一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法与流程

本发明涉及机器学习汽车受损自动识别领域，尤其涉及一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法。

背景技术：

1、现有的技术中，汽车受损程度的计算主要依赖于目视评估法和机械评估法。

2、目视评估法用法简单，但依赖于评估师的经验和专业知识，对于细有的损伤难以准确判断，对于复杂的损伤情况，准确度也有所下降。

3、机械评估法依赖于专业的设备和工具，如照相仪、测量仪和振动测试仪等。尽管设备能提供较为准确的数据，但设备成本高、操作复杂、需要专业人员操作的一系列问题使得机械评估法的普及和应用受到限制。

4、无论是目视评估法还是机械评估去，都难以对汽车受损程度进行实时、准确的评判，这对于及时评估的场所如交通事故快速处理、车辆保险定损，并不能起到巨大的作用。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，针对上述的技术问题，提出一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法。

2、一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，步骤为：

3、s1：数据采集：收集汽车受损数据，进行数据清洗和标注；

4、s2：数据预处理：对采集数据进行清洗和整理，处理或剔除异常数据；

5、s3：特征提取：从预处理数据中提取汽车受损程度的特征；

6、s4：模型选择与训练：构建根据提取特征预测汽车受损程度模型，使用数据集对模型进行训练；

7、s5：模型迭代优化：使用数据集对训练的模型分析预测准确率、召回率、f1分数，根据分析结果调整网络结构或优化训练策略。

8、进一步的，一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，所述汽车受损数据包括汽车受损图片、事故发生情况、受损部位和受损程度。

9、进一步的，一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，所述异常数据包括重复、错误、缺失的数据。

10、进一步的，一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，所述汽车受损程度的特征包括车辆类型、车龄、事故类型、碰撞速度、碰撞部位。

11、进一步的，一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，所述步骤s4包括以下子步骤：

12、s41：在输入层输入受损汽车图像的尺寸，通过汽车图像的r、g、b通道获取特征；

13、s42：在卷积层使用卷积核对受损汽车图像进行卷积操作，提取受损汽车图像特征；

14、s43：在池化层将受损汽车图像特征切分为区域，降低受损汽车图像特征的维度；

15、s44：在全连接层把区域的受损汽车图像特征整合为全局特征，计算汽车受损程度。

16、进一步的，一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，所述步骤s42包括以下子步骤：

17、s421：从汽车受损图像中提取碰撞的形状、颜色、纹理，构成输入矩阵的元素；

18、s422：将互相关矩阵乘法转换为卷积运算公式，公式为：

19、s(i,j)＝(i*k)(i,j)＝m∑n∑i(i-m,j-n)·k(m,n)

20、其中，i代表输入矩阵，k代表核矩阵，i、j代表输入矩阵的位置参数；m、n代表核矩阵的位置参数；∑m和∑n代表分别在矩阵的横向和纵向做累加；s代表输出矩阵；

21、s423：在卷积层的前后加上偏置向量，对对输出矩阵的数据进行线性加法，使数据值产生横向的偏移，避免被激活函数过滤；

22、s424：利用神经元网络将没有的数据率删除，有用的数据率加入神经元利用激活函数激活。

23、进一步的，一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，所述s43具体步骤为池化层将受损汽车图像特征切成不同区域，取最大值或平均值，在输入矩阵上滑动，滑动过程中取窗口中数据矩阵上最大值或均值作为输出。

24、本发明的有益效果：

25、1.提高预测准确性:通过机器学习算法对历史数据的学习，准确预测汽车的受损程度，减少误判的可能性；

26、2.优化保险理赔:利用模型快速准确评估车辆的受损程度，简化理赔流程，提高处理效率；

27、3.辅助事故处理:在交通事故发生为交警和保险公司提供快速可靠的车辆受损程度评估，有助于事故责任的判定和理赔工作的进行；

28、4.促进维修过程优化:通过对车辆受损程度的准确预测，维修企业可以优化维修流程，提高维修效率；

29、5.增强安全性与可靠性:通过数据安全与隐私保护措施的实施，可以确保数据的安全与可靠性，防止数据泄露或滥用；

30、6.提供详细的反馈机制:通过建立用户反馈机制，收集关于模型预测结果的意见和建议，可以持续优化和改进模型性能，提高预测准确性。

技术特征：

1.一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，其特征在于，步骤为：

2.根据权利要求1所述的一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，其特征在于，所述汽车受损数据包括汽车受损图片、事故发生情况、受损部位和受损程度。

3.根据权利要求1所述的一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，其特征在于，所述异常数据包括重复、错误、缺失的数据。

4.根据权利要求1所述的一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，其特征在于，所述汽车受损程度的特征包括车辆类型、车龄、事故类型、碰撞速度、碰撞部位。

5.根据权利要求1所述的一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，其特征在于，所述步骤s4包括以下子步骤：

6.根据权利要求5所述的一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，其特征在于，所述步骤s42包括以下子步骤：

7.根据权利要求5所述的一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，其特在在于，所述s43具体步骤为池化层将受损汽车图像特征切成不同区域，取最大值或平均值，在输入矩阵上滑动，滑动过程中取窗口中数据矩阵上最大值或均值作为输出。

技术总结
本发明公开了一种应用汽车受损学习算法预测汽车受损程度的方法，步骤为：S1：数据采集：收集汽车受损数据，进行数据清洗和标注；S2：数据预处理：对采集数据进行清洗和整理，处理或剔除异常数据；S3：特征提取：从预处理数据中提取汽车受损程度的特征；S4：模型选择与训练：构建根据提取特征预测汽车受损程度模型，使用数据集对模型进行训练；S5：模型迭代优化：使用数据集对训练的模型分析预测准确率、召回率、F1分数，根据分析结果调整网络结构或优化训练策略。本发明确保了模型的性能和可靠性，实时获取车辆的受损信息，快速做出预测，节省了时间和机器成本，提高了受损程度识别的准确率。

技术研发人员：唐立由
受保护的技术使用者：成都爱摩智行信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/19