[发明专利]车辆定损方法与系统

权利要求书

1.一种车辆定损方法，应用于车辆定损平台，其特征在于，包括：

获取受损车辆的身份信息，建立所述受损车辆的点云模型；

根据所述受损车辆的身份信息，搜索车辆模型库，得到与所述身份信息匹配的模型信息；

根据所述点云模型与所述模型信息，计算得到所述点云模型中每个点云的变形值；

根据所述点云模型中每个点云的变形值，通过受损分析分别得到车辆受损深度信息和面积信息；

所述根据所述点云模型与所述模型信息，计算得到所述点云模型中每个点云的变形值，具体包括：配准所述点云模型与所述模型信息，得到所述模型信息所属坐标系下所述点云模型的点云信息；分析所述点云信息与所述模型信息，计算得到所述点云模型中每个点云的变形值；

所述分析所述点云信息与所述模型信息，计算得到所述点云模型中每个点云的变形值包括：将所述点云信息与所述模型信息进行重合；以所述模型信息中的点云为基准，寻找与其距离最近的所述点云信息中的点云，得到两者的距离差值，即点云模型中点云的变形值。

2.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述车辆模型库包括车辆身份信息。

3.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述模型信息至少包括车辆三维模型信息、已获取的车辆点云模型及车辆扫描信息中的一种。

4.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述获取受损车辆的身份信息，建立所述受损车辆的点云模型之后，还包括：

测量所述点云模型中受损部位的长度；

测量所述点云模型中受损部位的面积。

5.根据权利要求4所述的车辆定损方法，其特征在于，所述测量所述点云模型中受损部位的长度，具体包括：

获取所述受损部位端点的三维坐标；

根据所述三维坐标，计算得到所述受损部位的长度。

6.根据权利要求4所述的车辆定损方法，其特征在于，所述测量所述点云模型中受损部位的面积，具体包括：

连接所述受损部位至少三个端点，得到所述受损部位的区域；

获取所述至少三个端点的三维坐标；

根据所述三维坐标，计算得到所述区域的面积。

7.根据权利要求1所述的车辆定损方法，其特征在于，所述根据所述点云模型中每个点云的变形值，通过受损分析分别得到车辆受损深度信息和面积信息，具体包括：

统计所述点云模型中每个点云的变形值，得到车辆受损深度信息；

根据所述点云模型中每个点云的变形值，通过机器学习，建模得到车辆受损面积信息。

8.根据权利要求7所述的车辆定损方法，其特征在于，所述根据所述点云模型中每个点云的变形值，通过机器学习，建模得到车辆受损面积信息，具体包括：

设置变形阈值，拾取所述点云模型中所述变形值大于所述变形阈值的点云；

聚类分析所述点云，划分所述点云为多个点云子集；

设定点数阈值，选取点数大于所述点数阈值的点云子集；

建立所述点云子集的三维模型，计算所述三维模型的面积，得到车辆受损的面积信息。

9.一种车辆定损装置，其特征在于，包括：

模型建立模块，用于获取受损车辆的身份信息，建立所述受损车辆的点云模型；

模型搜索模块，用于根据所述受损车辆的身份信息，搜索所述车辆模型库，得到与所述身份信息匹配的模型信息；

变形分析模块，用于根据所述点云模型与所述模型信息，计算得到所述点云模型中每个点云的变形值；

受损分析模块，用于根据所述点云模型中每个点云的变形值，通过受损分析分别得到车辆受损深度信息和面积信息；

所述变形分析模块进一步用于配准所述点云模型与所述模型信息，得到所述模型信息所属坐标系下所述点云模型的点云信息；分析所述点云信息与所述模型信息，计算得到所述点云模型中每个点云的变形值；

所述变形分析模块进一步用于将所述点云信息与所述模型信息进行重合；以所述模型信息中的点云为基准，寻找与其距离最近的所述点云信息中的点云，得到两者的距离差值，即点云模型中点云的变形值。