車輛定損方法及裝置、計算機可讀存儲介質(zhì)、終端制造方法及圖紙

一種車輛定損方法及裝置、計算機可讀存儲介質(zhì)、終端，所述方法包括以下步驟：確定定損圖片，所述定損圖片示出有損壞部件；確定所述定損圖片與模板圖片的差值，所述模板圖片示出有與所述損壞部件匹配的正常部件；根據(jù)所述差值確定損壞程度。本發(fā)明專利技術方案可以通過用戶提供的碰撞位置或者損壞部件的照片，準確地確定損壞程度，提高便利性。

Vehicle Damage Determination Method and Device, Computer Readable Storage Medium and Terminal

The method includes the following steps: determining the fixed-loss picture, which shows the damaged parts; determining the difference between the fixed-loss picture and the template picture, which shows the normal parts matching the damaged parts; and determining the damage degree according to the difference. The scheme of the invention can accurately determine the degree of damage and improve convenience through the collision position provided by the user or the photos of the damaged parts.

【技術實現(xiàn)步驟摘要】
車輛定損方法及裝置、計算機可讀存儲介質(zhì)、終端
本專利技術涉及汽車
，尤其是涉及一種車輛定損方法及裝置、計算機可讀存儲介質(zhì)、終端。
技術介紹
在現(xiàn)有技術中，當發(fā)生車輛碰撞或其它形式的損壞時，需要用戶或定損員親自到現(xiàn)場確認損壞程度，效率較低，并且便利性較差。雖然有的用戶會對碰撞位置或者損壞部件進行拍照，進而根據(jù)定損照片預判損壞情況。但是，對于碰撞位置或者損壞部件的照片，用戶或定損員也只能通過肉眼觀察及依賴經(jīng)驗判斷損壞程度，準確率較差。
技術實現(xiàn)思路
本專利技術解決的技術問題是提供一種車輛定損方法及裝置、計算機可讀存儲介質(zhì)、終端，可以通過用戶提供的碰撞位置或者損壞部件的照片，準確地確定損壞程度，提高便利性。為解決上述技術問題，本專利技術實施例提供一種車輛定損方法，包括以下步驟：確定定損圖片，所述定損圖片示出有損壞部件；確定所述定損圖片與模板圖片的差值，所述模板圖片示出有與所述損壞部件匹配的正常部件；根據(jù)所述差值確定損壞程度。可選的，所述確定定損圖片包括：獲取用戶上傳的損壞信息，所述損壞信息包括示出了所述損壞部件的上傳圖片；從所述上傳圖片中提取所述定損圖片。可選的，所述損壞信息還包括所述損壞部件在車輛上的位置。可選的，從所述上傳圖片中提取所述定損圖片包括：從所述上傳圖片中識別出所述損壞部件；根據(jù)識別出的所述損壞部件，從所述上傳圖片中提取所述定損圖片。可選的，從所述上傳圖片中識別出所述損壞部件包括：采用圖像識別算法從所述上傳圖片中識別出所述損壞部件。可選的，從所述上傳圖片中提取所述定損圖片包括：采用圖像分割算法從所述上傳圖片中提取所述定損圖片。可選的，所述圖像分割算法包括：基于邊緣檢測的圖像分割算法、基于閾值的圖像分割算法或基于區(qū)域生長的圖像分割算法。可選的，確定所述定損圖片與模板圖片的差值包括：采用哈希算法確定所述定損圖片與模板圖片的差值。可選的，所述采用哈希算法確定所述定損圖片與模板圖片的差值包括：所述采用哈希算法確定所述定損圖片與模板圖片的差值包括：基于所述定損圖片的哈希值與所述模板圖片的哈希值，確定所述差值。可選的，為所述定損圖片構(gòu)造哈希值包括：將所述定損圖片轉(zhuǎn)換為預設級別的灰度圖片，并且劃分為預設數(shù)目的單元格，每個單元格內(nèi)具有多個像素點，每個像素點具有灰度值；在每個單元格內(nèi)，計算所述多個像素點的灰度值的平均值，以作為每個單元格的灰度平均值；基于所述每個單元格的灰度平均值，計算所述預設數(shù)目的單元格的總灰度平均值；遍歷所述灰度圖片的每個單元格，如果所述單元格的灰度平均值大于或等于所述總灰度平均值，所述單元格的記錄結(jié)果為第一數(shù)值，否則為不同于所述第一數(shù)值的第二數(shù)值；將所述預設數(shù)目的單元格的記錄結(jié)果作為哈希值，所述哈希值的位數(shù)與所述預設數(shù)目相同。可選的，在將所述定損圖片轉(zhuǎn)為預設級別的灰度圖片，并且劃分為預設數(shù)目的單元格之前，為所述定損圖片構(gòu)造哈希值還包括：縮小所述定損圖片的尺寸。可選的，基于所述定損圖片的哈希值與所述模板圖片的哈希值，確定所述差值包括：逐位比較所述定損圖片與所述模板圖片的記錄結(jié)果，計算記錄結(jié)果不同的單元格的數(shù)目，以作為所述差值。可選的，根據(jù)所述差值確定損壞程度包括：根據(jù)所述差值與一個或多個預設閾值的比較結(jié)果，判斷損壞等級。可選的，根據(jù)所述差值與一個或多個預設閾值的比較結(jié)果，判斷損壞等級包括：如果所述差值小于第一預設閾值，則判斷所述損壞等級為無損壞；如果所述差值大于等于第一預設閾值且小于第二預設閾值，則判斷所述損壞等級為輕度損壞；如果所述差值大于等于第二預設閾值且小于第三預設閾值，則判斷所述損壞等級為中度損壞；如果所述差值大于等于第三預設閾值且小于第四預設閾值，則判斷所述損壞等級為重度損壞；如果所述差值大于等于第四預設閾值，則判斷為無效結(jié)果；其中，所述第一預設閾值小于所述第二預設閾值，所述第二預設閾值小于所述第三預設閾值，所述第三預設閾值小于所述第四預設閾值。可選的，所述的車輛定損方法還包括：對于所述損壞部件，查詢建議購買信息和/或建議維修信息；向用戶發(fā)出所述建議購買信息和/或建議維修信息。為解決上述技術問題，本專利技術實施例提供一種車輛定損裝置，包括：圖片確定模塊，適于確定定損圖片，所述定損圖片示出有損壞部件；差值確定模塊，適于確定所述定損圖片與模板圖片的差值，所述模板圖片示出有與所述損壞部件匹配的正常部件；損壞確定模塊，適于根據(jù)所述差值確定損壞程度。為解決上述技術問題，本專利技術實施例提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機指令，所述計算機指令運行時執(zhí)行上述車輛定損方法的步驟。為解決上述技術問題，本專利技術實施例提供一種終端，包括存儲器和處理器，所述存儲器上存儲有能夠在所述處理器上運行的計算機指令，所述處理器運行所述計算機指令時執(zhí)行上述車輛定損方法的步驟。與現(xiàn)有技術相比，本專利技術實施例的技術方案具有以下有益效果：在本專利技術實施例中，確定定損圖片，所述定損圖片示出有損壞部件；確定所述定損圖片與模板圖片的差值，所述模板圖片示出有與所述損壞部件匹配的正常部件；根據(jù)所述差值確定損壞程度。采用上述方案，可以通過用戶提供的碰撞位置或者損壞部件的照片，準確地確定出定損圖片與模板圖片的差值，從而準確地確定損壞程度，提高便利性。進一步，在本專利技術實施例中，對于損壞部件，查詢并提供購買替換件和/或維修損壞部件的建議，增強便利性和經(jīng)濟性。附圖說明圖1是本專利技術實施例中一種車輛定損方法的流程圖；圖2是圖1中步驟S11的一種具體實現(xiàn)方式的流程圖；圖3是圖2中步驟S22的一種具體實現(xiàn)方式的流程圖；圖4是本專利技術實施例中一種采用哈希算法確定定損圖片與模板圖片的差值的步驟的流程圖；圖5是圖4中步驟S41的一種具體實施方式的流程圖；圖6是本專利技術實施例中一種根據(jù)差值與一個或多個預設閾值的比較結(jié)果，判斷損壞等級的步驟的流程圖；圖7是本專利技術實施例中一種車輛定損裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖8是圖7中圖片確定模塊71的一種具體實施方式的結(jié)構(gòu)示意圖；圖9是圖8中提取子模塊82的一種具體實施方式的結(jié)構(gòu)示意圖；圖10是本專利技術實施例中一種差值確定子模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；圖11是圖10中哈希值構(gòu)造子模塊101的一種具體實施方式的結(jié)構(gòu)示意圖；圖12是本專利技術實施例中一種等級判斷子模塊的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式在現(xiàn)有技術中，當發(fā)生車輛碰撞或其它形式的損壞時，需要用戶或定損員親自到現(xiàn)場確認損壞程度，效率較低，并且便利性較差。雖然有的用戶會對碰撞位置或者損壞部件進行拍照，進而根據(jù)現(xiàn)場照片預判損壞情況。但是，對于碰撞位置或者損壞部件的照片，用戶或定損員也只能通過肉眼觀察及依賴經(jīng)驗判斷損壞程度，準確率較差。本專利技術的專利技術人經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術主要依賴用戶或定損員的人工操作，無法通過定損照片準確地判斷損壞程度。這是因為，不同用戶或不同的定損員具有不同的判斷經(jīng)驗和定損技巧，無論在判斷的準確性還是定損的精確度方面，人工操作都很難達到機械化自動操作的水平，容易發(fā)生判斷失誤，或是定損不當?shù)膯栴}。在本專利技術實施例中，確定定損圖片，所述定損圖片示出有損壞部件；確定所述定損圖片與模板圖片的差值，所述模板圖片示出有與所述損壞部件匹配的正常部件；根據(jù)所述差值確定損壞程度。采用上述方案，可以通過用戶提供的碰撞位置或者損壞部件的照片，準確地確定出定損圖片與模板圖片的差值，從而準確地確定損壞程度，提高便利性。為本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術保護點】
1.一種車輛定損方法，其特征在于，包括以下步驟：確定定損圖片，所述定損圖片示出有損壞部件；確定所述定損圖片與模板圖片的差值，所述模板圖片示出有與所述損壞部件匹配的正常部件；根據(jù)所述差值確定損壞程度。

【技術特征摘要】
1.一種車輛定損方法，其特征在于，包括以下步驟：確定定損圖片，所述定損圖片示出有損壞部件；確定所述定損圖片與模板圖片的差值，所述模板圖片示出有與所述損壞部件匹配的正常部件；根據(jù)所述差值確定損壞程度。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車輛定損方法，其特征在于，所述確定定損圖片包括：獲取用戶上傳的損壞信息，所述損壞信息包括示出了所述損壞部件的上傳圖片；從所述上傳圖片中提取所述定損圖片。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的車輛定損方法，其特征在于，所述損壞信息還包括所述損壞部件在車輛上的位置。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的車輛定損方法，其特征在于，從所述上傳圖片中提取所述定損圖片包括：從所述上傳圖片中識別出所述損壞部件；根據(jù)識別出的所述損壞部件，從所述上傳圖片中提取所述定損圖片。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的車輛定損方法，其特征在于，從所述上傳圖片中識別出所述損壞部件包括：采用圖像識別算法從所述上傳圖片中識別出所述損壞部件。6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的車輛定損方法，其特征在于，從所述上傳圖片中提取所述定損圖片包括：采用圖像分割算法從所述上傳圖片中提取所述定損圖片。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的車輛定損方法，其特征在于，所述圖像分割算法包括：基于邊緣檢測的圖像分割算法、基于閾值的圖像分割算法或基于區(qū)域生長的圖像分割算法。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車輛定損方法，其特征在于，確定所述定損圖片與模板圖片的差值包括：采用哈希算法確定所述定損圖片與模板圖片的差值。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的車輛定損方法，其特征在于，所述采用哈希算法確定所述定損圖片與模板圖片的差值包括：為所述定損圖片構(gòu)造哈希值，所述哈希值的位數(shù)與所述模板圖片的哈希值的位數(shù)相同；基于所述定損圖片的哈希值與所述模板圖片的哈希值，確定所述差值。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的車輛定損方法，其特征在于，為所述定損圖片構(gòu)造哈希值包括：將所述定損圖片轉(zhuǎn)換為預設級別的灰度圖片，并且劃分為預設數(shù)目的單元格，每個單元格內(nèi)具有多個像素點，每個像素點具有灰度值；在每個單元格內(nèi)，計算所述多個像素點的灰度值的平均值，以作為每個單元格的灰度平均值；基于所述每個單元格的灰度平均值，計算所述預設數(shù)目的單元格的總灰度平均值；遍歷所述灰度圖片的每個單元格，如果所述單元格的灰度平均值大于或等于所述總灰度平均值，所述單元格的記錄結(jié)果為第一數(shù)值，否則為不同于所述第一數(shù)值的第二數(shù)值；將所述預設數(shù)目的單元格的記錄結(jié)果作為哈希值，所述哈希值的位數(shù)與所述預設數(shù)目相同。11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的車輛定損方法，其特征在于，在將所述定損圖片轉(zhuǎn)為預設級別的灰度圖片，并且劃分為預設數(shù)目的單元格之前，為所述定損圖片構(gòu)造哈希值還包括：縮小所述定損圖片的尺寸。12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的車輛定損方法，其特征在于，基于所述定損圖片的哈希值與所述模板圖片的哈希值，確定所述差值包括：逐位比較所述定損圖片與所述模板圖片的記錄結(jié)果，計算記錄結(jié)果不同的單元格的數(shù)目，以作為所述差值。13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車輛定損方法，其特征在于，根據(jù)所述差值確定損壞程度包括：根據(jù)所述差值與一個或多個預設閾值的比較結(jié)果，判斷損壞等級。14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的車輛定損方法，其特征在于，根據(jù)所述差值與一個或多個預設閾值的比較結(jié)果，判斷損壞等級包括：如果所述差值小于第一預設閾值，則判斷所述損壞等級為無損壞；如果所述差值大于等于第一預設閾值且小于第二預設閾值，則判斷所述損壞等級為輕度損壞；如果所述差值大于等于第二預設閾值且小于第三預設閾值，則判斷所述損壞等級為中度損壞；如果所述差值大于等于第三預設閾值且小于第四預設閾值，則判斷所述損壞等級為重度損壞；如果所述差值大于等于第四預設閾值，則判斷為無效結(jié)果；其中，所述第一預設閾值小于所述第二預設閾值，所述第二預設閾值小于所述第三預設閾值，所述第三預設閾值小于所述第四預設閾值。15.根據(jù)權(quán)利要求1所述的車輛定損方法，其特征在于，還包括：對于所述損壞部件，查詢建議購買信息和/或建議維修信息；向用戶發(fā)出所述建議購買信息和/或建議維修信息。16.一種車輛定損裝置，其特征在于，包括：圖片確定模塊，適于確定定損圖片，所述定損圖片示出有損壞部件；差值確定模塊，適于確定所述定損圖片與模板圖片的差值，所述模板圖片示出有與所述損壞部件匹配的正常部件；損壞確定模塊，適于根據(jù)所述差值確定損壞程度。17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的車輛定損裝置，其特征在于，所述圖片確定模塊包括：信息獲取子模塊，適于獲取用戶上傳的損...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：黃忠睿，熊正橋，高愛樂，
申請(專利權(quán))人：上海擎感智能科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：上海,31