[发明专利]一种基于智能算法的事故车评估方法与系统

权利要求书

1.一种基于智能算法的事故车评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取用户输入的目标车辆的行驶证图片、上牌日期和碰撞部位信息；

S2、根据用户的行驶证照片识别获得车架号信息，根据手机定位，将定位信息传给百度地图API，获得所在省、市；

S3、根据车架号信息与定位省、市，上牌日期获得二手车价格模型；

S4、根据用户输入的碰撞信息获得事故车碰撞模型；

S5、根据二手车价格模型获得二手车价格、根据事故车碰撞模型获得车辆维修价格；

S6、根据二手车价格模型、及事故车碰撞模型、输给对应算法；

S7、计算出当前车辆的残值价格。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的事故车评估方法，其特征在于，所述步骤S3中二手车价格模型是基于车300二手车价值评估平台要求的参数封装的，所述二手车价格通过以下步骤获得：

S3.1、根据识别出来的车架号获得唯一的汽车品牌、车系、车型、年款；

S3.2、根据手机定位获得车辆所在省、所在市；

S3.3、根据车辆上牌日期，预估已行驶的公里数；

S3.4、建立二手车价格模型，将模型传给“车300二手车价值评估平台”，“车300二手车价值评估平台”调用其算法获得当前车辆二手车价格，并通过接口传送过来；

S3.5、将模型获得的二手车价格进行持久化。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的事故车评估方法，其特征在于，所述步骤S4中事故车碰撞模型是基于多年经验获得，按照车辆碰撞类型，损坏级别进行设定，通过海量的交易数据分析，获得每种碰撞模型的维修价格，所述事故车碰撞模型建立步骤如下：

S4.1、将车辆所有可能发生的碰撞方式进行分类、归类；

S4.2、将每种碰撞的方式的特征进行归类，并划分为，微、轻、中、重四个等级；

S4.3、将每种碰撞部位与各种碰撞等级进行组合，一个碰撞部位加一种碰撞等级就是一个碰撞模型；

S4.4、通过海量的交易数据分析获得每种碰撞模型的维修价格。

4.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的事故车评估方法，其特征在于，所述步骤S5中残值预估价格＝二手车价格–系统查询出来的维修价格-物流费用–过户费用–修理厂利润-拍卖公司预留利润–折损费率。

5.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的事故车评估方法，其特征在于，所述事故车评估方法依托事故车评估系统实施，所述事故车评估系统包括：

图像处理模块：用于将导入的行驶证照片进行文字识别，读取出车架号、车牌号；

信息接收模块：用于接收车架号、车牌等车辆信息、手机定位信息、车辆碰撞信息；

数据获取模块：利用获得的车架号信息、定位信息，获得车型信息，交易案例数据；

数据处理模块：将车型信息、二手车交易数据、碰撞信息进行处理，获得二手车价格的案例数据；

模型训练模块：用于将处理好的车型信息、碰撞信息作为训练样本，输入到机器学习算法中，进行学习训练，获取估值模型的参数信息；

数据持久化模块：将获得的模型参数信息进行保存，便于事故车价格评估模型的调用；

估值输出模块：用于根据目标车辆信息，调用二手车价格模型、事故车估值模型，计算目标车辆事故车残值估值价格；

对外展示模块：展示目标车辆的事故车残值价格及分析信息。

6.根据权利要求5所述的一种基于智能算法的事故车评估方法，其特征在于，所述数据获取模块还用于：

根据识别出来的车架号信息，获得车型信息；

根据手机定位信息，获得车辆所在省、市信息；

根据数据处理模块的处理结果，获得车辆的行驶里程数；

根据车型信息、所在省、市信息、行驶里程信息，获得二手车价格区间价格数据；

根据碰撞等级信息、车型信息，获得车辆的维修价格数据。