CN108596047A - 车损识别方法、智能终端以及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及汽车领域，公开了一种车损识别方法、智能终端以及计算机可读存储介质。本发明中，获取事故车辆的车损照片以及事故车辆的型号；根据事故车辆的型号获取与型号对应的车辆照片；根据车损照片和车辆照片确定事故车辆的车损部位和车损类型；根据事故车辆的车损信息以及预先设置的车损信息与待赔偿金额的对应关系，确定事故车辆的待赔偿金额，其中，事故车辆的车损信息至少包括：事故车辆的型号、车损部位以及车损类型。能够自动识别车损，确认待赔偿金额，处理事故方便、快捷，同时为开车新手提供理赔依据，降低被欺骗的几率，提高用户体验。

Description

车损识别方法、智能终端以及计算机可读存储介质

技术领域

本发明实施例涉及汽车领域，特别涉及车损识别方法、智能终端以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着城市化的发展，汽车在人们的日常生活中扮演的角色日益重要。但随着汽车数量的增多，驾驶汽车的安全问题也越来越受到重视，但驾车事故依然层出不穷。目前，对于驾车事故的处理方法越来越完善，若遇到大事故，则在确认人员安全的情况下立即报警，保留证据，并报给保险公司；遇到小事故，人们一般优先选择私下解决；若不能达成协议，则报警处理。

发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的事故处理方法速度较慢，且若开车新手上路，遇到小事故时，若不清楚应赔偿的价格，容易被人欺骗。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种车损识别方法、智能终端以及计算机可读存储介，能够自动识别车损，确认待赔偿金额，处理事故方便、快捷，同时为开车新手提供理赔依据，降低被欺骗的几率，提高用户体验。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种车损识别方法，包括：获取事故车辆的车损照片以及事故车辆的型号；根据事故车辆的型号获取与型号对应的车辆照片；根据车损照片和车辆照片确定事故车辆的车损部位和车损类型；根据事故车辆的车损信息以及预先设置的车损信息与待赔偿金额的对应关系，确定事故车辆的待赔偿金额，其中，事故车辆的车损信息至少包括：事故车辆的型号、车损部位以及车损类型。

本发明的实施方式还提供了一种智能终端，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的车损识别方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的车损识别方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，获取事故车辆的车损照片以及事故车辆的型号；根据事故车辆的型号获取与型号对应的车辆照片；根据车损照片和车辆照片确定事故车辆的车损部位和车损类型；根据事故车辆的车损信息以及预先设置的车损信息与待赔偿金额的对应关系，确定事故车辆的待赔偿金额，其中，事故车辆的车损信息至少包括：事故车辆的型号、车损部位以及车损类型。根据车损照片和车辆照片自动确定车损部位和车损类型，为后续自动确定待赔偿金额提供车损信息，根据获取的车损信息和预先设置的对应关系，自动确定事故车辆的待赔偿金额，小事故无需请专业人士前来帮忙，自动识别车损，确认待赔偿金额，方便快捷，同时为开车新手提供理赔依据，降低被欺骗的几率，提高用户体验。

另外，获取事故车辆的车损照片，具体为：通过红外摄像头或者三维摄像头获取事故车辆的车损照片。通过红外摄像头或三维摄像头，拍摄的车损照片更加清楚，使得车损识别的结果更加的准确。

另外，根据车损照片和车辆照片确定事故车辆的车损部位和车损类型，具体包括：根据车损照片确定事故车辆的车损部位；获取车损照片的第一特征参数与车辆照片的第二特征参数，其中，第一特征参数至少包括：车损部位的形状和颜色，所述第二特征参数至少包括：车辆照片中相应部位的形状和颜色；根据第一特征参数和第二特征参数确定事故车辆的车损类型。提供了一种根据车损照片和车辆照片中的颜色和形状，来确定车损部位和车损类型的实施方式。

另外，车损照片，具体包括：事故车辆的车损部位的特写照片以及包含事故车辆的车损部位的全景照片；根据车损照片确定事故车辆的车损部位，具体为：识别全景照片中事故车辆的车损部位；获取车损照片的第一特征参数，具体为：获取特写照片的第一特征参数。根据全景照片获取车损部位，根据特写照片确定第一特征参数，分别选取不同的照片来获取不同的车损信息，使得获取的车损信息更加的准确，从而进一步地保证了车损识别结果的准确性。

另外，在确定事故车辆的待赔偿金额之后，还包括：判断待赔偿金额是否大于预设阈值；当判定待赔偿金额大于预设阈值时，发出用于建议用户走保险维修途径的提示信息；当判定待赔偿金额不大于预设阈值时，发出用于建议用户私下解决的提示信息。根据确定的待赔偿金额的不同，为用户提供不同的处理方案，提高了用户体验。

另外，确定事故车辆的待赔偿金额之后，还包括：提供在事故车辆预设范围内的维修点的信息，供用户进行预约维修。在确定待赔偿金额后，为用户提供在事故车辆预设范围内的维修点的信息，用户根据该维修点的信息可以直接预约维修，方便用户的使用，进一步提高用户体验。

另外，在获取事故车辆的车损照片之前，还包括：发出用于提示用户正确拍摄车损照片的提示信息，其中，提示信息至少包括：拍摄全景照片时需框出车损部位、拍摄全景照片的正确角度和拍摄特写照片的正确角度。在用户获取车损照片之前，提示用户如何拍摄全景照片和特写照片，指导用户拍摄正确的车损照片，为用户提供操作指导，从而提高用户体验。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是根据本发明第一实施方式的车损识别方法的具体流程图；

图2是根据本发明第二实施方式的车损识别方法的具体流程图；

图3是根据本发明第三实施方式的智能终端的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。

本发明的第一实施方式涉及一种车损识别方法。本实施方式的核心在于获取事故车辆的车损照片以及事故车辆的型号；根据事故车辆的型号获取与型号对应的车辆照片；根据车损照片和车辆照片确定事故车辆的车损部位和车损类型；根据事故车辆的车损信息以及预先设置的车损信息与待赔偿金额的对应关系，确定事故车辆的待赔偿金额，其中，事故车辆的车损信息至少包括：事故车辆的型号、车损部位以及车损类型。根据车损照片和车辆照片自动确定车损部位和车损类型，为后续自动确定待赔偿金额提供车损信息，根据获取的车损信息和预先设置的对应关系，自动确定事故车辆的待赔偿金额，小事故无需请专业人士前来帮忙，自动识别车损，确认待赔偿金额，方便快捷，同时为开车新手提供理赔依据，降低被欺骗的几率，提高用户体验。下面对本实施方式的车损识别方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。

本实施方式中的车损识别方法可应用于智能终端，如手机、iPad等便于携带的智能终端，也可以应用于带有显示设备和拍摄功能的***。本实施方式中的车损识别方法的具体流程图如图1所示，具体包括：

步骤101：获取事故车辆的车损照片以及事故车辆的型号。

具体地说，通过红外摄像头或者三维摄像头获取事故车辆的车损照片。由于红外摄像头采用红外线进行拍摄，相比于普通的摄像头，红外摄像头具有高清晰度、夜视距离远等的优点，所拍摄的事故车辆的车损照片相比于普通摄像头所拍摄的照片来说更加的清楚。而使用三维摄像头，利用三维立体摄像技术拍摄的车损照片更加的立体，能够更加直观地看到事故车辆出现异常的部位。使用红外摄像头或三维摄像头使得拍摄的照片更加清楚或立体，有利于后续车损照片的识别，提高车损识别结果的准确性。

事故车辆的型号通过以下方式获取：获取用户手动输入的事故车辆的型号；或者，获取所述事故车辆的车头照片或车尾照片，根据所述车头照片或车尾照片确定所述事故车辆的型号。具体说，可以提示用户输入事故车辆的型号，事故车辆的型号例如：海马323。通过车尾摄像头拍摄车尾照片，或者，使用智能终端或摄像装置拍摄汽车的车头照片或车尾照片，根据获取到的车头照片或车尾照片与网络侧获取的照片进行匹配，从而确定事故车辆的型号。

步骤102：根据事故车辆的型号获取与型号对应的车辆照片。

具体地说，通过上述方式获取到事故车辆的型号后，根据该型号可以从网络侧获取与该事故车辆型号对应的车辆照片，也可根据该型号从数据库中用户之前存储的照片中选择对应的车辆照片。本实施方式的车辆照片为该型号车辆的正常照片，该正常照片和车损照片形成对比。

步骤103：根据车损照片确定事故车辆的车损部位。

具体地说，车损照片，具体包括：事故车辆的车损部位的特写照片以及包含事故车辆的车损部位的全景照片；根据车损照片确定事故车辆的车损部位，具体为：识别全景照片中事故车辆的车损部位。全景照片中包含车损部位以及车的整体貌相，通过对全景照片中各个部位的识别，从而确定事故车辆的车损部位。当然，也可以通过将预先定义的车辆各个部位的名称及对应的图片存储在数据库中，通过将图片定位到全景照片中，也能够快速确定事故车辆的车损部位。

步骤104：获取车损照片的第一特征参数与车辆照片的第二特征参数。步骤105：根据第一特征参数和第二特征参数确定事故车辆的车损类型。

具体地说，其中，第一特征参数至少包括：车损部位的形状和颜色，第二特征参数至少包括：车辆照片中相应部位的形状和颜色。获取车损照片的第一特征参数，具体为：获取特写照片的第一特征参数。识别到事故车辆的车损部位后，根据车损部位的特写照片，获取车损部位的形状和颜色，根据获取的车辆照片获取车辆照片中与该车损部位相应的部位的形状和颜色。之后，根据第一特征参数和第二特征参数确定事故车辆的车损类型。例如：正常的车辆照片中车辆的颜色为黑色，若损坏部位的颜色不为黑色，通过损坏部位颜色和正常车辆颜色的对比，可以判断该事故车辆的损坏类型为划痕。再比如：通过三维摄像头拍摄的照片可以看到损坏部位的立体轮廓，通过与正常车辆照片的相应部位的立体轮廓对比，若两者轮廓并不相同，则可以判定，该事故车辆的事故类型为撞击。此外，第一特征参数还可以包括：车损部位的各个颜色的面积，第二特征参数还可以包括：车辆照片中相应部位的各个颜色的面积。例如，当车损部位为车窗时，若车窗破损，则破碎处的颜色相较于完好处的颜色深一些，因此，可以根据此特征参数来判断车损类型是否为破损。在此不再一一例举说明。

步骤106：根据事故车辆的车损信息以及预先设置的车损信息与待赔偿金额的对应关系，确定事故车辆的待赔偿金额。其中，事故车辆的车损信息至少包括：事故车辆的型号、车损部位以及车损类型。

具体地说，数据中预先设置有车损信息与待赔偿金额的对应关系。相同的车损类型出现在不同的车损部位，其修理所需金额并不相同，相同的车损类型和车损部位，车辆型号不同，其修理所需金额也并不相同。如表1所示，以一个车辆型号为例，一个车辆型号对应多个车损部位，每一个车损部位对应多个车损类型，车损类型对应着具体的待赔偿金额。

表1

本实施方式中，待赔偿金额可以为具体的数值也可以为一个大致的范围，该待赔偿金额是根据一些维修点的平均维修价格来进行设定的。根据上述步骤获取的车损信息，根据对应关系，可以确定该事故车辆的待赔偿金额。

值得一提的是，在确定该事故车辆的待赔偿金额后，还可以为用户推荐类似的事故以及最终的理赔金额，供用户借鉴。***通过图片对比，对上传的图片进行估价，对车损进行估价之后，确定维修车子的价格范围大概是多少。然后有一些车友上传的损坏的图片和该图片需要维修的价格及明细，给客户一个参考。当客户最终同意这个价格后，会进行评价，那么***就会存入这个价格和这些图片，为后面的车主的问题搜集素材。

进一步地，在获取事故车辆的车损照片之前，还包括：发出用于提示用户正确拍摄车损照片的提示信息，其中，提示信息至少包括：拍摄全景照片时需框出车损部位、拍摄全景照片的正确角度和拍摄特写照片的正确角度。在获取事故车辆的车损照片之前，提示用户以何种角度拍摄包含车损部位的全景照片，并提示用户以何种角度拍摄特写照片，还可以提示用户在拍摄完全景照片后框出车损部位，使得车损识别更加的准确。指导用户拍摄正确的车损照片，为用户提供操作指导，从而提高用户体验。

与现有技术相比，本实施方式中获取事故车辆的车损照片以及事故车辆的型号；根据事故车辆的型号获取与型号对应的车辆照片；根据车损照片和车辆照片确定事故车辆的车损部位和车损类型；根据事故车辆的车损信息以及预先设置的车损信息与待赔偿金额的对应关系，确定事故车辆的待赔偿金额，其中，事故车辆的车损信息至少包括：事故车辆的型号、车损部位以及车损类型。根据车损照片和车辆照片自动确定车损部位和车损类型，为后续自动确定待赔偿金额提供车损信息，根据获取的车损信息和预先设置的对应关系，自动确定事故车辆的待赔偿金额，小事故无需请专业人士前来帮忙，自动识别车损，确认待赔偿金额，方便快捷，同时为开车新手提供理赔依据，降低被欺骗的几率，提高用户体验。

本发明的第二实施方式涉及一种车损识别方法。第二实施方式是在第一实施方式的基础上做的改进，主要改进之处在于：在确定事故车辆的待赔偿金额之后，还包括：判断待赔偿金额是否大于预设阈值；当判定待赔偿金额大于预设阈值时，发出用于建议用户走保险维修途径的提示信息；当判定待赔偿金额不大于预设阈值时，发出用于建议用户私下解决的提示信息。根据确定的待赔偿金额的不同，为用户建议不同的处理方案，提高了用户体验。

本实施方式的车损识别方法的具体流程图如2所示，具体包括：

步骤201：获取事故车辆的车损照片以及事故车辆的型号。

步骤202：根据事故车辆的型号获取与型号对应的车辆照片。

步骤203：根据车损照片确定事故车辆的车损部位。

步骤204：获取车损照片的第一特征参数与车辆照片的第二特征参数。

步骤205：根据第一特征参数和第二特征参数确定事故车辆的车损类型。

步骤206：根据事故车辆的车损信息以及预先设置的车损信息与待赔偿金额的对应关系，确定事故车辆的待赔偿金额。

上述步骤201至206与第一实施方式中的步骤101至106大致相同，在此不再进行赘述。

步骤207：判断待赔偿金额是否大于预设阈值。当判断为是时，进入步骤208；当判断为否时，进入步骤209。

步骤208：发出用于建议用户走保险维修途径的提示信息。步骤209：发出用于建议用户私下解决的提示信息。

具体地说，在确定好事故车辆的待赔偿金额之后，还需判定该待赔偿金额是否大于预设阈值，其中预设阈值可以设定为1000元，当待赔偿金额大于1000元时，可以判定该事故车辆发生的事故并不算小，私下解决一般不好解决，此时在智能终端或显示装置上，显示建议用户走保险维修途径的提示信息。当待赔偿金额不大于1000元时，可以判定该事故车辆发生的事故并不大，私下解决比较容易，此时建议用户私下解决。可以为开车新手提供比较好的建议，同时也使得事故处理更加的方便、快捷。

此外，确定事故车辆的待赔偿金额之后，还包括：提供在事故车辆预设范围内的维修点的信息，供用户进行预约维修。具体地说，在确定好事故车辆的待赔偿金额之后，还可以为用户提供在该事故车辆预设范围内的维修点的信息，包括维修点距离的远近、内部环境情况、以及维修价格的高低，用户可以根据这些维修点的信息选择满意的维修点，进行网上预约。在进行网上预约时，可以手机端可提供输出列表，都有哪些损坏类型，需要进行哪些项目的维修、每个项目多少钱等等，可以以列表形式发送到需要预约的维修点，还可以提供预约维修时间段，一定程度上节约用户的时间。

与现有技术相比，本实施方式中在确定事故车辆的待赔偿金额之后，还包括：判断待赔偿金额是否大于预设阈值；当判定待赔偿金额大于预设阈值时，发出用于建议用户走保险维修途径的提示信息；当判定待赔偿金额不大于预设阈值时，发出用于建议用户私下解决的提示信息。根据确定的待赔偿金额的不同，为用户建议不同的处理方案，提高了用户体验。

上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。

本发明第三实施方式涉及一种智能终端，如图3所示，包括至少一个处理器301；以及，与至少一个处理器301通信连接的存储器302；其中，存储器302存储有可被至少一个处理器301执行的指令，指令被至少一个处理器301执行，以使至少一个处理器301能够执行上述任一的车损识别方法。

其中，存储器302和处理器301采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器301和存储器302的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器301处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器301。

处理器301负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，***接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器302可以被用于存储处理器301在执行操作时所使用的数据。

本发明第四实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种车损识别方法，其特征在于，包括：

获取事故车辆的车损照片以及所述事故车辆的型号；

根据所述事故车辆的型号获取与所述型号对应的车辆照片；

根据所述车损照片和所述车辆照片确定所述事故车辆的车损部位和车损类型；

根据所述事故车辆的车损信息以及预先设置的所述车损信息与待赔偿金额的对应关系，确定所述事故车辆的待赔偿金额，其中，所述事故车辆的车损信息至少包括：所述事故车辆的型号、所述车损部位以及所述车损类型。

2.根据权利要求1所述的车损识别方法，其特征在于，所述获取事故车辆的车损照片，具体为：

通过红外摄像头或者三维摄像头获取所述事故车辆的车损照片。

3.根据权利要求1所述的车损识别方法，其特征在于，所述根据所述车损照片和所述车辆照片确定所述事故车辆的车损部位和车损类型，具体包括：

根据所述车损照片确定所述事故车辆的车损部位；

获取所述车损照片的第一特征参数与所述车辆照片的第二特征参数，其中，所述第一特征参数至少包括：所述车损部位的形状和颜色，所述第二特征参数至少包括：所述车辆照片中相应部位的形状和颜色；

根据所述第一特征参数和所述第二特征参数确定所述事故车辆的车损类型。

4.根据权利要求3所述的车损识别方法，其特征在于，所述车损照片，具体包括：所述事故车辆的车损部位的特写照片以及包含所述事故车辆的车损部位的全景照片；

所述根据所述车损照片确定所述事故车辆的车损部位，具体为：识别所述全景照片中所述事故车辆的车损部位；

所述获取所述车损照片的第一特征参数，具体为：获取所述特写照片的第一特征参数。

5.根据权利要求1所述的车损识别方法，其特征在于，在所述确定所述事故车辆的待赔偿金额之后，还包括：

判断所述待赔偿金额是否大于预设阈值；

当判定所述待赔偿金额大于所述预设阈值时，发出用于建议用户走保险维修途径的提示信息；

当判定所述待赔偿金额不大于所述预设阈值时，发出用于建议用户私下解决的提示信息。

6.根据权利要求1所述的车损识别方法，其特征在于，所述确定所述事故车辆的待赔偿金额之后，还包括：

提供在所述事故车辆预设范围内的维修点的信息，供所述用户进行预约维修。

7.根据权利要求1所述的车损识别方法，其特征在于，所述事故车辆的型号通过以下方式获取：

获取用户手动输入的所述事故车辆的型号；

或者，获取所述事故车辆的车头照片或车尾照片，根据所述车头照片或车尾照片确定所述事故车辆的型号。

8.根据权利要求3所述的车损识别方法，其特征在于，在所述获取事故车辆的车损照片之前，还包括：

发出用于提示用户正确拍摄所述车损照片的提示信息，其中，所述提示信息至少包括：拍摄所述全景照片时需框出车损部位、拍摄所述全景照片的正确角度和拍摄所述特写照片的正确角度。

9.一种智能终端，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至8中任一所述的车损识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的车损识别方法。