本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車損識(shí)別方法及服務(wù)器。

背景技術(shù)：

目前，車險(xiǎn)業(yè)務(wù)的一個(gè)難點(diǎn)在于車險(xiǎn)理賠環(huán)節(jié)需要投入大量的人力物力。為了有效降低車險(xiǎn)理賠環(huán)節(jié)的人力、物力，目前有些保險(xiǎn)公司利用圖像檢測(cè)和識(shí)別的技術(shù)自動(dòng)對(duì)受損部位進(jìn)行檢測(cè)。然而，現(xiàn)有的這種自動(dòng)檢測(cè)方案有時(shí)比較容易對(duì)受損部位檢測(cè)遺漏或者是識(shí)別錯(cuò)誤，識(shí)別的準(zhǔn)確率和查全率得不到保障。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主要目的在于提供一種車損識(shí)別方法及服務(wù)器，旨在提高車損識(shí)別的準(zhǔn)確率和查全率。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的一種車損識(shí)別方法，所述方法包括以下步驟：

a、服務(wù)器接收用戶通過第一終端發(fā)出的包含定損照片的定損請(qǐng)求，利用預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，得到所述定損照片對(duì)應(yīng)的第一車損部位分類信息，并將所述第一車損部位分類信息返回給該第一終端進(jìn)行顯示；

b、若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述第一車損部位分類信息的拒絕指令，則再次利用預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，得到所述定損照片對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息，并將所述第二車損部位分類信息返回給該第一終端進(jìn)行顯示；

c、若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述第二車損部位分類信息的拒絕指令，則向預(yù)先確定的第二終端發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損部位進(jìn)行人工識(shí)別。

優(yōu)選地，所述步驟b替換為：

b1、若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的車損部位人工框定指令，則由該第一終端在所述定損照片的顯示區(qū)域的預(yù)設(shè)位置生成預(yù)設(shè)尺寸和形狀的區(qū)域選擇框，該區(qū)域選擇框用于供用戶向預(yù)設(shè)方向調(diào)整當(dāng)前區(qū)域選擇框以框選定損照片特征區(qū)域；將所述定損照片特征區(qū)域發(fā)送給服務(wù)器；

b2、服務(wù)器接收所述定損照片特征區(qū)域，對(duì)所述定損照片特征區(qū)域進(jìn)行分析，得到對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息。

優(yōu)選地，所述第一預(yù)設(shè)類型模型的生成步驟包括：根據(jù)預(yù)設(shè)車損部位分類，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫獲取各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片，對(duì)各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片進(jìn)行預(yù)處理，以將所述理賠照片的格式轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)格式；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以生成各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

優(yōu)選地，在接收到該用戶通過第一終端發(fā)出的對(duì)所述第一車損部位分類信息或第二車損部位分類信息的確認(rèn)指令后，該方法還包括：

服務(wù)器通過預(yù)設(shè)的第二預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，確定所述定損照片對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別，根據(jù)預(yù)存的車損部位、車損級(jí)別及修理方式三者間的映射關(guān)系，找出確定的車損部位和車損級(jí)別對(duì)應(yīng)的修理方式，并將確定的車損部位、車損級(jí)別以及對(duì)應(yīng)的修理方式返回給該第一終端進(jìn)行顯示；

若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述車損級(jí)別或修理方式的拒絕指令，則服務(wù)器向預(yù)先確定的第二終端發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損級(jí)別人工識(shí)別或修理方式人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損級(jí)別或修理方式進(jìn)行人工識(shí)別。

優(yōu)選地，所述第二預(yù)設(shè)類型模型的生成步驟包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫獲取各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)數(shù)量定損照片；對(duì)獲取的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的定損照片進(jìn)行預(yù)處理，以將所述定損照片轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)尺寸及預(yù)設(shè)格式；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以生成各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種車損識(shí)別服務(wù)器，所述車損識(shí)別服務(wù)器包括：

第一分析模塊，用于接收用戶通過第一終端發(fā)出的包含定損照片的定損請(qǐng)求，利用預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，得到所述定損照片對(duì)應(yīng)的第一車損部位分類信息，并將所述第一車損部位分類信息返回給該第一終端進(jìn)行顯示；

第二分析模塊，用于若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述第一車損部位分類信息的拒絕指令，則再次利用預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，得到所述定損照片對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息，并將所述第二車損部位分類信息返回給該第一終端進(jìn)行顯示；

人工識(shí)別模塊，用于若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述第二車損部位分類信息的拒絕指令，則向預(yù)先確定的第二終端發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損部位進(jìn)行人工識(shí)別。

優(yōu)選地，所述第二分析模塊還用于：

接收該第一終端發(fā)送的定損照片特征區(qū)域，對(duì)所述定損照片特征區(qū)域進(jìn)行分析，得到對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息，其中，所述定損照片特征區(qū)域?yàn)橥ㄟ^如下方式得到：若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的車損部位人工框定指令，則由該第一終端在所述定損照片的顯示區(qū)域的預(yù)設(shè)位置生成預(yù)設(shè)尺寸和形狀的區(qū)域選擇框，該區(qū)域選擇框用于供用戶向預(yù)設(shè)方向調(diào)整當(dāng)前區(qū)域選擇框以框選定損照片特征區(qū)域。

優(yōu)選地，所述第一預(yù)設(shè)類型模型的生成步驟包括：根據(jù)預(yù)設(shè)車損部位分類，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫獲取各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片，對(duì)各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片進(jìn)行預(yù)處理，以將所述理賠照片的格式轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)格式；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以生成各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

優(yōu)選地，所述車損識(shí)別服務(wù)器還包括：

第三分析模塊，用于在接收到該用戶通過第一終端發(fā)出的對(duì)所述第一車損部位分類信息或第二車損部位分類信息的確認(rèn)指令后，通過預(yù)設(shè)的第二預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，確定所述定損照片對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別，根據(jù)預(yù)存的車損部位、車損級(jí)別及修理方式三者間的映射關(guān)系，找出確定的車損部位和車損級(jí)別對(duì)應(yīng)的修理方式，并將確定的車損部位、車損級(jí)別以及對(duì)應(yīng)的修理方式返回給該第一終端進(jìn)行顯示；

所述人工識(shí)別模塊還用于若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述車損級(jí)別或修理方式的拒絕指令，則向預(yù)先確定的第二終端發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損級(jí)別人工識(shí)別或修理方式人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損級(jí)別或修理方式進(jìn)行人工識(shí)別。

優(yōu)選地，所述第二預(yù)設(shè)類型模型的生成步驟包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫獲取各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)數(shù)量定損照片；對(duì)獲取的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的定損照片進(jìn)行預(yù)處理，以將所述定損照片轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)尺寸及預(yù)設(shè)格式；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以生成各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本發(fā)明提出的車損識(shí)別方法及服務(wù)器，通過預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)定損照片進(jìn)行分析得到第一車損部位分類信息，若用戶否定該第一車損部位分類信息，則再次利用預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析得到第二車損部位分類信息，若用戶否定該第二車損部位分類信息，則向預(yù)先確定的第二終端發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損部位進(jìn)行人工識(shí)別。由于在與用戶進(jìn)行車損自動(dòng)識(shí)別時(shí)，利用第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)定損照片進(jìn)行兩次自動(dòng)識(shí)別，提高了識(shí)別精度及通過率，節(jié)省了人力物力。而且，在兩次自動(dòng)識(shí)別均無法確認(rèn)車損部位時(shí)，對(duì)定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別，避免了因無法自動(dòng)識(shí)別車損部位導(dǎo)致受損部位檢測(cè)遺漏或者是識(shí)別錯(cuò)誤的情況發(fā)生，提高了車損識(shí)別的準(zhǔn)確率和查全率。

附圖說明

圖1為本發(fā)明車損識(shí)別方法第一實(shí)施例的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明車損識(shí)別方法第二實(shí)施例的流程示意圖；

圖3為本發(fā)明車損識(shí)別服務(wù)器第一實(shí)施例的功能模塊示意圖；

圖4為本發(fā)明車損識(shí)別服務(wù)器第二實(shí)施例的功能模塊示意圖。

本發(fā)明目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說明。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案及有益效果更加清楚、明白，以下結(jié)合附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本發(fā)明提供一種車損識(shí)別方法。

參照?qǐng)D1，圖1為本發(fā)明車損識(shí)別方法第一實(shí)施例的流程示意圖。

在第一實(shí)施例中，該車損識(shí)別方法包括：

步驟s10，服務(wù)器接收用戶通過第一終端發(fā)出的包含定損照片的定損請(qǐng)求，利用預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，得到所述定損照片對(duì)應(yīng)的第一車損部位分類信息，并將所述第一車損部位分類信息返回給該第一終端進(jìn)行顯示。

本實(shí)施例中，服務(wù)器接收用戶通過第一終端(例如，手機(jī)、平板電腦、手持設(shè)備等)發(fā)出的一個(gè)包含用戶上傳的包括待定損車損部位的定損照片(例如，車損部位的特寫照片)的定損請(qǐng)求。在一種實(shí)施方式中，可在第一終端中預(yù)先安裝車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app，用戶打開該車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app并通過該車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app向服務(wù)器發(fā)送定損請(qǐng)求；在另一種實(shí)施方式中，第一終端中預(yù)先安裝有瀏覽器系統(tǒng)，用戶可以通過該瀏覽器系統(tǒng)訪問服務(wù)器，并通過該瀏覽器系統(tǒng)向服務(wù)器發(fā)送定損請(qǐng)求。

服務(wù)器在收到用戶發(fā)出的包含定損照片的定損請(qǐng)求后，利用預(yù)先生成的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)獲取的定損照片進(jìn)行分析，以分析出所述定損照片對(duì)應(yīng)的第一車損部位分類信息(例如，車前方、側(cè)面、車尾、整體等)，并將分析出的第一車損部位分類信息返回給該第一終端并在該第一終端的預(yù)先確定的操作界面進(jìn)行顯示(例如，將分析出的第一車損部位分類信息返回給該第一終端的車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app并在該車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app生成的操作界面上進(jìn)行顯示)。

步驟s20，若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述第一車損部位分類信息的拒絕指令，則再次利用預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，得到所述定損照片對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息，并將所述第二車損部位分類信息返回給該第一終端進(jìn)行顯示。

服務(wù)器接收該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述第一車損部位分類信息的反饋信息，如確認(rèn)所述第一車損部位分類信息無誤的確認(rèn)指令或否定所述第一車損部位分類信息的拒絕指令。需要說明的是，本實(shí)施例中，服務(wù)器可以接收用戶通過按鈕、觸摸、按壓、搖晃手機(jī)、指紋等多種方式發(fā)送的指令，如在該第一終端的預(yù)先確定的操作界面上顯示所述第一車損部位分類信息后，用戶可以通過長按該第一終端屏幕或短按該第一終端屏幕的方式向服務(wù)器發(fā)送對(duì)所述第一車損部位分類信息的反饋信息如確認(rèn)指令、拒絕指令等，在此不做限定，本實(shí)施例中僅以用戶通過該第一終端上點(diǎn)擊按鈕的方式向服務(wù)器發(fā)送反饋信息為例進(jìn)行具體說明。該第一終端的預(yù)先確定的操作界面包括車損部位分類信息顯示區(qū)域、車損部位分類信息確認(rèn)按鈕及車損部位分類信息拒絕按鈕；若該用戶通過所述車損部位分類信息確認(rèn)按鈕確認(rèn)所述第一車損部位分類信息，則服務(wù)器結(jié)束車損部位識(shí)別流程，或者，若該用戶通過所述車損部位分類信息拒絕按鈕拒絕所述第一車損部位分類信息，則服務(wù)器再次利用生成的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)獲取的定損照片進(jìn)行分析，以分析出所述定損照片對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息，該第二車損部位分類信息為利用第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)獲取的所述定損照片進(jìn)行重新分析后得到的，該第二車損部位分類信息可與所述第一車損部位分類信息相同，也可與所述第一車損部位分類信息不同。將分析出的第二車損部位分類信息返回給該第一終端并在該第一終端的預(yù)先確定的操作界面進(jìn)行顯示。

步驟s30，若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述第二車損部位分類信息的拒絕指令，則向預(yù)先確定的第二終端發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損部位進(jìn)行人工識(shí)別。

若該用戶通過所述車損部位分類信息確認(rèn)按鈕確認(rèn)所述第二車損部位分類信息，則服務(wù)器結(jié)束車損部位識(shí)別流程，或者，若該用戶通過所述車損部位分類信息拒絕按鈕拒絕所述第二車損部位分類信息，則服務(wù)器向預(yù)先確定的第二終端(例如，車險(xiǎn)定損人員的終端)發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損部位進(jìn)行人工識(shí)別。

本實(shí)施例通過預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)定損照片進(jìn)行分析得到第一車損部位分類信息，若用戶否定該第一車損部位分類信息，則再次利用預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析得到第二車損部位分類信息，若用戶否定該第二車損部位分類信息，則向預(yù)先確定的第二終端發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損部位進(jìn)行人工識(shí)別。由于在與用戶進(jìn)行車損自動(dòng)識(shí)別時(shí)，利用第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)定損照片進(jìn)行兩次自動(dòng)識(shí)別，提高了識(shí)別精度及通過率，節(jié)省了人力物力。而且，在兩次自動(dòng)識(shí)別均無法確認(rèn)車損部位時(shí)，對(duì)定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別，避免了因無法自動(dòng)識(shí)別車損部位導(dǎo)致受損部位檢測(cè)遺漏或者是識(shí)別錯(cuò)誤的情況發(fā)生，提高了車損識(shí)別的準(zhǔn)確率和查全率。

如圖2所示，本發(fā)明第二實(shí)施例提出一種車損識(shí)別方法，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，上述步驟s20替換為：

步驟s201，若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的車損部位人工框定指令，則由該第一終端在所述定損照片的顯示區(qū)域的預(yù)設(shè)位置生成預(yù)設(shè)尺寸和形狀的區(qū)域選擇框，該區(qū)域選擇框用于供用戶向預(yù)設(shè)方向調(diào)整當(dāng)前區(qū)域選擇框以框選定損照片特征區(qū)域；將所述定損照片特征區(qū)域發(fā)送給服務(wù)器；

步驟s202，服務(wù)器接收所述定損照片特征區(qū)域，對(duì)所述定損照片特征區(qū)域進(jìn)行分析，得到對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息。

本實(shí)施例中，該第一終端的預(yù)先確定的操作界面還包括定損照片顯示區(qū)域及車損部位人工框定按鈕。若該用戶通過所述車損部位分類信息確認(rèn)按鈕確認(rèn)所述第一車損部位分類信息，則服務(wù)器結(jié)束車損部位識(shí)別流程，或者，若收到用戶通過所述車損部位人工框定按鈕發(fā)出的車損部位人工框定指令或通過所述車損部位分類信息拒絕按鈕拒絕所述第一車損部位分類信息，則該第一終端響應(yīng)該指令(例如，該第一終端的車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app響應(yīng)該指令)，在所述定損照片顯示區(qū)域的預(yù)設(shè)位置(例如，幾何中心位置)生成預(yù)設(shè)尺寸和形狀(例如，x*y像素的長方形)的區(qū)域選擇框，該區(qū)域選擇框用于供用戶人工向預(yù)設(shè)方向(例如，上、下、左、右)動(dòng)態(tài)調(diào)整當(dāng)前區(qū)域選擇框所包含的定損照片區(qū)域的邊界線，以框選出用戶選中的定損照片特征區(qū)域。該第一終端若收到用戶發(fā)出的包含基于所述區(qū)域選擇框選擇的定損照片特征區(qū)域的二次識(shí)別指令，則該第一終端(例如，該第一終端的車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app)響應(yīng)該二次識(shí)別指令，并將所述定損照片特征區(qū)域發(fā)送給服務(wù)器。服務(wù)器在收到所述定損照片特征區(qū)域后，對(duì)所述定損照片特征區(qū)域進(jìn)行分析，以分析出所述定損照片對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息。

本實(shí)施例中，在初次對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析得到的第一車損部位分類信息被用戶認(rèn)定為錯(cuò)誤分類信息而拒絕時(shí)，在對(duì)所述定損照片進(jìn)行再次分析之前，先由用戶人工框選其認(rèn)定的定損照片特征區(qū)域，再對(duì)該定損照片特征區(qū)域進(jìn)行二次分析得到對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息。由于在二次分析中，是對(duì)經(jīng)用戶確認(rèn)更細(xì)化的定損照片特征區(qū)域進(jìn)行分析，有效地提高了二次識(shí)別的準(zhǔn)確性。

進(jìn)一步地，在其他實(shí)施例中，所述第一預(yù)設(shè)類型模型的生成步驟包括：根據(jù)預(yù)設(shè)車損部位分類，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫獲取各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片，對(duì)各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片進(jìn)行預(yù)處理，以將所述理賠照片的格式轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)格式；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以生成各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

所述第一預(yù)設(shè)類型模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)模型，所述第一預(yù)設(shè)類型模型生成規(guī)則為：根據(jù)預(yù)設(shè)車損部位分類，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫獲取各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片，對(duì)獲取的各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片進(jìn)行預(yù)處理，以將獲取的理賠照片的格式轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)格式(例如，leveldb格式)；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的cnn模型，以生成各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的cnn模型。訓(xùn)練的目的是優(yōu)化cnn模型內(nèi)各權(quán)重的值，使得cnn模型作為整體在實(shí)際應(yīng)用中可較好地適用于車損部位分類識(shí)別。具體的訓(xùn)練過程如下：訓(xùn)練開始前，系統(tǒng)隨機(jī)且均勻地生成cnn模型內(nèi)各權(quán)重的初始值(例如-0.05至0.05)。采用隨機(jī)梯度下降法對(duì)cnn模型進(jìn)行訓(xùn)練。整個(gè)訓(xùn)練過程可分為向前傳播和向后傳播兩個(gè)階段。在向前傳播階段，系統(tǒng)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)提取樣本，輸入cnn網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算，并得到實(shí)際計(jì)算結(jié)果。在向后傳播過程中，計(jì)算實(shí)際結(jié)果與期望結(jié)果的差值，然后利用誤差最小化定位方法反向調(diào)整各權(quán)重的值，同時(shí)計(jì)算該次調(diào)整產(chǎn)生的有效誤差。訓(xùn)練過程反復(fù)迭代若干次(例如100次)，當(dāng)cnn模型整體有效誤差小于預(yù)先設(shè)定的閾值(例如正負(fù)0.01)時(shí)，訓(xùn)練結(jié)束。

進(jìn)一步地，在其他實(shí)施例中，在接收到該用戶通過第一終端發(fā)出的對(duì)所述第一車損部位分類信息或第二車損部位分類信息的確認(rèn)指令后，該方法還包括：

服務(wù)器通過預(yù)設(shè)的第二預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，確定所述定損照片對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別，根據(jù)預(yù)存的車損部位、車損級(jí)別及修理方式三者間的映射關(guān)系，找出確定的車損部位和車損級(jí)別對(duì)應(yīng)的修理方式，并將確定的車損部位、車損級(jí)別以及對(duì)應(yīng)的修理方式返回給該第一終端進(jìn)行顯示；

若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述車損級(jí)別或修理方式的拒絕指令，則服務(wù)器向預(yù)先確定的第二終端發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損級(jí)別人工識(shí)別或修理方式人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損級(jí)別或修理方式進(jìn)行人工識(shí)別。

本實(shí)施例中，該第一終端的預(yù)先確定的操作界面還包括車損級(jí)別信息顯示區(qū)域和修理方式信息顯示區(qū)域，所述車損部位分類信息顯示區(qū)域、車損級(jí)別信息顯示區(qū)域和修理方式信息顯示區(qū)域分別對(duì)應(yīng)一個(gè)選擇項(xiàng)。在該用戶通過所述車損部位分類信息確認(rèn)按鈕確認(rèn)所述第一車損部位分類信息或者第二車損部位分類信息后，服務(wù)器通過預(yù)先生成的第二預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，以確定所述定損照片對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別，根據(jù)預(yù)存的車損部位、車損級(jí)別及修理方式三者間的映射關(guān)系，找出確定的車損部位和車損級(jí)別對(duì)應(yīng)的修理方式(例如，對(duì)于鈑金件而言，修理方式包括僅全噴、輕度鈑金、輕度鈑金+全噴、重度鈑金+全噴、更換等)，并將確定的第一車損部位分類信息及其對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別和修理方式返回給該第一終端并在該第一終端的預(yù)先確定的操作界面進(jìn)行顯示，或者，將確定的第二車損部位分類信息及其對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別和修理方式返回給該第一終端并在該第一終端的預(yù)先確定的操作界面進(jìn)行顯示。

若用戶通過所述車損級(jí)別信息顯示區(qū)域?qū)?yīng)的選擇項(xiàng)選中確定的車損級(jí)別，且該用戶通過所述車損部位分類信息拒絕按鈕拒絕選中的車損級(jí)別，則說明用戶認(rèn)為當(dāng)前自動(dòng)識(shí)別出的車損級(jí)別有誤，則服務(wù)器向預(yù)先確定的第二終端(例如，車險(xiǎn)定損人員的終端)發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損級(jí)別識(shí)別的指令，以對(duì)車損級(jí)別進(jìn)行人工識(shí)別。

若用戶通過所述修理方式信息顯示區(qū)域?qū)?yīng)的選擇項(xiàng)選中確定的修理方式，且該用戶通過所述車損部位分類信息拒絕按鈕拒絕選中的修理方式，則說明用戶認(rèn)為當(dāng)前自動(dòng)識(shí)別出的修理方式有誤，則服務(wù)器向預(yù)先確定的第二終端(例如，車險(xiǎn)定損人員的終端)發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行修理方式識(shí)別的指令，以對(duì)修理方式進(jìn)行人工識(shí)別。

本實(shí)施例中，在正確識(shí)別出所述定損照片對(duì)應(yīng)的車損部位之后，進(jìn)一步地，還能自動(dòng)識(shí)別出確定的該車損部位所對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別及修理方式，并在識(shí)別出的車損級(jí)別及修理方式有誤時(shí)，進(jìn)行人工識(shí)別，能更加全面的進(jìn)行車損識(shí)別，以更加方便、快捷的進(jìn)行后續(xù)的車損處理。

進(jìn)一步地，在其他實(shí)施例中，所述第二預(yù)設(shè)類型模型的生成步驟包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫獲取各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)數(shù)量定損照片；對(duì)獲取的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的定損照片進(jìn)行預(yù)處理，以將所述定損照片轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)尺寸及預(yù)設(shè)格式；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以生成各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本實(shí)施例中，所述第二預(yù)設(shè)類型模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)模型，所述第二預(yù)設(shè)類型模型的生成步驟包括：服務(wù)器根據(jù)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類，例如，所述預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類包括一級(jí)損傷(例如，未發(fā)生變形、未發(fā)生破裂的損傷)、二級(jí)損傷(例如，2個(gè)以下輕微的可恢復(fù)變形、未發(fā)生破裂的損傷)、三級(jí)損傷(1個(gè)以上嚴(yán)重的可恢復(fù)變形或者3個(gè)以上輕微的可恢復(fù)變形、未發(fā)生破裂的損傷)、四級(jí)損傷(例如，無法人工修復(fù)的損傷)等，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫(例如，所述車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)有預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類、車損部位和定損照片三者的映射關(guān)系或標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所述定損照片指的是修理廠在定損時(shí)拍攝的照片)獲取各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)數(shù)量(例如，10萬張)定損照片，例如，獲取10萬張對(duì)應(yīng)左前門，且是一級(jí)損傷的定損照片。服務(wù)器按照預(yù)設(shè)的模型生成規(guī)則，基于獲取的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的定損照片，生成用于分析定損照片對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的第二預(yù)設(shè)類型模型(例如，基于一級(jí)損傷對(duì)應(yīng)的各車損部位已發(fā)生的預(yù)設(shè)數(shù)量定損照片，生成用于分析定損照片對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別的第二預(yù)設(shè)類型模型)。

所述預(yù)設(shè)的模型生成規(guī)則為：

對(duì)獲取的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的定損照片進(jìn)行預(yù)處理，以將獲取的定損照片轉(zhuǎn)化成預(yù)設(shè)尺寸，并將轉(zhuǎn)化成預(yù)設(shè)尺寸的定損照片的格式轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)格式(例如，leveldb格式)；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的cnn模型，以生成各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的cnn模型。訓(xùn)練的目的是優(yōu)化cnn模型內(nèi)各權(quán)重的值，使得cnn模型作為整體在實(shí)際應(yīng)用中能較好地適用于各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別的分類。cnn模型可以有七層，分別是五個(gè)卷積層、一個(gè)降采樣層和一個(gè)全連接層。其中，卷積層由很多個(gè)特征向量構(gòu)造的特征圖形成，而特征圖的作用就是利用卷積濾波器提取關(guān)鍵特征。降采樣層的作用是通過采樣方法，去除重復(fù)表達(dá)的特征點(diǎn)，減少特征提取的數(shù)量，從而提高網(wǎng)絡(luò)層間數(shù)據(jù)通信效率，可用的采樣方法包括最大采樣法、均值采樣法、隨機(jī)采樣法。全連接層的作用是連接前面的卷積層與降采樣，并計(jì)算權(quán)重矩陣，用于后續(xù)的實(shí)際分類。圖片進(jìn)入cnn模型后，在每一層均經(jīng)過前向迭代與后向迭代兩個(gè)過程，每一次迭代生成一個(gè)概率分布，多次迭代后的概率分布進(jìn)行疊加，系統(tǒng)選取概率分布中取得最大值的類別作為最終的分類結(jié)果。

本發(fā)明進(jìn)一步提供一種車損識(shí)別服務(wù)器。

參照?qǐng)D3，圖3為本發(fā)明車損識(shí)別服務(wù)器第一實(shí)施例的功能模塊示意圖。

在第一實(shí)施例中，該車損識(shí)別服務(wù)器包括：

第一分析模塊01，用于接收用戶通過第一終端發(fā)出的包含定損照片的定損請(qǐng)求，利用預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，得到所述定損照片對(duì)應(yīng)的第一車損部位分類信息，并將所述第一車損部位分類信息返回給該第一終端進(jìn)行顯示；

本實(shí)施例中，服務(wù)器接收用戶通過第一終端(例如，手機(jī)、平板電腦、手持設(shè)備等)發(fā)出的一個(gè)包含用戶上傳的包括待定損車損部位的定損照片(例如，車損部位的特寫照片)的定損請(qǐng)求。在一種實(shí)施方式中，可在第一終端中預(yù)先安裝車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app，用戶打開該車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app并通過該車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app向服務(wù)器發(fā)送定損請(qǐng)求；在另一種實(shí)施方式中，第一終端中預(yù)先安裝有瀏覽器系統(tǒng)，用戶可以通過該瀏覽器系統(tǒng)訪問服務(wù)器，并通過該瀏覽器系統(tǒng)向服務(wù)器發(fā)送定損請(qǐng)求。

服務(wù)器在收到用戶發(fā)出的包含定損照片的定損請(qǐng)求后，利用預(yù)先生成的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)獲取的定損照片進(jìn)行分析，以分析出所述定損照片對(duì)應(yīng)的第一車損部位分類信息(例如，車前方、側(cè)面、車尾、整體等)，并將分析出的第一車損部位分類信息返回給該第一終端并在該第一終端的預(yù)先確定的操作界面進(jìn)行顯示(例如，將分析出的第一車損部位分類信息返回給該第一終端的車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app并在該車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app生成的操作界面上進(jìn)行顯示)。

第二分析模塊02，用于若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述第一車損部位分類信息的拒絕指令，則再次利用預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，得到所述定損照片對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息，并將所述第二車損部位分類信息返回給該第一終端進(jìn)行顯示；

服務(wù)器接收該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述第一車損部位分類信息的反饋信息，如確認(rèn)所述第一車損部位分類信息無誤的確認(rèn)指令或否定所述第一車損部位分類信息的拒絕指令。需要說明的是，本實(shí)施例中，服務(wù)器可以接收用戶通過按鈕、觸摸、按壓、搖晃手機(jī)、指紋等多種方式發(fā)送的指令，如在該第一終端的預(yù)先確定的操作界面上顯示所述第一車損部位分類信息后，用戶可以通過長按該第一終端屏幕或短按該第一終端屏幕的方式向服務(wù)器發(fā)送對(duì)所述第一車損部位分類信息的反饋信息如確認(rèn)指令、拒絕指令等，在此不做限定，本實(shí)施例中僅以用戶通過該第一終端上點(diǎn)擊按鈕的方式向服務(wù)器發(fā)送反饋信息為例進(jìn)行具體說明。該第一終端的預(yù)先確定的操作界面包括車損部位分類信息顯示區(qū)域、車損部位分類信息確認(rèn)按鈕及車損部位分類信息拒絕按鈕；若該用戶通過所述車損部位分類信息確認(rèn)按鈕確認(rèn)所述第一車損部位分類信息，則服務(wù)器結(jié)束車損部位識(shí)別流程，或者，若該用戶通過所述車損部位分類信息拒絕按鈕拒絕所述第一車損部位分類信息，則服務(wù)器再次利用生成的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)獲取的定損照片進(jìn)行分析，以分析出所述定損照片對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息，該第二車損部位分類信息為利用第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)獲取的所述定損照片進(jìn)行重新分析后得到的，該第二車損部位分類信息可與所述第一車損部位分類信息相同，也可與所述第一車損部位分類信息不同。將分析出的第二車損部位分類信息返回給該第一終端并在該第一終端的預(yù)先確定的操作界面進(jìn)行顯示。

人工識(shí)別模塊03，用于若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述第二車損部位分類信息的拒絕指令，則向預(yù)先確定的第二終端發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損部位進(jìn)行人工識(shí)別。

若該用戶通過所述車損部位分類信息確認(rèn)按鈕確認(rèn)所述第二車損部位分類信息，則服務(wù)器結(jié)束車損部位識(shí)別流程，或者，若該用戶通過所述車損部位分類信息拒絕按鈕拒絕所述第二車損部位分類信息，則服務(wù)器向預(yù)先確定的第二終端(例如，車險(xiǎn)定損人員的終端)發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損部位進(jìn)行人工識(shí)別。

本實(shí)施例通過預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)定損照片進(jìn)行分析得到第一車損部位分類信息，若用戶否定該第一車損部位分類信息，則再次利用預(yù)設(shè)的第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析得到第二車損部位分類信息，若用戶否定該第二車損部位分類信息，則向預(yù)先確定的第二終端發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損部位進(jìn)行人工識(shí)別。由于在與用戶進(jìn)行車損自動(dòng)識(shí)別時(shí)，利用第一預(yù)設(shè)類型模型對(duì)定損照片進(jìn)行兩次自動(dòng)識(shí)別，提高了識(shí)別精度及通過率，節(jié)省了人力物力。而且，在兩次自動(dòng)識(shí)別均無法確認(rèn)車損部位時(shí)，對(duì)定損照片進(jìn)行車損部位人工識(shí)別，避免了因無法自動(dòng)識(shí)別車損部位導(dǎo)致受損部位檢測(cè)遺漏或者是識(shí)別錯(cuò)誤的情況發(fā)生，提高了車損識(shí)別的準(zhǔn)確率和查全率。

進(jìn)一步地，在其他實(shí)施例中，上述第二分析模塊02還用于：

接收該第一終端發(fā)送的定損照片特征區(qū)域，對(duì)所述定損照片特征區(qū)域進(jìn)行分析，得到對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息，其中，所述定損照片特征區(qū)域?yàn)橥ㄟ^如下方式得到：若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的車損部位人工框定指令，則由該第一終端在所述定損照片的顯示區(qū)域的預(yù)設(shè)位置生成預(yù)設(shè)尺寸和形狀的區(qū)域選擇框，該區(qū)域選擇框用于供用戶向預(yù)設(shè)方向調(diào)整當(dāng)前區(qū)域選擇框以框選定損照片特征區(qū)域。

本實(shí)施例中，該第一終端的預(yù)先確定的操作界面還包括定損照片顯示區(qū)域及車損部位人工框定按鈕。若該用戶通過所述車損部位分類信息確認(rèn)按鈕確認(rèn)所述第一車損部位分類信息，則服務(wù)器結(jié)束車損部位識(shí)別流程，或者，若收到用戶通過所述車損部位人工框定按鈕發(fā)出的車損部位人工框定指令或通過所述車損部位分類信息拒絕按鈕拒絕所述第一車損部位分類信息，則該第一終端響應(yīng)該指令(例如，該第一終端的車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app響應(yīng)該指令)，在所述定損照片顯示區(qū)域的預(yù)設(shè)位置(例如，幾何中心位置)生成預(yù)設(shè)尺寸和形狀(例如，x*y像素的長方形)的區(qū)域選擇框，該區(qū)域選擇框用于供用戶人工向預(yù)設(shè)方向(例如，上、下、左、右)動(dòng)態(tài)調(diào)整當(dāng)前區(qū)域選擇框所包含的定損照片區(qū)域的邊界線，以框選出用戶選中的定損照片特征區(qū)域。該第一終端若收到用戶發(fā)出的包含基于所述區(qū)域選擇框選擇的定損照片特征區(qū)域的二次識(shí)別指令，則該第一終端(例如，該第一終端的車險(xiǎn)理賠應(yīng)用程序app)響應(yīng)該二次識(shí)別指令，并將所述定損照片特征區(qū)域發(fā)送給服務(wù)器。服務(wù)器在收到所述定損照片特征區(qū)域后，對(duì)所述定損照片特征區(qū)域進(jìn)行分析，以分析出所述定損照片對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息。

本實(shí)施例中，在初次對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析得到的第一車損部位分類信息被用戶認(rèn)定為錯(cuò)誤分類信息而拒絕時(shí)，在對(duì)所述定損照片進(jìn)行再次分析之前，先由用戶人工框選其認(rèn)定的定損照片特征區(qū)域，再對(duì)該定損照片特征區(qū)域進(jìn)行二次分析得到對(duì)應(yīng)的第二車損部位分類信息。由于在二次分析中，是對(duì)經(jīng)用戶確認(rèn)更細(xì)化的定損照片特征區(qū)域進(jìn)行分析，有效地提高了二次識(shí)別的準(zhǔn)確性。

進(jìn)一步地，在其他實(shí)施例中，所述第一預(yù)設(shè)類型模型的生成步驟包括：根據(jù)預(yù)設(shè)車損部位分類，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫獲取各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片，對(duì)各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片進(jìn)行預(yù)處理，以將所述理賠照片的格式轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)格式；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以生成各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

所述第一預(yù)設(shè)類型模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)模型，所述第一預(yù)設(shè)類型模型生成規(guī)則為：根據(jù)預(yù)設(shè)車損部位分類，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫獲取各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片，對(duì)獲取的各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的理賠照片進(jìn)行預(yù)處理，以將獲取的理賠照片的格式轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)格式(例如，leveldb格式)；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的cnn模型，以生成各個(gè)預(yù)設(shè)車損部位分類對(duì)應(yīng)的cnn模型。訓(xùn)練的目的是優(yōu)化cnn模型內(nèi)各權(quán)重的值，使得cnn模型作為整體在實(shí)際應(yīng)用中可較好地適用于車損部位分類識(shí)別。具體的訓(xùn)練過程如下：訓(xùn)練開始前，系統(tǒng)隨機(jī)且均勻地生成cnn模型內(nèi)各權(quán)重的初始值(例如-0.05至0.05)。采用隨機(jī)梯度下降法對(duì)cnn模型進(jìn)行訓(xùn)練。整個(gè)訓(xùn)練過程可分為向前傳播和向后傳播兩個(gè)階段。在向前傳播階段，系統(tǒng)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)提取樣本，輸入cnn網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算，并得到實(shí)際計(jì)算結(jié)果。在向后傳播過程中，計(jì)算實(shí)際結(jié)果與期望結(jié)果的差值，然后利用誤差最小化定位方法反向調(diào)整各權(quán)重的值，同時(shí)計(jì)算該次調(diào)整產(chǎn)生的有效誤差。訓(xùn)練過程反復(fù)迭代若干次(例如100次)，當(dāng)cnn模型整體有效誤差小于預(yù)先設(shè)定的閾值(例如正負(fù)0.01)時(shí)，訓(xùn)練結(jié)束。

如圖4所示，本發(fā)明第二實(shí)施例提出一種車損識(shí)別服務(wù)器，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，還包括：

第三分析模塊04，用于在接收到該用戶通過第一終端發(fā)出的對(duì)所述第一車損部位分類信息或第二車損部位分類信息的確認(rèn)指令后，通過預(yù)設(shè)的第二預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，確定所述定損照片對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別，根據(jù)預(yù)存的車損部位、車損級(jí)別及修理方式三者間的映射關(guān)系，找出確定的車損部位和車損級(jí)別對(duì)應(yīng)的修理方式，并將確定的車損部位、車損級(jí)別以及對(duì)應(yīng)的修理方式返回給該第一終端進(jìn)行顯示；

所述人工識(shí)別模塊03還用于若接收到該用戶通過該第一終端發(fā)出的對(duì)所述車損級(jí)別或修理方式的拒絕指令，則向預(yù)先確定的第二終端發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損級(jí)別人工識(shí)別或修理方式人工識(shí)別的指令，以對(duì)車損級(jí)別或修理方式進(jìn)行人工識(shí)別。

本實(shí)施例中，該第一終端的預(yù)先確定的操作界面還包括車損級(jí)別信息顯示區(qū)域和修理方式信息顯示區(qū)域，所述車損部位分類信息顯示區(qū)域、車損級(jí)別信息顯示區(qū)域和修理方式信息顯示區(qū)域分別對(duì)應(yīng)一個(gè)選擇項(xiàng)。在該用戶通過所述車損部位分類信息確認(rèn)按鈕確認(rèn)所述第一車損部位分類信息或者第二車損部位分類信息后，服務(wù)器通過預(yù)先生成的第二預(yù)設(shè)類型模型對(duì)所述定損照片進(jìn)行分析，以確定所述定損照片對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別，根據(jù)預(yù)存的車損部位、車損級(jí)別及修理方式三者間的映射關(guān)系，找出確定的車損部位和車損級(jí)別對(duì)應(yīng)的修理方式(例如，對(duì)于鈑金件而言，修理方式包括僅全噴、輕度鈑金、輕度鈑金+全噴、重度鈑金+全噴、更換等)，并將確定的第一車損部位分類信息及其對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別和修理方式返回給該第一終端并在該第一終端的預(yù)先確定的操作界面進(jìn)行顯示，或者，將確定的第二車損部位分類信息及其對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別和修理方式返回給該第一終端并在該第一終端的預(yù)先確定的操作界面進(jìn)行顯示。

若用戶通過所述車損級(jí)別信息顯示區(qū)域?qū)?yīng)的選擇項(xiàng)選中確定的車損級(jí)別，且該用戶通過所述車損部位分類信息拒絕按鈕拒絕選中的車損級(jí)別，則說明用戶認(rèn)為當(dāng)前自動(dòng)識(shí)別出的車損級(jí)別有誤，則服務(wù)器向預(yù)先確定的第二終端(例如，車險(xiǎn)定損人員的終端)發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行車損級(jí)別識(shí)別的指令，以對(duì)車損級(jí)別進(jìn)行人工識(shí)別。

若用戶通過所述修理方式信息顯示區(qū)域?qū)?yīng)的選擇項(xiàng)選中確定的修理方式，且該用戶通過所述車損部位分類信息拒絕按鈕拒絕選中的修理方式，則說明用戶認(rèn)為當(dāng)前自動(dòng)識(shí)別出的修理方式有誤，則服務(wù)器向預(yù)先確定的第二終端(例如，車險(xiǎn)定損人員的終端)發(fā)送對(duì)所述定損照片進(jìn)行修理方式識(shí)別的指令，以對(duì)修理方式進(jìn)行人工識(shí)別。

本實(shí)施例中，在正確識(shí)別出所述定損照片對(duì)應(yīng)的車損部位之后，進(jìn)一步地，還能自動(dòng)識(shí)別出確定的該車損部位所對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別及修理方式，并在識(shí)別出的車損級(jí)別及修理方式有誤時(shí)，進(jìn)行人工識(shí)別，能更加全面的進(jìn)行車損識(shí)別，以更加方便、快捷的進(jìn)行后續(xù)的車損處理。

進(jìn)一步地，在其他實(shí)施例中，所述第二預(yù)設(shè)類型模型的生成步驟包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫獲取各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)數(shù)量定損照片；對(duì)獲取的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的定損照片進(jìn)行預(yù)處理，以將所述定損照片轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)尺寸及預(yù)設(shè)格式；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以生成各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本實(shí)施例中，所述第二預(yù)設(shè)類型模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)模型，所述第二預(yù)設(shè)類型模型的生成步驟包括：服務(wù)器根據(jù)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類，例如，所述預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類包括一級(jí)損傷(例如，未發(fā)生變形、未發(fā)生破裂的損傷)、二級(jí)損傷(例如，2個(gè)以下輕微的可恢復(fù)變形、未發(fā)生破裂的損傷)、三級(jí)損傷(1個(gè)以上嚴(yán)重的可恢復(fù)變形或者3個(gè)以上輕微的可恢復(fù)變形、未發(fā)生破裂的損傷)、四級(jí)損傷(例如，無法人工修復(fù)的損傷)等，從預(yù)設(shè)的車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫(例如，所述車險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)有預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類、車損部位和定損照片三者的映射關(guān)系或標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所述定損照片指的是修理廠在定損時(shí)拍攝的照片)獲取各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)數(shù)量(例如，10萬張)定損照片，例如，獲取10萬張對(duì)應(yīng)左前門，且是一級(jí)損傷的定損照片。服務(wù)器按照預(yù)設(shè)的模型生成規(guī)則，基于獲取的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的定損照片，生成用于分析定損照片對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的第二預(yù)設(shè)類型模型(例如，基于一級(jí)損傷對(duì)應(yīng)的各車損部位已發(fā)生的預(yù)設(shè)數(shù)量定損照片，生成用于分析定損照片對(duì)應(yīng)的車損級(jí)別的第二預(yù)設(shè)類型模型)。

所述預(yù)設(shè)的模型生成規(guī)則為：

對(duì)獲取的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的定損照片進(jìn)行預(yù)處理，以將獲取的定損照片轉(zhuǎn)化成預(yù)設(shè)尺寸，并將轉(zhuǎn)化成預(yù)設(shè)尺寸的定損照片的格式轉(zhuǎn)化為預(yù)設(shè)格式(例如，leveldb格式)；利用轉(zhuǎn)化后的各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的預(yù)設(shè)格式圖片，訓(xùn)練預(yù)設(shè)模型結(jié)構(gòu)的cnn模型，以生成各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別分類的cnn模型。訓(xùn)練的目的是優(yōu)化cnn模型內(nèi)各權(quán)重的值，使得cnn模型作為整體在實(shí)際應(yīng)用中能較好地適用于各個(gè)車損部位對(duì)應(yīng)各個(gè)預(yù)設(shè)車損級(jí)別的分類。cnn模型可以有七層，分別是五個(gè)卷積層、一個(gè)降采樣層和一個(gè)全連接層。其中，卷積層由很多個(gè)特征向量構(gòu)造的特征圖形成，而特征圖的作用就是利用卷積濾波器提取關(guān)鍵特征。降采樣層的作用是通過采樣方法，去除重復(fù)表達(dá)的特征點(diǎn)，減少特征提取的數(shù)量，從而提高網(wǎng)絡(luò)層間數(shù)據(jù)通信效率，可用的采樣方法包括最大采樣法、均值采樣法、隨機(jī)采樣法。全連接層的作用是連接前面的卷積層與降采樣，并計(jì)算權(quán)重矩陣，用于后續(xù)的實(shí)際分類。圖片進(jìn)入cnn模型后，在每一層均經(jīng)過前向迭代與后向迭代兩個(gè)過程，每一次迭代生成一個(gè)概率分布，多次迭代后的概率分布進(jìn)行疊加，系統(tǒng)選取概率分布中取得最大值的類別作為最終的分類結(jié)果。

需要說明的是，在本文中，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者裝置不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者裝置所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括該要素的過程、方法、物品或者裝置中還存在另外的相同要素。

通過以上的實(shí)施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到上述實(shí)施例方法可借助軟件加必需的通用硬件平臺(tái)的方式來實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然也可以通過硬件來實(shí)現(xiàn)，但很多情況下前者是更佳的實(shí)施方式?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)(如rom/ram、磁碟、光盤)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)終端設(shè)備(可以是手機(jī)，計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，空調(diào)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述的方法。

以上參照附圖說明了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，并非因此局限本發(fā)明的權(quán)利范圍。上述本發(fā)明實(shí)施例序號(hào)僅僅為了描述，不代表實(shí)施例的優(yōu)劣。另外，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。

本領(lǐng)域技術(shù)人員不脫離本發(fā)明的范圍和實(shí)質(zhì)，可以有多種變型方案實(shí)現(xiàn)本發(fā)明，比如作為一個(gè)實(shí)施例的特征可用于另一實(shí)施例而得到又一實(shí)施例。凡在運(yùn)用本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)，均應(yīng)在本發(fā)明的權(quán)利范圍之內(nèi)。