[发明专利]一种基于智能算法的事故车评估方法与系统

说明书

本发明公开了一种基于智能算法的事故车评估方法，包括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；根据用户的行驶证照片识别获得车架号信息，获得所在省、市；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；根据用户输入的碰撞信息获得事故车碰撞模型；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；根据二手车价格模型、及事故车碰撞模型、输给对应算法；计算出当前车辆的残值价格。本发明结合历史交易案例，实现实时更新，满足日益变化的市场环境，做到科学预测，精准评估。

技术领域

本发明涉及汽车评估领域，尤其是一种基于智能算法的事故车评估方法与系统。

背景技术

近年来，保险损余物质事故车越来越多走向拍卖模式，其销量日益增长，这为事故车市场积累了海量交易数据，但是，车辆在出险以后，保险公司在决定是进行维修，还是推定全损拍卖的方案确定过程中，没有数据的支撑。现阶段的模式都是通过上传车辆照片、描述车辆状况，让合作的拍卖公司进行评估。拍卖公司对车辆的评估完全靠人工，利用维修经验来判断，价格有高有低。而且都是在24小时候才能给出评估价格。保险公司对车辆的处理时效上有一定的影响。由于未能及时给出处理方案，车辆在停放过程中也会产生很多猫腻现象。因此，传统人工的评估模式，缺乏客观性、合理些和科学性。

其次，现有的人工核价评估模式，均需要特别专业人士，需要对各个车型比较了解，配件价格比较了解，可能出现的隐损情况能够分析，并预测。因此，只有专业人士才能完成这样的工作，无法满足当前的市场需求。

发明内容

为了解决现有技术的不足，满足当前的市场需求，本发明提出了一种基于智能算法的事故车评估方法与系统。

本发明采用如下技术方案：

一种基于智能算法的事故车评估方法，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AIP，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。

进一步地，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。

更进一步地，车300估值接口获取，需要参数：

1、车型通过VIN获取，如果有多个车型，人工确认一个车型；

2、上牌年月通过输入初次登记日期获取；

3、区域按照定位区域；