CN105915853A - 基于红外感知的远程无人定损方法及系统 - Google Patents

基于红外感知的远程无人定损方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105915853A
CN105915853A CN201610363624.9A CN201610363624A CN105915853A CN 105915853 A CN105915853 A CN 105915853A CN 201610363624 A CN201610363624 A CN 201610363624A CN 105915853 A CN105915853 A CN 105915853A
Authority
CN
China
Prior art keywords
loss
setting loss
service
accident
infrared
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201610363624.9A
Other languages
English (en)
Inventor
田雨农
张虹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dalian Roiland Technology Co Ltd
Original Assignee
Dalian Roiland Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dalian Roiland Technology Co Ltd filed Critical Dalian Roiland Technology Co Ltd
Priority to CN201610363624.9A priority Critical patent/CN105915853A/zh
Publication of CN105915853A publication Critical patent/CN105915853A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/16—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring the deformation in a solid, e.g. optical strain gauge
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C15/00—Surveying instruments or accessories not provided for in groups G01C1/00 - G01C13/00

Abstract

基于红外感知的远程无人定损方法及系统，属于定损领域，建立车辆定损数据库、红外图像识别系统、面向保险公司的应用中间件，并执行下述步骤：红外影像雷达设备自动将事故数据通过通信装置传输至远程定损云平台；远程定损云平台通过红外图像识别系统将事故数据进行处理、分类及提取；定损系统将红外图像识别系统处理的事故数据与云平台的定损模块进行事故匹配，得到事故车辆的损失统计；事故车主通过客户端进行报案及将相关事故信息发送于保险公司。

Description

基于红外感知的远程无人定损方法及系统
技术领域
本发明涉及一种定损方法及系统，具体说是一种基于红外感知的远程无人定损方法及系统。
背景技术
由于车辆发生碰撞后，车辆自身会产生各种变形及损伤，但只靠定损员凭经验进行事故车辆定损，存在很多的主观性及联合骗保的机率。此外，传统定损为了事故车辆定损的准确性需要进行车辆拆解，这也额外增加了保险理赔的费用。目前，市场上有基于车辆事故拍照的定损系统，但图像存在伪造及拍摄不清楚等问题。
发明内容
为解决现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种基于红外感知的远程无人定损方法及系统，解决了定损员进行定损的主观性、减少了联合骗保的机率，还避免了事故车辆的拆解费用。
本发明技术方案如下：包括如下步骤：
建立车辆定损数据库、红外图像识别系统、面向保险公司的应用中间件，并执行下述步骤：
S1：红外影像雷达设备自动将事故数据通过通信装置传输至远程定损云平台；
S2：远程定损云平台通过红外图像识别系统将事故数据进行处理、分类及提取；
S3：定损系统将红外图像识别系统处理的事故数据与云平台的定损模块进行事故匹配，得到事故车辆的损失统计；
S4：事故车主通过客户端进行报案及将相关事故信息发送于保险公司；
S5：保险公司接收到报案信息后，从远程定损云平台存储模块获取红外图像识别系统处理过的事故数据及事故车辆的损失统计；
S6：保险公司根据车辆的损失统计通过维修报价系统在线报价，生成维修方案；
S7：根据事故车辆的损失统计和维修方案，在线选择理赔方案，通过理赔系统自动生成定损单。
有益效果：使用上述方法建立远程无人定损系统，一方面解决了定损员进行定损的主观性和减少联合骗保的机率；另一方面可避免事故车辆的拆解费用，从而大大提升在保客户的满意度和事故保险理赔的规范化，可大大解决骗保的机率。
附图说明
图1为远程无人定损系统结构图；
图2为网络基础设施和网络中间件示意图。
具体实施方式
实施例1：一种基于红外感知的远程无人定损方法，建立车辆定损数据库、红外图像识别系统、面向保险公司的应用中间件，并执行下述步骤：
S1：红外影像雷达设备自动将事故数据通过通信装置传输至远程定损云平台；
S2：远程定损云平台通过红外图像识别系统将事故数据进行处理、分类及提取；
S3：定损系统将红外图像识别系统处理的事故数据与云平台的定损模块进行事故匹配，得到事故车辆的损失统计；
S4：事故车主通过客户端进行报案及将相关事故信息发送于保险公司；
S5：保险公司接收到报案信息后，从远程定损云平台存储模块获取红外图像识别系统处理过的事故数据及事故车辆的损失统计；
S6：保险公司根据车辆的损失统计通过维修报价系统在线报价，生成维修方案；
S7：根据事故车辆的损失统计和维修方案，在线选择理赔方案，通过理赔系统自动生成定损单。
S8：保险公司根据地方差异进行价格的修定后，产生最终赔付方案。
网络数据传输、云平台存储、红外图像识别、定损模块、车辆定损数据库、维修方案及理赔方案的各种资源，由网络基础设施中间件TomCade、JBoss构建资源的发现、描述、注册、定位、分配、资源信息获取、更新和信息发布。
面向保险公司的应用中间件，是将包括：事故数据库资源、通过仿真建立的车辆定损数据库资源、理赔方案数据库资源、维修方案数据库资源的定损系统封装和虚拟化成符合定损Web服务和定损标准化模块，将各种分布、异构的资源封装为符合服务资源框架的定损Web服务，定损网络工作流和集成平台统一标准的功能化模块。
可通信传输的红外影像雷达技术，事故发生后数据自动上传，确保事故数据的真实性及精度；红外图像识别及自动定损技术，达到事故定损的标准化及提高事故定损的效率；赔付方案结合维修方案系统，给予保户维修建议。
图像识别是基于SVM的智能学习和图像识别技术，建立相关的图像识别模块，封装为集成平台中间件之一。
在定损网络工作流中实现基于定损Web服务的信息共享与应用的集成，最终在集成平台上以透明的方式提供定损服务；理赔方案和维修分析服务，并允许保险公司与保户动态注册、注销及管理各自的资源和服务。
定损Web服务根据Web服务标准和技术，将已经封装成定损应用中间件的资源模块构建成为具体的定损Web服务。定损Web服务包括：Web库和Web服务；所述Web库包括：通过仿真建立的车型定损数据库、理赔方案库、维修方案库、图像处理模块、图像数据匹配模块和图像数据识别模块；Web服务包括：任务分配与调度服务、项目管理服务、数据服务、信息推送服务、知识服务、用户管理服务、监控服务、理赔服务、网点服务、仿真服务和显示结果服务；定损网络工作流和用户通过Web服务调用底层的各种数据资源。
一种基于红外感知的远程无人定损系统，实现上述方法的基于红外感知的远程无人定损方法，其特征在于，包括：可通信传输的红外影像雷达设备、红外图像识别系统、定损系统、保险APP客户端、蓝牙传输装置、云平台和网络系统框架。
实施例2:
基于红外感知的远程定损方法，是通过如下步骤实现的，建立车辆定损数据库，此数据库是基于碰撞仿真进行大量事故样本建立得到；建立红外图像识别系统；建立面向保险公司的应用中间件：
S1：首先事故通过红外影像雷达设备自动将事故数据通过通信装置(包括蓝牙、WIFI和4G)传输至远程定损云平台；
S2：远程定损云平台通过红外图像识别系统将事故数据进行处理、分类及提取；
S3：定损系统将红外图像识别系统处理的事故数据与云平台的定损模块进行事故匹配，得到事故车辆的损失统计；
S4：事故车主通过手机上的保险APP客户端进行报案及将相关事故信息发送于保险公司；
S5：保险公司接收到报案信息后，从远程定损云平台存储模块获取红外图像识别系统处理过的事故数据及事故车辆的损失统计；
S5：保险公司根据车辆的损失统计通过维修报价系统在线报价，生成维修方案；
S7：根据事故车辆的损失统计和维修方案，在线选择理赔方案，通过理赔系统自动生成定损单；
S8：保险公司根据地方差异进行价格的修定后，产生最终赔付方案。
网络数据传输、云平台存储、红外图像识别、定损模块、车辆定损数据库、维修方案及理赔方案的各种资源，由网络基础设施中间件TomCade、JBoss构建资源的发现、描述、注册、定位、分配、资源信息获取、更新和信息发布。
应用中间件，是将包括：事故数据库资源、通过仿真建立的车辆定损数据库资源、理赔方案数据库资源、维修方案数据库资源的定损系统封装和虚拟化成符合定损Web服务和定损标准化模块，将各种分布、异构的资源封装为符合服务资源框架的定损Web服务，定损网络工作流和集成平台统一标准的功能化模块。
可通信传输的红外影像雷达技术，事故发生后数据自动上传，确保事故数据的真实性及精度。
红外图像识别及自动定损技术，达到事故定损的标准化及提高事故定损的效率。
赔付方案结合维修方案系统，给予保户维修建议。
图像识别是基于SVM的智能学习和图像识别技术，建立相关的图像识别模块，封装为集成平台中间件之一。
在定损网络工作流中实现基于定损Web服务的信息共享与应用的集成，最终在集成平台上以透明的方式提供定损服务；
所述的定损服务包括：理赔方案和维修分析服务，并允许保险公司与保户动态注册、注销及管理各自的资源和服务。
上述任一项所述的基于红外感知的远程无人定损方法，定损Web服务根据Web服务标准和技术，将已经封装成定损应用中间件的资源模块构建成为具体的定损Web服务。定损Web服务包括：Web库和Web服务；所述Web库包括：通过仿真建立的车型定损数据库、理赔方案库、维修方案库、图像处理模块、图像数据匹配模块和图像数据识别模块；Web服务包括：任务分配与调度服务、项目管理服务、数据服务、信息推送服务、知识服务、用户管理服务、监控服务、理赔服务、网点服务、仿真服务和显示结果服务；定损网络工作流和用户通过Web服务调用底层的各种数据资源，
一种基于红外感知的远程无人定损系统，包括：可通信传输的红外影像雷达设备、红外图像识别系统、定损系统、保险APP客户端、蓝牙传输装置、云平台和网络系统框架，用于执行上述方法
本发明由于采用以上技术方案，能够取得如下的技术效果：本系统专利结合红外感知技术进行事故车辆的事故检测及数据采集，其所述的红外影像独有的数据格式，一方面可以避免事故造假机率；另一方面雷达扫描及采集的精度较高，能有效提高定损的精确性及标准化。
本发明一方面解决了定损员进行定损的主观性和减少联合骗保的机率；另一方面可避免事故车辆的拆解费用，从而大大提升在保客户的满意度和事故保险理赔的规范化，同时基于红外感知的雷达检测及数据通信技术也大大提升了远程定损的准确率和效率。
实施例3：具有上述实施例1和2的技术方案：
一种远程无人定损系统，其包括事故与保险定损人资源集成到网络环境中的网络环境基础设施，面向车险用户的手机App程序，通过逆向车辆的车辆模型数据库，OBD传感器，车辆定损数据库，车辆定损数据库，面向保险公司应用的应用中间件。
上述远程无人定损系统的建立方法是：包括如下步骤：
步骤一.建立事故与保险定损人资源集成到网络环境中的网络环境基础设施；
步骤二.建立面向车险用户的手机App程序；
步骤三.建立通过逆向车辆的车辆模型数据库；
步骤四.车辆安装OBD传感器，作为优选方案，所述的车辆安装的OBD传感器，用于进行数据的传输和采集，以得到事故发生时车辆的的三轴加速度、三轴角速度、事故速度、事故时间、事故地点、事故音频数据和事故图像数据。
步骤五.建立仿真数据库，作为优选方案，所述仿真数据库，包括基于车型的零件库、材料库、有限元模型库、工况库、碰撞物库、仿真分析结果库、提取数据脚本库、数据提取结果库。
步骤六.建立车辆定损数据库；作为优选方案，所述车辆定损数据库，基于碰撞仿真的OBD数据进行海量事故样本采集和训练建立得到，远程无人定损模型是基于SVM、随机森林、神经网络的人工智能学习方法，通过事故重现的碰撞仿真大数据而进行远程无人定损模型的训练、测试、校核。所述校核，为进行校核仿真模型的碰撞试验，该试验包括碰撞物设计、试验数据采集、车辆改装和自动驾驶相关试验支撑。
步骤七.建立面向保险公司应用的应用中间件，封装网络环境资源，并向集成平台提供接口。作为优选方案，所述应用中间件，将事故和仿真形成的车辆定损数据库的资源封装，并虚拟化为符合定损Web服务和定损的标准化模块；将各种分布、异构的资源封装为符合服务资源框架的定损Web服务、动态工作流和集成平台统一标准的功能化模块。
作为优选方案，所述定损Web服务根据定损Web服务标准和技术，将已经封装成定损应用中间件的资源模块构建成为具体的定损Web服务。采用定损Web服务的形式封装定损应用中间件，通过定损工作流集成各个单独的功能实现和服务；在定损网络工作流中实现基于定损Web服务的信息共享与应用的集成，最终定损集成平台上，以透明的方式提供定损服务，包含理赔方案及维修分析服务，并允许保险公司与保户动态注册、注销及管理各自的资源和服务，实现定损流程化、标准化。
作为优选方案，定损工作流和用户通过定损Web服务调用底层的数据资源，所述定损Web服务层包括数据资源和服务，所述数据资源包括，仿真建立的车型定损数据库、理赔方案库、维修方案库、图像数据匹配模块和图像数据识别模块中的一种以上，所述服务包括，任务分配与调度服务、项目管理服务、数据服务、信息推送服务、知识服务、用户管理服务、监控服务、理赔服务、网点服务、仿真服务和显示结果服务中的一种以上。
作为优选方案，网络数据传输、云端存储、基于大数据的云平台、基于人工智能学习的定损模型、基于碰撞仿真的车辆定损数据库、基于车辆逆向技术的车辆模型库建立、基于自动驾驶等的碰撞校核试验、维修方案及理赔方案的各种资源，由网络基础设施中间件TomCade、JBoss构建资源发现、描述、注册、定位、分配、资源信息获取、更新和信息发布。
实施例4：具有与实施例3相同的技术方案，更进一步的：
一种远程无人定损方法，使用实施例3中任意种的基于远程无人定损系统的建立方法的技术方案，执行如下步骤：
步骤一.车辆发生碰撞事故，碰撞车辆通过OBD传感器设备自动上传数据至云平台；
步骤二.事故车主通过保险手机App程序进行报案及将相关信息上传云平台；
步骤三.保险公司接收到报案信息后，从云平台获取车辆事故数据，所述车辆事故数据包括事故发生时间、地点及事故情况；
步骤四.通过远程定损系统的远程定损模型，与车辆定损数据库进行核定；从而获得直观的、快速、有效、标准化的事故定损；
步骤五.根据事故定损信息，结合理赔方案、维修方案自动生成定损单。
作为技术方案的优选，上述方法还包括：
步骤六.保险公司根据地方差异进行价格修定，产生最终赔付方案；
步骤七.赔付方案结合维修方案系统，给予保户维修建议。
以上所述，仅为本发明创造较佳的具体实施方式，但本发明创造的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明创造披露的技术范围内，根据本发明创造的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明创造的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于红外感知的远程无人定损方法，其特征在于，建立车辆定损数据库、红外图像识别系统、面向保险公司的应用中间件，并执行下述步骤：
S1：红外影像雷达设备自动将事故数据通过通信装置传输至远程定损云平台；
S2：远程定损云平台通过红外图像识别系统将事故数据进行处理、分类及提取；
S3：定损系统将红外图像识别系统处理的事故数据与云平台的定损模块进行事故匹配，得到事故车辆的损失统计；
S4：事故车主通过客户端进行报案及将相关事故信息发送于保险公司；
S5：保险公司接收到报案信息后，从远程定损云平台存储模块获取红外图像识别系统处理过的事故数据及事故车辆的损失统计；
S6：保险公司根据车辆的损失统计通过维修报价系统在线报价，生成维修方案；
S7：根据事故车辆的损失统计和维修方案，在线选择理赔方案，通过理赔系统自动生成定损单。
2.根据1所述的基于红外感知的远程无人定损方法，其特征在于，包括步骤：
S8：保险公司根据地方差异进行价格的修定后，产生最终赔付方案。
3.根据1所述的基于红外感知的远程无人定损方法，其特征在于，网络数据传输、云平台存储、红外图像识别、定损模块、车辆定损数据库、维修方案及理赔方案的各种资源，由网络基础设施中间件TomCade、JBoss构建资源的发现、描述、注册、定位、分配、资源信息获取、更新和信息发布。
4.根据2所述的基于红外感知的远程无人定损方法，其特征在于，面向保险公司的应用中间件，是将包括：事故数据库资源、通过仿真建立的车辆定损数据库资源、理赔方案数据库资源、维修方案数据库资源的定损系统封装和虚拟化成符合定损Web服务和定损标准化模块，将各种分布、异构的资源封装为符合服务资源框架的定损Web服务，定损网络工作流和集成平台统一标准的功能化模块。
5.根据1所述的基于红外感知的远程无人定损方法，其特征在于，可通信传输的红外影像雷达技术，事故发生后数据自动上传，确保事故数据的真实性及精度；红外图像识别及自动定损技术，达到事故定损的标准化及提高事故定损的效率；赔付方案结合维修方案系统，给予保户维修建议。
6.根据1所述的基于红外感知的远程无人定损方法，其特征在于，图像识别是基于SVM的智能学习和图像识别技术，建立相关的图像识别模块，封装为集成平台中间件之一。
7.根据1所述的基于红外感知的远程无人定损方法，其特征在于，在定损网络工作流中实现基于定损Web服务的信息共享与应用的集成，最终在集成平台上以透明的方式提供定损服务；理赔方案和维修分析服务，并允许保险公司与保户动态注册、注销及管理各自的资源和服务。
8.根据1任一项所述的基于红外感知的远程无人定损方法，其特征在于，定损Web服务根据Web服务标准和技术，将已经封装成定损应用中间件的资源模块构建成为具体的定损Web服务。
9.根据1所述的基于红外感知的远程无人定损方法，其特征在于，定损Web服务包括：Web库和Web服务；所述Web库包括：通过仿真建立的车型定损数据库、理赔方案库、维修方案库、图像处理模块、图像数据匹配模块和图像数据识别模块；Web服务包括：任务分配与调度服务、项目管理服务、数据服务、信息推送服务、知识服务、用户管理服务、监控服务、理赔服务、网点服务、仿真服务和显示结果服务；定损网络工作流和用户通过Web服务调用底层的各种数据资源。
10.一种基于红外感知的远程无人定损系统，实现上述方法的基于红外感知的远程无人定损方法，其特征在于，包括：可通信传输的红外影像雷达设备、红外图像识别系统、定损系统、保险APP客户端、蓝牙传输装置、云平台和网络系统框架。
CN201610363624.9A 2016-05-27 2016-05-27 基于红外感知的远程无人定损方法及系统 Pending CN105915853A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610363624.9A CN105915853A (zh) 2016-05-27 2016-05-27 基于红外感知的远程无人定损方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610363624.9A CN105915853A (zh) 2016-05-27 2016-05-27 基于红外感知的远程无人定损方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105915853A true CN105915853A (zh) 2016-08-31

Family

ID=56742511

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610363624.9A Pending CN105915853A (zh) 2016-05-27 2016-05-27 基于红外感知的远程无人定损方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105915853A (zh)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106503393A (zh) * 2016-11-15 2017-03-15 浙江大学 一种利用仿真生成样本实现无人车自主行进的方法
CN106528848A (zh) * 2016-11-25 2017-03-22 中国平安财产保险股份有限公司 基于车险智能定损平台的配件历史报价查询方法及系统
CN106709699A (zh) * 2016-12-22 2017-05-24 安徽保腾网络科技有限公司 用于投保车辆的定损方法
CN106777174A (zh) * 2016-12-22 2017-05-31 安徽保腾网络科技有限公司 用于事故现场勘查的费率折算方法
CN106779799A (zh) * 2016-11-17 2017-05-31 中国平安财产保险股份有限公司 基于车险智能定损平台的本地定损价格处理方法及系统
CN107622448A (zh) * 2017-08-28 2018-01-23 武汉六点整北斗科技有限公司 一种交通事故的保险验证方法及相关产品
CN108257024A (zh) * 2017-04-14 2018-07-06 平安科技（深圳）有限公司 一种理赔案件处理方法和装置
WO2019148732A1 (zh) * 2018-02-01 2019-08-08 平安科技（深圳）有限公司 车辆定责方法、终端及计算机可读存储介质
WO2019174306A1 (zh) * 2018-03-16 2019-09-19 阿里巴巴集团控股有限公司 物品定损方法及装置
CN111586225A (zh) * 2020-05-19 2020-08-25 杨泽鹏 一种影像采集辅助系统
CN112435215A (zh) * 2017-04-11 2021-03-02 创新先进技术有限公司 一种基于图像的车辆定损方法、移动终端、服务器

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101726751A (zh) * 2009-12-23 2010-06-09 沈阳理工大学 一种分布式远程多模复合探测节点
CN201616116U (zh) * 2010-04-21 2010-10-27 纳捷奥（北京）科技有限公司 车辆定损终端设备及车辆定损系统
US8447670B1 (en) * 2005-05-27 2013-05-21 Jp Morgan Chase Bank, N.A. Universal payment protection
CN203368624U (zh) * 2013-05-03 2013-12-25 上海京联信息科技有限公司 远程定损取证系统
US20140379210A1 (en) * 2011-12-01 2014-12-25 Continental Teves Ag & Co. Ohg Method for performing a plausibility check for detecting a loss of load bearing capacity in a suspension system of a vehicle
CN104932359A (zh) * 2015-05-29 2015-09-23 大连楼兰科技股份有限公司 基于cae技术的车辆远程无人定损系统及定损方法
CN105469312A (zh) * 2015-11-24 2016-04-06 大连楼兰科技股份有限公司 基于车辆外观间隙变化的激光扫描自动定损方法及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8447670B1 (en) * 2005-05-27 2013-05-21 Jp Morgan Chase Bank, N.A. Universal payment protection
CN101726751A (zh) * 2009-12-23 2010-06-09 沈阳理工大学 一种分布式远程多模复合探测节点
CN201616116U (zh) * 2010-04-21 2010-10-27 纳捷奥（北京）科技有限公司 车辆定损终端设备及车辆定损系统
US20140379210A1 (en) * 2011-12-01 2014-12-25 Continental Teves Ag & Co. Ohg Method for performing a plausibility check for detecting a loss of load bearing capacity in a suspension system of a vehicle
CN203368624U (zh) * 2013-05-03 2013-12-25 上海京联信息科技有限公司 远程定损取证系统
CN104932359A (zh) * 2015-05-29 2015-09-23 大连楼兰科技股份有限公司 基于cae技术的车辆远程无人定损系统及定损方法
CN105469312A (zh) * 2015-11-24 2016-04-06 大连楼兰科技股份有限公司 基于车辆外观间隙变化的激光扫描自动定损方法及系统

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106503393A (zh) * 2016-11-15 2017-03-15 浙江大学 一种利用仿真生成样本实现无人车自主行进的方法
CN106779799A (zh) * 2016-11-17 2017-05-31 中国平安财产保险股份有限公司 基于车险智能定损平台的本地定损价格处理方法及系统
CN106528848A (zh) * 2016-11-25 2017-03-22 中国平安财产保险股份有限公司 基于车险智能定损平台的配件历史报价查询方法及系统
CN106709699A (zh) * 2016-12-22 2017-05-24 安徽保腾网络科技有限公司 用于投保车辆的定损方法
CN106777174A (zh) * 2016-12-22 2017-05-31 安徽保腾网络科技有限公司 用于事故现场勘查的费率折算方法
CN112435215B (zh) * 2017-04-11 2024-02-13 创新先进技术有限公司 一种基于图像的车辆定损方法、移动终端、服务器
CN112435215A (zh) * 2017-04-11 2021-03-02 创新先进技术有限公司 一种基于图像的车辆定损方法、移动终端、服务器
CN108257024B (zh) * 2017-04-14 2020-04-24 平安科技（深圳）有限公司 一种理赔案件处理方法和装置
CN108257024A (zh) * 2017-04-14 2018-07-06 平安科技（深圳）有限公司 一种理赔案件处理方法和装置
WO2018188505A1 (zh) * 2017-04-14 2018-10-18 平安科技（深圳）有限公司 理赔案件处理方法、装置、终端设备及介质
CN107622448A (zh) * 2017-08-28 2018-01-23 武汉六点整北斗科技有限公司 一种交通事故的保险验证方法及相关产品
WO2019148732A1 (zh) * 2018-02-01 2019-08-08 平安科技（深圳）有限公司 车辆定责方法、终端及计算机可读存储介质
TWI683260B (zh) * 2018-03-16 2020-01-21 香港商阿里巴巴集團服務有限公司 物品定損方法及裝置
US11300522B2 (en) 2018-03-16 2022-04-12 Advanced New Technologies Co., Ltd. Article damage evaluation
WO2019174306A1 (zh) * 2018-03-16 2019-09-19 阿里巴巴集团控股有限公司 物品定损方法及装置
CN111586225A (zh) * 2020-05-19 2020-08-25 杨泽鹏 一种影像采集辅助系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105915853A (zh) 基于红外感知的远程无人定损方法及系统
CN105975721B (zh) 事故重现碰撞仿真建立方法及基于车辆实时运动状态的事故重现碰撞仿真方法
CN106056452A (zh) 远程无人定损系统的建立方法及远程无人定损方法
CN106022929A (zh) 基于专家系统的碰撞事故定损方法及系统
CN110769195B (zh) 输电线路施工现场违章智能监控识别系统
CN104794883B (zh) 出租车叫车方法及设备
Bonde et al. Automated car parking system commanded by Android application
CN106408173A (zh) 一种质量抽查执行过程监管系统
CN106056451A (zh) 基于车辆obd传感器的远程无人定损系统
CN105897729A (zh) 一种基于物联网的智慧环卫系统
CN107567606A (zh) 用于交通工具的引导系统及自动控制
CN108537422A (zh) 安全风险预警系统和方法
CN105469312A (zh) 基于车辆外观间隙变化的激光扫描自动定损方法及系统
CN112950773A (zh) 基于建筑信息模型的数据处理方法与装置、处理服务器
US20210295441A1 (en) Using vehicle data and crash force data in determining an indication of whether a vehicle in a vehicle collision is a total loss
CN108876522A (zh) 车辆监控方法、装置和计算机可读存储介质
CN109655107A (zh) 空气质量监测方法、装置、车辆及计算机可读存储介质
CN106021382A (zh) 一种应用于智慧环卫系统的地图基础系统
CN103985163A (zh) 一种占道停车管理系统
CN109190488A (zh) 基于深度学习YOLOv3算法的前车车门打开检测方法及装置
CN112866647A (zh) 一种基于智慧社区的物业智能化管理系统
CN106846880A (zh) 一种用于停车管理的高精度定位与位置匹配方法及系统
WO2024016877A1 (zh) 一种面向车路协同的路测感知仿真系统
CN111986337A (zh) 基于机器人的路侧停车收费管理系统及方法
Lafuente-Arroyo et al. A decision support system for the automatic management of keep-clear signs based on support vector machines and geographic information systems

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20160831

RJ01 Rejection of invention patent application after publication