[发明专利]一种农业保险理赔方法、装置及存储介质

说明书

本申请公开一种农业保险理赔方法，包括：基于历史受灾数据训练机器学习模型；基于实时遥感图像和所述机器学习模型，确定农作物的受灾类型；基于所述实时遥感图像、所述机器学习模型和区块链上存储的物数据确定所述农作物的受灾等级；基于所述区块链中部署的智能合约确定所述受灾类型和所述受灾等级对应的理赔方式，本申请还公开一种农业保险理赔装置和存储介质，通过本申请公开的农业保险理赔方法、装置和存储介质，可以提升农业保险理赔的效率。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种农业保险理赔方法、装置及存储介质。

背景技术

发生农业保险理赔时，通常采用人工定损的方式，需要工作人员实地考察农作物的受灾情况，而且人工定损大多根据经验得出结论，会存在一定偏差。因此如何根据遥感图像的比对结果尽量减少保险理赔过程中的定损偏差，提高理赔效率和可靠性是急需解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供一种农业保险理赔方法、装置及存储介质，可以提升农业为保险理赔的效率。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供一种农业保险理赔方法，包括：

基于历史受灾数据训练机器学习模型；

基于实时遥感图像和所述机器学习模型，确定农作物的受灾类型；

基于所述实时遥感图像、所述机器学习模型和区块链上存储的物数据确定所述农作物的受灾等级；

基于所述区块链中部署的智能合约确定所述受灾类型和所述受灾等级对应的理赔方式。

上述方案中，所述基于实时遥感图像确定农作物的受灾类型包括：

对所述实时遥感图像进行预处理；

以所述预处理后的实时遥感图像作为所述机器学习模型的输入，根据所述机器学习模型的输出确定所述受灾类型。

上述方案中，所述基于实时遥感图像和区块链上存储的物数据确定农作物的受灾等级包括：

提取所述实时遥感图像的纹理信息；

以所述纹理信息作为所述机器学习模型的输入，根据所述机器学习模型的输出和所述物数据确定所述受灾等级。

上述方案中，所述根据所述机器学习模型的输出和所述物数据确定所述受灾等级包括：

基于所述机器学习模型的输出确定农作物的第一受灾阈值；

基于所述物数据包括的音频数据和视频图像数据判断所述第一受灾阈值是否在第一阈值范围内；

若所述第一受灾阈值在第一阈值范围内，则基于所述第一受灾阈值确定所述农作物的受灾等级。

上述方案中，所述基于所述区块链中部署的智能合约确定所述受灾类型和所述受灾等级对应的理赔方式，包括：

确定所述受灾类型和所述受灾等级是否属于农业保险理赔范围；

若所述受灾类型和所述受灾等级属于所述农业保险理赔范围，则验证当前农业保险理赔的真实性；

若所述当前农业保险理赔为真，则基于所述受灾类型和所述受灾等级进行农业保险理赔。

上述方案中，所述验证当前农业保险理赔的真实性包括：

获取所述农作物对应用户的信用等级和用户的历史理赔信息；

若所述用户的信用等级高于第一等级，和/或所述用户的历史理赔次数小于第一阈值，则确定当前农业保险理赔为真。

上述方案中，所述方法还包括：