车险理赔照片的分析方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种车险理赔照片的分析方法及系统。
【背景技术】
[0002]在交通环境复杂的情况下，及时有效的处理交通事故是缓解交通压力的重要环节。目前在车险行业，现场查勘及车辆定损业务的开展往往需要依赖于专业保险人员的人力投入，成本高且效率低。比如，在现有的交通事故中，例如擦挂事故等，因为需要等待保险公司的理赔员到现场拍照后才能撤离现场，因此经常会导致交通堵塞，且浪费大量的时间。
[0003]现阶段，业内部分企业虽然已经开始采用智能图像检测技术对车险现场图片进行自动化处理，但目前这种图像检测技术的准确度不高，系统性误差普通存在且误差较大，检测结果常常难以达到业务需求。
【发明内容】
[0004]鉴于以上内容，有必要提供一种车险理赔照片的分析方法及系统，用以自动化上传车险理赔照片，提高车损部位图像采集的效率。
[0005]本发明公开了一种车险理赔照片的分析方法，包括以下步骤:
[0006]根据预设车损部位分类，从车险理赔数据库中获取各个预设车损部位分类对应的预设数量的理赔照片；
[0007]基于获取的各个预设车损部位分类对应的所述理赔照片，按照预设模型生成规贝IJ，生成用于分析理赔照片所包含的预设车损部位分类的预设分析模型；
[0008]接收移动终端发送的理赔照片上传请求，获取所述上传请求对应的理赔照片，利用生成的所述预设分析模型对所述理赔照片进行分析；
[0009]根据分析结果，生成所述分析结果对应的提醒信息。
[0010]优选地，所述基于获取的各个预设车损部位分类对应的所述理赔照片，按照预设模型生成规则，生成用于分析理赔照片所包含的预设车损部位分类的预设分析模型，包括:
[0011]对获取的所述预设车损部位分类对应的所述理赔照片进行预处理，将获取的所述理赔照片的图片格式统一转换为预设格式；
[0012]利用预设格式的所述理赔照片，训练预设结构模型，生成所述预设车损部位分类对应的预设分析模型。
[0013]优选地，所述利用预设格式的所述理赔照片，训练预设结构模型，生成所述预设车损部位分类对应的预设分析模型，包括:
[0014]随机且均匀地生成预设结构模型内各权重的初始值；
[0015]采用随机梯度下降法，从训练数据集中随机提取样本数据输入所述预设结构模型中进行计算，得到对应的实际计算结果;计算所述实际计算结果与期望结果的差值，利用误差最小化定位法方向调整各权重的值，同时计算调整所产生的有效误差；
[0016]当所述预设结构模型的整体有效误差小于预设阈值时，将得到的预设结构模型作为对应的预设分析模型。
[0017]优选地，所述预设结构模型包括:
[0018]用于对图像进行关键特征提取的特征提取层，用于识别位移、缩放及扭曲的二维图形特征的特征采样层，以及用于通过采样降低实际特征计算规模的子抽样层；
[0019]其中，所述特征提取层、特征采样层和子抽样层按照由前至后的顺序排列。
[0020]优选地，所述根据分析结果，生成所述分析结果对应的提醒信息，包括:
[0021]若分析出所述理赔照片对应的预设车损部位分类，则生成对应车损部位照片采集的提醒?目息;
[0022]若未分析出所述理赔照片对应的预设车损部位分类，则生成理赔照片重新采集的提醒信息，并将所述提醒信息发送至所述移动终端。
[0023]对应于以上所公开的一种车险理赔照片的分析方法，本发明还公开了一种车险理赔照片的分析系统，包括:
[0024]获取模块，用于根据预设车损部位分类，从车险理赔数据库中获取各个预设车损部位分类对应的预设数量的理赔照片；
[0025]生成模块，用于基于获取的各个预设车损部位分类对应的所述理赔照片，按照预设模型生成规则，生成用于分析理赔照片所包含的预设车损部位分类的预设分析模型；
[0026]分析模块，用于接收移动终端发送的理赔照片上传请求，获取所述上传请求对应的理赔照片，利用生成的所述预设分析模型对所述理赔照片进行分析；
[0027]提醒模块，用于根据分析结果，生成所述分析结果对应的提醒信息。
[0028]优选地，所述分析模块包括:
[0029]转换单元，用于对获取的所述预设车损部位分类对应的所述理赔照片进行预处理，将获取的所述理赔照片的图片格式统一转换为预设格式；
[0030]训练单元，用于利用预设格式的所述理赔照片，训练预设结构模型，生成所述预设车损部位分类对应的预设分析模型。
[0031]优选地，所述训练单元包括:
[0032]生成子单元，用于随机且均匀地生成预设结构模型内各权重的初始值；
[0033]训练子单元，用于采用随机梯度下降法，从训练数据集中随机提取样本数据输入所述预设结构模型中进行计算，得到对应的实际计算结果;计算所述实际计算结果与期望结果的差值，利用误差最小化定位法方向调整各权重的值，同时计算调整所产生的有效误差;
[0034]确定子单元，用于当所述预设结构模型的整体有效误差小于预设阈值时，将得到的预设结构模型作为对应的预设分析模型。
[0035]优选地，所述预设结构模型包括:
[0036]用于对图像进行关键特征提取的特征提取层，用于识别位移、缩放及扭曲的二维图形特征的特征采样层，以及用于通过采样降低实际特征计算规模的子抽样层；
[0037]其中，所述特征提取层、特征采样层和子抽样层按照由前至后的顺序排列。
[0038]优选地，所述提醒模块还用于:
[0039]若分析出所述理赔照片对应的预设车损部位分类，则生成对应车损部位照片采集的提醒信息；
[0040]若未分析出所述理赔照片对应的预设车损部位分类，则生成理赔照片重新采集的提醒信息，并将所述提醒信息发送至所述移动终端。
[0041]本发明一种车险理赔照片的分析方法及系统可以达到如下有益效果:
[0042]通过根据预设车损部位分类，从车险理赔数据库中获取各个预设车损部位分类对应的预设数量的理赔照片;基于获取的各个预设车损部位分类对应的所述理赔照片，按照预设模型生成规则，生成用于分析理赔照片所包含的预设车损部位分类的预设分析模型；接收移动终端发送的理赔照片上传请求，获取所述上传请求对应的理赔照片，利用生成的所述预设分析模型对所述理赔照片进行分析;根据分析结果，生成所述分析结果对应的提醒信息;具有自动化上传车险理赔照片的有益效果，提高了车损部位图像采集的效率和准确率。
【附图说明】
[0043]图1是本发明车险理赔照片的分析方法的一种实施方式的流程示意图；
[0044]图2是本发明车险理赔照片的分析方法中，图1所述实施例中步骤S20的一种实施方式的流程示意图；
[0045]图3是本发明车险理赔照片的分析方法中，图2所述实施例中步骤S220的一种实施方式的流程示意图；
[0046]图4是本发明车险理赔照片的分析系统的一种实施方式的框图；
[0047]图5是本发明车险理赔照片的分析系统中，图4所述实施例中生成模块80的一种实施方式的框图；
[0048]图6是本发明车险理赔照片的分析系统中，图5所述实施例中训练单元820的一种实施方式的框图。
[0049]本发明实施例目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
【具体实施方式】
[0050]以下结合说明书附图及具体实施例进一步说明本发明的技术方案。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0051]本发明提供了一种车险理赔照片的分析方法，用以自动化上传车险理赔照片，提高车损部位图像采集的效率。如图1所示，本发明车险理赔照片的分析方法可以实施为如下描述的步骤S10-S40:
[0052]步骤S