型的输出结果以及所述车款型号确定所述车辆的损毁定价。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述车款型号识别模块,包括:
车辆图像获取单元,用于获取至少一张车辆图像;
车辆标识确定单元,用于基于所述车辆图像确定车辆标识;
车款型号识别单元,用于基于所述车辆标识及所述车辆图像确定车款型号。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括确定模型训练模块;
所述确定模型训练模块,包括:
正样本确定单元,用于获取多个发生损毁事件的车辆图像,将获取的所述车辆图像确定为正样本;
损毁信息确定单元,用于确定所述车辆图像中的损毁位置及对应的车辆部位;
确定模型训练单元,用于对包含损毁位置的车辆部位进行车辆部位类别回归和车辆部位位置回归,对作为所述正样本的所述车辆图像进行车辆部位类别回归、车辆部位位置回归、损毁位置回归以及损毁程度回归,得到所述车辆损毁信息的确定模型。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述确定模型训练单元,还用于基于随机梯度下降方法执行上述车辆部位类别回归、车辆部位位置回归、损毁位置回归以及损毁程度回归。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述损毁定价确定模块,包括:
输出结果获取单元,用于获取所述车辆损毁信息的确定模型的输出结果,所述输出结果包括:包含损毁位置的车辆部位类别、车辆部位位置、损毁位置以及损毁程度;
部件价格确定单元,用于基于所述车款型号、所述车辆部位类别、车辆部位位置及损毁位置确定对应的损毁部件的价格;
损毁定价确定单元,用于基于所述损毁程度及所述损毁部件的价格确定损毁定价。
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