(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211352917.9 (22)申请日 2022.11.01 (71)申请人 之江实验室 地址 311100 浙江省杭州市余杭区中泰街 道之江实验室南湖总部 (72)发明人 董今妮　那崇宁　杨佳熹　丁锴　 (74)专利代理 机构 杭州浙科专利事务所(普通 合伙) 33213 专利代理师 孙孟辉 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/10(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06Q 30/00(2012.01)G06Q 40/08(2012.01) (54)发明名称 一种两阶段车险反欺诈图像采集质检方法、 装置和系统 (57)摘要 本发明公开一种两阶段车险反欺诈图像采 集质检方法、 装置和系统， 该方法包括： 步骤一， 采集车险现场图片， 标注车辆朝向； 步骤二， 对采 集车险现场图片进行目标检测， 筛选得到目标坐 标； 步骤三， 根据车辆朝向和目标坐标， 计算目标 坐标位于整车的具体部位； 步骤四， 根据步骤二 筛选得到的目标坐标， 对车险现场图片进行车辆 部件检测， 得到车辆部件坐标， 并进行筛选， 得到 距离目标坐标最近的车辆部件； 步骤五， 根据步 得到的目标坐标位于整车的具体部位和距离目 标坐标最近的车辆部件， 得到距离目标坐标最近 的车辆部件位于整车的位置， 并抽象化为结构化 数据。 本发 明避免了传统保险行业中存在的低质 量图片， 以及人工识别耗费的大量时间。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 115410174 A 2022.11.29 CN 115410174 A 1.一种两阶段车险反欺诈图像采集质检方法， 其特征在于， 首先在第一阶段判断车损 目标在车辆上的位置， 然后在第二阶段判断出与车损目标距离最近的车辆部件并抽象为结 构化数据， 具体包括以下步骤： 步骤一， 采集车险现场图片， 并通过 车险理赔流 程终端， 标注指向型箭头， 即车辆朝向； 步骤二， 对采集车险现场图片进行目标检测， 得到车损目标的置信度分数， 并筛选得到 目标坐标； 步骤三， 根据步骤一中标注的车辆朝向和步骤二中的目标坐标， 得到目标坐标位于整 车的具体部位； 步骤四， 根据步骤二筛选得到的目标坐标， 对车险现场图片进行车辆部件检测， 得到车 辆部件的置信度分数和部件坐标， 并进行筛 选， 得到距离目标坐标最近的车辆 部件； 步骤五， 根据步骤三中得到的目标坐标位于整车的具体部位和步骤四中得到的距离目 标坐标最近的车辆部件， 得到距离目标坐标最近的车辆部件位于整车 的位置， 并抽象化为 结构化数据。 2.如权利要求1所述的一种两阶段车险反欺诈图像采集质检方法， 其特征在于， 所述车 险现场图片包括车现场图、 车辆损伤细节图， 所述车现场图包括 从左前， 右前， 左侧面， 右侧 面， 左后， 右后， 六个角度分别对车辆进 行拍摄的图片， 且图片中显示为车辆整 车露出， 且车 辆占比不小于整张图片8 0%； 所述车辆损伤细节图显示为车辆损伤所在的细节部位； 所述指 向型箭头由车尾至车头， 指出 车现场图中车的朝向。 3.如权利要求2所述的一种两阶段车险反欺诈图像采集质检方法， 其特征在于， 所述步 骤二中的目标检测具体为： 采用Yolov5算法对 车现场图 以及车辆损伤细节图进 行识别得到 车损的目标坐标。 4.如权利要求1所述的一种两阶段车险反欺诈图像采集质检方法， 其特征在于， 所述步 骤三中的目标坐标位于整车的具体部位的计算方法包括以下步骤： 1） 计算目标坐标与车辆各部分中心点距离， 公式如下： 其中， 为2‑范数， 可以取0， 1， 2， 分别代表整车的具体部位包括的车前部、 中部和 后部， 代表目标坐标， 当 取0， 1， 2时， 分别为车前部、 中部和后部中心点坐标， 计算方 法如下： 其中， 为车头坐标， 为车尾坐标； 2） 根据目标坐标与车辆各部分中心点距离， 得到目标坐标 所处位置指示 ， 公式如下： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115410174 A 2其中， 为目标坐标所处位置指示， 0代表目标坐标位于车前部， 1代表目标坐标位于车 中部， 2代表目标坐标位于车后部； 为目标坐标与 车辆各部分中心点距离的最小值， 计算 公式如下： 。 5.如权利要求1所述的一种两阶段车险反欺诈图像采集质检方法， 其特征在于， 所述步 骤四具体为： 对车险现场图片进 行目标检测， 得到所有部件坐标， 利用步骤二筛选得到的目 标坐标， 计算目标坐标与所有部件坐标的距离， 选择距离最小的部件， 作为距离目标坐标最 近的车辆 部件。 6.一种两阶段车险反欺诈图像采集质检系统， 其特征在于， 包括： 车险理赔流程终端、 车险理赔流 程云数据库、 图像识别分类模块； 所述车险理赔流程终端基于人工智能模型辅助车险现场取证， 收集车险数据信息， 包 括： 车现场图、 车辆损伤细节图； 所述车险理赔流程云数据库用于存储和检索调用在车险理赔流程中采集的历史图像 数据； 所述图像识别分类模块基于计算机视觉算法提取车损信 息， 得到车损目标和其相对位 置， 并转化为结构化数据信息 。 7.一种两阶段车险反欺诈图像采集质检装置， 其特征在于， 包括一个或多个处理器， 用 于实现权利要求1至 5中任一项所述的一种两阶段 车险反欺诈图像采集质检方法。 8.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有程序， 该程序被处理器执行时， 实现权利要求1至 5中任一项所述的一种两阶段 车险反欺诈图像采集质检方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115410174 A 3