[发明专利]评估车损识别模型的方法及装置

权利要求书

1.一种评估车损识别模型的方法，包括：

获取第一测试样本，该第一测试样本对应单张车损图片以及多组标注数据，所述多组标注数据至少基于多个标注人员对所述单张车损图片中的损伤对象进行标注而产生；所述多组标注数据至少包括，第一标注数据和第二标注数据，其中第一标注数据由具有第一标注能力等级的标注人员标注产生，第二标注数据由具有第二标注能力等级的标注人员标注产生，所述第二标注能力等级高于所述第一标注能力等级；其中，不同标注能力等级对应于不同的视觉能力；

确定所述多组标注数据的交集和并集，根据所述交集确定所述第一测试样本中的显著损伤对象集合；并根据所述交集与所述并集之间的差异，确定所述第一测试样本中的非显著损伤对象集合；

将所述单张车损图片输入预先训练的车损识别模型，得到所述车损识别模型针对该第一测试样本预测的损伤对象所构成的预测损伤对象集合；

根据所述预测损伤对象集合与所述显著损伤对象集合和所述非显著损伤对象集合的关系，确定所述车损识别模型对所述第一测试样本的测试结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多组标注数据中每组标注数据通过标注人员进行标注，以及核查人员进行核查而产生。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述测试结果包括，预测错误或预测正确。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定所述车损识别模型对所述第一测试样本的测试结果，包括：

判断所述显著损伤对象集合是否为所述预测损伤对象集合的子集；

如果不是其子集，则确定所述车损识别模型对所述第一测试样本的测试结果为预测错误。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，确定所述车损识别模型对所述第一测试样本的测试结果，包括：

对于所述预测损伤对象集合中任意的第一损伤对象，如果该第一损伤对象不属于所述显著损伤对象集合和所述非显著损伤对象集合中的任一个，则确定所述车损识别模型对所述第一测试样本的测试结果为预测错误。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述测试结果包括单样本测试分数。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，确定所述车损识别模型对所述第一测试样本的测试结果，包括：

确定所述预测损伤对象集合中所包含的、属于所述显著损伤对象集合的损伤对象的第一数目；

确定所述预测损伤对象集合中所包含的、属于所述非显著损伤对象集合的损伤对象的第二数目；

至少根据所述第一数目和第二数目，确定所述车损识别模型针对所述第一测试样本的单样本正向分数。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其中，确定所述车损识别模型对所述第一测试样本的测试结果，包括：

确定包含在所述显著损伤对象集合中、但不包含在所述预测损伤对象集合中的损伤对象的第三数目；

确定所述预测损伤对象集合中所包含的、不属于所述显著损伤对象集合也不属于所述非显著损伤对象集合的损伤对象的第四数目；

根据所述第三数目和第四数目，确定所述车损识别模型针对所述第一测试样本的单样本负向分数。

9.一种评估车损识别模型的方法，包括：

获取测试样本集，其中包括多个测试样本，所述多个测试样本对应多个车损图片，每个车损图片对应具有多组标注数据，所述多组标注数据至少基于多个标注人员对该车损图片中的损伤对象进行标注而产生；所述多组标注数据至少包括，第一标注数据和第二标注数据，其中第一标注数据由具有第一标注能力等级的标注人员标注产生，第二标注数据由具有第二标注能力等级的标注人员标注产生，所述第二标注能力等级高于所述第一标注能力等级；其中，不同标注能力等级对应于不同的视觉能力；

对于各个测试样本，执行权利要求1所述的方法，从而确定出所述车损识别模型针对各个测试样本的各个测试结果：

根据所述各个测试结果，确定所述车损识别模型针对所述测试样本集的评估结果。