(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 202210857017.3 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 平雅君　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 薛平　杨丹 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06V 20/10(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 贷后管理方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种贷后管 理方法及装置， 属 于人工智能， 其中该方法包括： 从遥感卫星获取 遥感图像； 确定需进行贷后管理的项目； 确定遥 感图像中与所述项目相关的区域内的遥感图像； 通过预设时间段内所述区域内遥感图像的变化， 确定项目的变化； 根据所述变化趋势进行贷后管 理。 本发明可 以实现实时的贷后管理， 解决了企 业在传统经济评估中数据滞后且不易获取的问 题， 方便对企业经营状况进行评估并预测其经济 走势。 权利要求书3页 说明书8页 附图3页 CN 115170293 A 2022.10.11 CN 115170293 A 1.一种贷后管理方法， 其特 征在于， 包括： 从遥感卫星获取遥感图像； 确定需进行贷后管理的项目； 确定遥感图像中与所述项目相关的区域内的遥感图像； 通过预设时间段内所述区域内遥感图像的变化， 确定项目的变化； 根据所述变化趋势进行贷后管理。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 进一步包括以下处理之一或者其组合的预处 理： 数据筛选， 几何校正， 影 像融合， 图像镶嵌， 图像裁 剪。 3.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 进一 步包括： 对获取的遥感图像根据以下因素之一或者其组合进行存储： 遥感影像的空间分辨率、 影像位置、 影 像采集时间。 4.如权利要求1至3任一所述的方法， 其特征在于， 采用以下方式之一或者其组合确定 通过预设时间段内所述区域内遥感图像的变化， 确定项目的变化： 利用faster  r‑cnn深度学习算法对区域内的遥感图像进行变化检测； 利用基于深度学习的图像分割算法通过遥感图像对区域内的土地利用情况进行动态 监测； 利用基于深度 学习的目标检测算法通过遥感图像识别区域内的特定地物目标， 并定期 统计数量及变化情况； 利用遥感图像反演技 术通过遥感图像对区域内的环境进行监测。 5.如权利要求1至3任一所述的方法， 其特征在于， 根据所述变化趋势进行以下风险评 估之一或者 其组合后进行贷后管理： 通过遥感图像获取工程项目的演变， 评估是否按照工期在进行建 设的项目风险； 包括以下内容之一或者 其组合的生产风险： 通过遥感图像获取生产厂房占地及变化、 仓库占地及变化、 生产厂内营运车辆变化、 或 生产厂内运输设备的变化 来评估是否有生产风险； 通过遥感图像获取企业自建设以来是否出现过影响企业生产的事件来评估是否有生 产风险； 通过遥感图像获取企业周边环境变化， 确定企业是否存在环境问题来评估是否有生产 风险； 包括以下内容之一或者 其组合的市场风险： 通过遥感图像获取企业每日运输方式、 或运输设备变化， 以及是否与市场季节变化一 致来评估是否有市场风险； 通过遥感图像获得周边企业是否存在拆迁、 转移工业园区现象来评估是否有市场风 险； 通过遥感图像获得周边企业热度图， 判断对方生产经营状况， 确定该周边企业所属地 区整体业 务经营趋势来评估是否有市场风险。 6.一种贷后管理装置， 其特 征在于， 包括： 数据模块， 用于从遥感卫星获取遥感图像；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115170293 A 2项目模块， 用于确定需进行贷后管理的项目； 图像模块， 用于确定 遥感图像中与所述项目相关的区域内的遥感图像； 检测模块， 用于通过 预设时间段内所述区域内遥感图像的变化， 确定项目的变化； 管理模块， 用于根据所述变化趋势进行贷后管理。 7.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 进一 步包括： 预处理模块， 用于进行以下处理之一或者其组合的预处理： 数据筛选， 几何校正， 影像 融合， 图像镶嵌， 图像裁 剪。 8.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 进一 步包括： 存储模块， 用于对获取的遥感图像根据以下因素之一或者其组合进行存储： 遥感影像 的空间分辨 率、 影像位置、 影 像采集时间。 9.如权利要求6至8任一所述的装置， 其特征在于， 检测模块进一步用于采用以下方式 之一或者 其组合确定通过 预设时间段内所述区域内遥感图像的变化， 确定项目的变化： 利用faster  r‑cnn深度学习算法对区域内的遥感图像进行变化检测； 利用基于深度学习的图像分割算法通过遥感图像对区域内的土地利用情况进行动态 监测； 利用基于深度 学习的目标检测算法通过遥感图像识别区域内的特定地物目标， 并定期 统计数量及变化情况； 利用遥感图像反演技 术通过遥感图像对区域内的环境进行监测。 10.如权利要求6至8任一所述的装置， 其特征在于， 管理模块进一步用于根据 所述变化 趋势进行以下风险评估之一或者 其组合后进行贷后管理： 通过遥感图像获取工程项目的演变， 评估是否按照工期在进行建 设的项目风险； 包括以下内容之一或者 其组合的生产风险： 通过遥感图像获取生产厂房占地及变化、 仓库占地及变化、 生产厂内营运车辆变化、 或 生产厂内运输设备的变化 来评估是否有生产风险； 通过遥感图像获取企业自建设以来是否出现过影响企业生产的事件来评估是否有生 产风险； 通过遥感图像获取企业周边环境变化， 确定企业是否存在环境问题来评估是否有生产 风险； 包括以下内容之一或者 其组合的市场风险： 通过遥感图像获取企业每日运输方式、 或运输设备变化， 以及是否与市场季节变化一 致来评估是否有市场风险； 通过遥感图像获得周边企业是否存在拆迁、 转移工业园区现象来评估是否有市场风 险； 通过遥感图像获得周边企业热度图， 判断对方生产经营状况， 确定该周边企业所属地 区整体业 务经营趋势来评估是否有市场风险。 11.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一所述方 法。 12.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115170293 A 3