计算;推算;计数设备的制造及其应用技术一种基于faster rcnn的出险车辆定损方法1.技术领域2.本专利属于计算机视觉目标检测领域，是一种基于faster rcnn算法的车辆定损方法背景技术：3.人工智能是当前的热门话题，也是经济社会发展的重要趋势。人工智能已经在宏观层面影响到了整个经济社会的发展，也正逐渐渗透在各行各业之中，其对保险业的影响是显而易见的。传统的车险出险后需要专业的定损人员到现场勘查事故原因，确定责任，对现场取证采集事故照片、车辆信息、人员信息。然后在修理厂或4s店进行修理报价，最后将相关资料上传到保险公司，由核赔人员进行最终的审核，才能完成整个出险定损。传统模式存在赔付周期长，操作流程复杂，参与人员角色多，整个赔付付出的成本高等问题。4.本论文实现了基于faster rcnn算法的出险车辆定损的方法。本文通过分析传统出险车辆定损赔付流程中存在的问题以及faster rcnn算法实现源码，对faster rcnn算法中特征提取层和区域网络建议层进行了适当的改进，使改进后的算法能够更好的应用于车辆保险定损环节中。技术实现要素：5.车辆检测与定损模型构建中训练样本的选取。本论文选用保险案例中车辆损伤图片作为训练集的正样本，车辆陈旧伤痕图片作为训练集的负样本，对应标签有刮擦、变形、部件的开裂、脱落和陈旧伤痕等，以及与其对应的初步维修方案。6.目标检测算法faster rcnn的改进，本课题从特征提取层和区域网络建议层两个角度进行改进，提升算法的检测效率与准确率，将算法更好的应用于车辆保险定损环节中。附图说明7.图1是改进后的faster rcnn的算法流程图8.图2是改进的rpn算法流程图9.图3是系统整体架构图10.图4是系统实现的功能模块图。技术特征：1.设计基于faster rcnn的出险车辆定损方法主要目的是：一、在车辆保险关于出险车辆定损领域中，传统定损流程中勘探人员需要到现场拍摄大量的照片，有的事故现场甚至需要拍摄上百张照片，但是由于天气和光线等原因往往给勘探人员进行判断带来了一定的困难。利用目标检测技术能够有效地减少投入成本，也使得轻微事故车辆在拍照之后就可以驶离现场，不会造成城市交通拥堵，减轻城市交通压力。二、通过对faster rcnn算法的优化，使优化后的算法能够更好地应用在车辆保险领域出险车俩定损环节中。利用改进后的算法充当现场勘探人员的眼睛和大脑，至少可以减少勘探人员50％以上的工作量，这样就可以大幅度的缩短保险公司给出车辆定损的周期。技术总结本发明主要研究基于深度学习的出险车辆定损技术。为了解决目前方法准确率较低、可用性较差的问题，本文提出了一种基于改进的Faster RCNN出险车辆定损的方法。在该方法中，设计了一种双层的区域建议网络结构，提高了候选区域位置的精度；然后在对候选区域进行特征提取的时候，融合了候选区域周边的上下文信息，有效地提高了算法的准确率；此外，本文借鉴了MobileNet的思想，使用深度可分离的卷积将神经网络模型大小压缩为原来的十分之一，增加了模型的可用性。同时，本文构建了车辆损伤数据集，并使用数据集训练了车辆定损神经网络模型，进行了对比实验。最后本文实现了一个基于安卓手机的移动端车辆定损系统。安卓手机的移动端车辆定损系统。安卓手机的移动端车辆定损系统。技术研发人员：苏静 白岩强 苗文博 付金辉受保护的技术使用者：天津科技大学技术研发日：2021.04.16技术公布日：2022/11/3
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一种基于FasterRCNN的出险车辆定损方法
作者：admin
2022-11-04 17:06:46
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关键词：
计算;推算;计数设备的制造及其应用技术
专利技术
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