CN107766807A - 电子装置、投保牲畜识别方法和计算机可读存储介质 - Google Patents

电子装置、投保牲畜识别方法和计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种投保牲畜识别方法、电子装置及存储介质，所述方法包括：在收到带有被保险的牲畜的身份标识和该牲畜的当前脸部照片的理赔申请后，根据预先存储的身份标识和标准牲畜脸部照片的关联数据，确定该身份标识对应的标准牲畜脸部照片；将该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片输入到预先训练好的预设类型识别模型中，确定该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度；若确定的相似度大于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别通过，或者，若确定的相似度小于或者等于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别失败。本发明技术方案实现了低成本、高效率且可远程批量的对出险牲畜识别。

Description

电子装置、投保牲畜识别方法和计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及保险领域，特别涉及一种电子装置、投保牲畜识别方法和计算机可读存储介质。
背景技术
目前，畜牧业是人类获取食物的重要来源之一，而养猪业是畜牧业中的重要组成部门。在牲畜养殖过程中，牲畜生病死亡是一个经常发生的事件，对大多数养殖户而言，若发生牲畜生病死亡事件，则通常会造成这些养殖户巨大的经济损失，这种风险一方面或多或少抑制了潜在养殖户投身畜牧业的积极性，给畜牧业的发展造成潜在的阻碍；另一方面增加了养殖户通过非正常途径(例如，药物控制途径)降低牲畜生病死亡概率的可能性，从而对该食品安全构成极大的现实威胁。
为了最大程度降低这种风险带来的影响，很多保险公司推出了牲畜险，以保险的方式为养殖户规避这种风险。为了配合畜牧险的开展，目前出现了许多识别被保牲畜身份的识别方案，例如，为被投保的猪植入芯片、DNA识别、打耳标等方式对被保的猪进行身份识别，但这类现有识别方案成本较高、效率低下、无法远程批量识别。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种电子装置、投保牲畜识别方法和计算机可读存储介质，旨在实现低成本、高效率且可远程批量识别的牲畜识别方案。
为实现上述目的，本发明提出的电子装置，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的投保牲畜识别系统，所述投保牲畜识别系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
在收到带有被保险的牲畜的身份标识和该牲畜的当前脸部照片的理赔申请后，根据预先存储的身份标识和标准牲畜脸部照片的关联数据，确定该身份标识对应的标准牲畜脸部照片；
将该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片输入到预先训练好的预设类型识别模型中，确定该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度；
若确定的相似度大于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别通过，或者，若确定的相似度小于或者等于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别失败。
优选地，所述预设类型识别模型为孪生神经网络模型，所述预设类型识别模型包括第一子网络模型、第二子网络模型及结果计算模块，其中：
该第一子网络模型，用于对该牲畜的当前脸部照片进行特征提取，输出第一特征向量；
该第二子网络模型，用于对确定的标准牲畜脸部照片进行特征提取，输出第二特征向量；
该结果计算模块，用于根据预先确定的特征向量距离计算函数计算出所述第一特征向量与第二特征向量的向量距离，该向量距离即为该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度。
优选地，所述预先确定的特征向量距离计算函数为：EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖；
其中，GW(X)代表所述预设类型识别模型的网络映射函数，其参数为W，该参数W由所述预设类别识别模型训练得出；该网络映射函数GW(X)针对两个不同的输入特征向量X1和X2，分别输出低维空间结果为GW(X1)和GW(X2)，GW(X1)是由X1经过网络映射得到的，GW(X2)是由X2经过网络映射得到的。
优选地，所述网络映射函数GW(X)的参数W满足：使得当X1和X2属于同一个牲畜脸部的时候，特征向量距离度量EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖小于第一阈值；当X1和X2属于不同的类别的时候，特征向量距离度量EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖大于第二阈值；所述第一阈值小于或者等于第二阈值。
优选地，所述预设类型识别模型的训练过程如下：
E1、获取预设数量的投保牲畜的脸部照片和预设数量的出险理赔牲畜的脸部照片；
E2、将获取的所有脸部照片进行两两随机配对获得预设数量的脸部照片对，对属于同一牲畜的脸部照片对标注第一标签，对不属于同一牲畜的脸部照片对标注第二标签；
E3、将所述脸部照片对分为第一百分比的训练集和第二百分比的验证集，所述第一百分比和第二百分比之和小于或者等于100％；
E4、利用训练集中的照片对对所述预设类型识别模型进行训练，并在训练完成后利用验证集对训练的所述预设类型识别模型的准确率进行验证；
E5、若准确率大于预设阈值，则模型训练结束；
E6、若准确率小于或者等于预设阈值，则增加所述脸部照片的样本数量，并基于增加后的脸部照片的样本重新执行上述步骤E2、E3、E4。
本发明还提出出一种投保牲畜识别方法，该方法包括步骤：
在收到带有被保险的牲畜的身份标识和该牲畜的当前脸部照片的理赔申请后，根据预先存储的身份标识和标准牲畜脸部照片的关联数据，确定该身份标识对应的标准牲畜脸部照片；
将该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片输入到预先训练好的预设类型识别模型中，确定该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度；
若确定的相似度大于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别通过，或者，若确定的相似度小于或者等于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别失败。
优选地，所述预设类型识别模型为孪生神经网络模型，所述预设类型识别模型包括第一子网络模型、第二子网络模型及结果计算模块，其中：
该第一子网络模型，用于对该牲畜的当前脸部照片进行特征提取，输出第一特征向量；
该第二子网络模型，用于对确定的标准牲畜脸部照片进行特征提取，输出第二特征向量；
该结果计算模块，用于根据预先确定的特征向量距离计算函数计算出所述第一特征向量与第二特征向量的向量距离，该向量距离即为该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度。
优选地，所述预先确定的特征向量距离计算函数为：EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖；
其中，GW(X)代表所述预设类型识别模型的网络映射函数，其参数为W，该参数W由所述预设类别识别模型训练得出；该网络映射函数GW(X)针对两个不同的输入特征向量X1和X2，分别输出低维空间结果为GW(X1)和GW(X2)，GW(X1)是由X1经过网络映射得到的，GW(X2)是由X2经过网络映射得到的。
优选地，，所述预设类型识别模型的训练过程如下：
E1、获取预设数量的投保牲畜的脸部照片和预设数量的出险理赔牲畜的脸部照片；
E2、将获取的所有脸部照片进行两两随机配对获得预设数量的脸部照片对，对属于同一牲畜的脸部照片对标注第一标签，对不属于同一牲畜的脸部照片对标注第二标签；
E3、将所述脸部照片对分为第一百分比的训练集和第二百分比的验证集，所述第一百分比和第二百分比之和小于或者等于100％；
E4、利用训练集中的照片对对所述预设类型识别模型进行训练，并在训练完成后利用验证集对训练的所述预设类型识别模型的准确率进行验证；
E5、若准确率大于预设阈值，则模型训练结束；
E6、若准确率小于或者等于预设阈值，则增加所述脸部照片的样本数量，并基于增加后的脸部照片的样本重新执行上述步骤E2、E3、E4。
本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有投保牲畜识别系统，所述投保牲畜识别系统可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述任一项所述的投保牲畜识别方法。
本发明技术方案，在收到出险牲畜的理赔申请后，通过理赔申请中的被保险的牲畜的身份标识和该牲畜的当前脸部照片，从系统的关联数据中确定出该身份标识对应的标准牲畜脸部照片，并将该牲畜当前的脸部照片与所述标准牲畜脸部照片输入预先训练好的预设类型识别模型中，以得出该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜脸部照片的相似度，然后，将该相似度与预设阈值比较，根据比较结果确认脸部识别是否通过，从而确定该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜脸部照片是否属于同一牲畜。与现有技术相比，本方案在牲畜出险时，用户只需向系统发送带有出险牲畜的当前脸部照片和身份标识的理赔申请即可，保险公司的系统则根据用户发送的理赔申请中附带的当前脸部照片和身份标识对理赔申请的牲畜的进行识别验证，无需现场验证识别，能够及时快速的处理理赔申请，降低了成本，提升了效率，并且可以远程批量识别，更加的方便。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明投保牲畜识别方法一实施例的流程示意图；
图2为本发明投保牲畜识别方法一实施例中预设类型识别模型的训练流程图；
图3为本发明投保牲畜识别系统一实施例的运行环境示意图；
图4为本发明投保牲畜识别系统一实施例的程序模块图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，图1为本发明投保牲畜识别方法一实施例的流程示意图。
本实施例中，该投保牲畜识别方法包括：
步骤S10，在收到带有被保险的牲畜的身份标识和该牲畜的当前脸部照片的理赔申请后，根据预先存储的身份标识和标准牲畜脸部照片的关联数据，确定该身份标识对应的标准牲畜脸部照片；
用户在保险公司为其牲畜(例如，猪、养、牛等)投保时，需要针对每一个要投保的牲畜分别提供标准脸部照片给保险公司，保险公司则针对每一个被保险的牲畜分别提供唯一的身份ID(即被保险的牲畜的身份标识，例如数字编号)给用户，并在系统内将每一个投保的牲畜的身份标识与其标准牲畜脸部照片关联，将关联数据进行存储。当用户有被保险的牲畜发生生病死亡情况时，用户向保险公司发送带有该死亡牲畜的当前脸部照片和身份标识的理赔申请，保险公司的系统在接收到用户发送的该理赔申请后，提取出该理赔申请中的身份标识和当前脸部照片，并根据系统中预先存储的身份标识与标准牲畜脸部照片的关联数据，确定出该提取出的身份标识所对应的标准牲畜脸部照片。
步骤S20，将该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片输入到预先训练好的预设类型识别模型中，确定该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度；
系统中具有预先训练好的预设类型识别模型，该模型用于识别比对脸部照片的相似度；系统在确定了该理赔申请中的身份标识所对应的标准牲畜脸部照片后，将该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片输入到预先训练好的预设类型识别模型中，从而根据预设类型识别模型输出得到该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜脸部照片的相似度。
步骤S30，若确定的相似度大于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别通过，或者，若确定的相似度小于或者等于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别失败。
系统中具有预先设置的相似度结果的判断阈值(即预设阈值，例如90％)，当预设类型识别模型输出的相似度结果大于该预设阈值，那么判定该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜脸部照片为同一个牲畜的脸部照片，该牲畜的脸部识别通过，保险公司则可确定该牲畜为被保险的牲畜。反之，当预设类型识别模型输出的相似度结果小于或者等于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别失败。
本实施例技术方案，在收到出险牲畜的理赔申请后，通过理赔申请中的被保险的牲畜的身份标识和该牲畜的当前脸部照片，从系统的关联数据中确定出该身份标识对应的标准牲畜脸部照片，并将该牲畜当前的脸部照片与所述标准牲畜脸部照片输入预先训练好的预设类型识别模型中，以得出该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜脸部照片的相似度，然后，将该相似度与预设阈值比较，根据比较结果确认脸部识别是否通过，从而确定该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜脸部照片是否属于同一牲畜。与现有技术相比，本方案在牲畜出险时，用户只需向系统发送带有出险牲畜的当前脸部照片和身份标识的理赔申请即可，保险公司的系统则根据用户发送的理赔申请中附带的当前脸部照片和身份标识对理赔申请的牲畜的进行识别验证，无需现场验证识别，能够及时快速的处理理赔申请，降低了成本，提升了效率，并且可以远程批量识别，更加的方便。
优选地，本实施例采用的所述预设类型识别模型为孪生神经网络模型(Siamese网络模型)，所述预设类型识别模型包括第一子网络模型、第二子网络模型及结果计算模块，其中：
该第一子网络模型(例如，卷积神经网络模型)，用于对该牲畜的当前脸部照片进行特征提取，输出第一特征向量；
该第二子网络模型(例如，卷积神经网络模型)，用于对确定的标准牲畜脸部照片进行特征提取，输出第二特征向量；
该结果计算模块，用于根据预先确定的特征向量距离计算函数计算出所述第一特征向量与第二特征向量的向量距离，该向量距离即为该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度。
也就是，步骤S20包括：
所述第一子网络模型对该牲畜当前脸部照片进行特征提取，输出第一特征向量；
所述第二子网络模型对确定的标准牲畜脸部照片进行特征提取，输出第二特征向量；
所述结果计算模块根据预先确定的特征向量距离计算函数计算出所述第一特征向量与第二特征向量的向量距离(即该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜两部照片的相似度)。
本实施例优选所述预先确定的特征向量距离计算函数为：EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖；
其中，GW(X)代表所述预设类型识别模型的网络映射函数，其参数为W，该参数W由所述预设类别识别模型训练得出；该网络映射函数GW(X)针对两个不同的输入特征向量X1和X2，分别输出低维空间结果为GW(X1)和GW(X2)，GW(X1)是由X1经过网络映射得到的，GW(X2)是由X2经过网络映射得到的。
给定网络映射函数GW(X)，通过训练所述预设类型识别模型，以找出一组参数W，该组参数W满足：使当X1和X2属于同一个牲畜脸部的时候，特征向量距离度量EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖小于第一阈值，以及当X1和X2属于不同的类别的时候，特征向量距离度量EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖大于第二阈值；所述第一阈值小于或者等于所述第二阈值。
如图2所示，图2为本发明投保牲畜识别方法一实施例中预设类型识别模型的训练流程图。
在本实施例中，所述预设类型识别模型的训练过程如下：
步骤E1，获取预设数量的投保牲畜的脸部照片和预设数量的出险理赔牲畜的脸部照片；
例如，预设数量为10万个，即获取10万个投保牲畜的脸部照片以及10万个出险理赔牲畜的脸部照片(即发生保险事故的牲畜的脸部照片)。
步骤E2，将获取的所有脸部照片进行两两随机配对获得预设数量的脸部照片对，对属于同一牲畜的脸部照片对标注第一标签，对不属于同一牲畜的脸部照片对标注第二标签；
将获取的预设数量的投保牲畜的脸部照片和预设数量的出险理赔牲畜的脸部照片进行两两随机配对，从而得到预设数量的脸部照片对(每个所述脸部照片对均包括两张牲畜的脸部照片)。根据脸部照片对中两张牲畜的脸部照片分别对应的身份标识，可确认各个脸部照片对的两张脸部照片是否为同一牲畜的脸部照片，给属于同一牲畜的脸部照片对标注第一标签(例如，label＝1)，以及给不属于同一牲畜的脸部照片对标注第二标签(例如，label＝-1)，以供制作训练集或验证集。
步骤E3，将所述脸部照片对分为第一百分比的训练集和第二百分比的验证集，所述第一百分比和第二百分比之和小于或者等于100％；
从所述脸部照片对中分出一个训练集和一个验证集，所述训练集和验证集分别占所述脸部照片对的第一百分比和第二百分比，所述第一百分比和第二百分比之和小于或者等于100％，即可以是将整个所述脸部照片对刚好分成所述训练集和验证集(例如，所述第一百分比为70％，所述第二百分比为30％)，也可以是将所述脸部照片对的一部分分成所述训练集和验证集(例如，所述第一百分比为65％，所述第二百分比为25％)。
步骤E4，利用训练集中的照片对对所述预设类型识别模型进行训练，并在训练完成后利用验证集对训练的所述预设类型识别模型的准确率进行验证；
用所述训练集中的脸部照片对训练所述预设类型识别模型，训练完所述预设类型识别模型后，再用所述验证集中的脸部照片对对所述预设类型识别模型进行准确率验证，得到经所述训练集训练完成后的所述预设类型识别模型的准确率。
步骤E5，若准确率大于预设阈值，则模型训练结束；
系统中预先设置了准确率的验证阈值(即所述预设阈值，例如98.5％)，用于对所述预设类型识别模型的训练效果进行检验；若通过所述验证集对所述预设类型识别模型验证得到的准确率大于所述预设阈值，那么说明该预设类型识别模型的训练达到了预期标准，此时则结束模型训练。
步骤E6，若准确率小于或者等于预设阈值，则增加所述脸部照片的样本数量，并基于增加后的脸部照片的样本重新执行上述步骤E2、E3、E4。
若是通过所述验证集对所述预设类型识别模型验证得到的准确率小于或等于所述预设阈值，那么说明该预设类型识别模型的训练还没有达到了预期标准，可能是训练集数量不够或验证集数量不够，所以，在这种情况时，则增加所述脸部照片的样本数量(例如，每次增加固定数量或每次增加随机数量)，然后在这基础上，重新执行上述步骤E2、E3和E4，如此循环执行，直至达到了步骤E5的要求，则结束模型训练。
此外，本发明还提出一种投保牲畜识别系统。
请参阅图3，是本发明投保牲畜识别系统10较佳实施例的运行环境示意图。
在本实施例中，投保牲畜识别系统10安装并运行于电子装置1中。电子装置1可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及服务器等计算设备。该电子装置1可包括，但不仅限于，存储器11、处理器12及显示器13。图3仅示出了具有组件11-13的电子装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
存储器11在一些实施例中可以是电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘或内存。存储器11在另一些实施例中也可以是电子装置1的外部存储设备，例如电子装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器11还可以既包括电子装置1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11用于存储安装于电子装置1的应用软件及各类数据，例如投保牲畜识别系统10的程序代码等。存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行投保牲畜识别系统10等。
显示器13在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。显示器13用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面，例如业务定制界面等。电子装置1的部件11-13通过系统总线相互通信。
请参阅图4，是本发明投保牲畜识别系统10一实施例的程序模块图。在本实施例中，投保牲畜识别系统10可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器12)所执行，以完成本发明。例如，在图4中，投保牲畜识别系统10可以被分割成第一确定模块101、第二确定模块102及判断模块103。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序更适合于描述投保牲畜识别系统10在电子装置1中的执行过程，其中：
第一确定模块101，用于在收到带有被保险的牲畜的身份标识和该牲畜的当前脸部照片的理赔申请后，根据预先存储的身份标识和标准牲畜脸部照片的关联数据，确定该身份标识对应的标准牲畜脸部照片；
用户在保险公司为其牲畜(例如，猪、养、牛等)投保时，需要针对每一个要投保的牲畜分别提供标准脸部照片给保险公司，保险公司则针对每一个被保险的牲畜分别提供唯一的身份ID(即被保险的牲畜的身份标识，例如数字编号)给用户，并在系统内将每一个投保的牲畜的身份标识与其标准牲畜脸部照片关联，将关联数据进行存储。当用户有被保险的牲畜发生生病死亡情况时，用户向保险公司发送带有该死亡牲畜的当前脸部照片和身份标识的理赔申请，保险公司的系统在接收到用户发送的该理赔申请后，提取出该理赔申请中的身份标识和当前脸部照片，并根据系统中预先存储的身份标识与标准牲畜脸部照片的关联数据，确定出该提取出的身份标识所对应的标准牲畜脸部照片。
第二确定模块102，用于将该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片输入到预先训练好的预设类型识别模型中，确定该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度；
系统中具有预先训练好的预设类型识别模型，该模型用于识别比对脸部照片的相似度；系统在确定了该理赔申请中的身份标识所对应的标准牲畜脸部照片后，将该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片输入到预先训练好的预设类型识别模型中，从而根据预设类型识别模型输出得到该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜脸部照片的相似度。
判断模块103，用于在确定的相似度大于预设阈值时，确定该牲畜的脸部识别通过，或者，在确定的相似度小于或者等于预设阈值时，确定该牲畜的脸部识别失败。
系统中具有预先设置的相似度结果的判断阈值(即预设阈值，例如90％)，当预设类型识别模型输出的相似度结果大于该预设阈值，那么判定该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜脸部照片为同一个牲畜的脸部照片，该牲畜的脸部识别通过，保险公司则可确定该牲畜为被保险的牲畜。反之，当预设类型识别模型输出的相似度结果小于或者等于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别失败。
本实施例技术方案，在收到出险牲畜的理赔申请后，通过理赔申请中的被保险的牲畜的身份标识和该牲畜的当前脸部照片，从系统的关联数据中确定出该身份标识对应的标准牲畜脸部照片，并将该牲畜当前的脸部照片与所述标准牲畜脸部照片输入预先训练好的预设类型识别模型中，以得出该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜脸部照片的相似度，然后，将该相似度与预设阈值比较，根据比较结果确认脸部识别是否通过，从而确定该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜脸部照片是否属于同一牲畜。与现有技术相比，本方案在牲畜出险时，用户只需向系统发送带有出险牲畜的当前脸部照片和身份标识的理赔申请即可，保险公司的系统则根据用户发送的理赔申请中附带的当前脸部照片和身份标识对理赔申请的牲畜的进行识别验证，无需现场验证识别，能够及时快速的处理理赔申请，降低了成本，提升了效率，并且可以远程批量识别，更加的方便。
优选地，本实施例采用的所述预设类型识别模型为孪生神经网络模型(Siamese网络模型)，所述预设类型识别模型包括第一子网络模型、第二子网络模型及结果计算模块，其中：
该第一子网络模型(例如，卷积神经网络模型)，用于对该牲畜的当前脸部照片进行特征提取，输出第一特征向量；
该第二子网络模型(例如，卷积神经网络模型)，用于对确定的标准牲畜脸部照片进行特征提取，输出第二特征向量；
该结果计算模块，用于根据预先确定的特征向量距离计算函数计算出所述第一特征向量与第二特征向量的向量距离，该向量距离即为该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度。
也就是，第二确定模块102包括：
第一提取子模块，用于控制所述第一子网络模型对该牲畜当前脸部照片进行特征提取，输出第一特征向量；
第一提取子模块，用于控制所述第二子网络模型对确定的标准牲畜脸部照片进行特征提取，输出第二特征向量；
确定子模块，用于控制所述结果计算模块根据预先确定的特征向量距离计算函数计算出所述第一特征向量与第二特征向量的向量距离(即该牲畜的当前脸部照片与确定的标准牲畜两部照片的相似度)。
本实施例优选所述预先确定的特征向量距离计算函数为：EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖；
其中，GW(X)代表所述预设类型识别模型的网络映射函数，其参数为W，该参数W由所述预设类别识别模型训练得出；该网络映射函数GW(X)针对两个不同的输入特征向量X1和X2，分别输出低维空间结果为GW(X1)和GW(X2)，GW(X1)是由X1经过网络映射得到的，GW(X2)是由X2经过网络映射得到的。
给定网络映射函数GW(X)，通过训练所述预设类型识别模型，以找出一组参数W，该组参数W满足：使当X1和X2属于同一个牲畜脸部的时候，特征向量距离度量EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖小于第一阈值，以及当X1和X2属于不同的类别的时候，特征向量距离度量EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖大于第二阈值；所述第一阈值小于或者等于所述第二阈值。
进一步地，在本实施例中，所述预设类型识别模型的训练过程如下：
步骤E1，获取预设数量的投保牲畜的脸部照片和预设数量的出险理赔牲畜的脸部照片；
例如，预设数量为10万个，即获取10万个投保牲畜的脸部照片以及10万个出险理赔牲畜的脸部照片(即发生保险事故的牲畜的脸部照片)。
步骤E2，将获取的所有脸部照片进行两两随机配对获得预设数量的脸部照片对，对属于同一牲畜的脸部照片对标注第一标签，对不属于同一牲畜的脸部照片对标注第二标签；
将获取的预设数量的投保牲畜的脸部照片和预设数量的出险理赔牲畜的脸部照片进行两两随机配对，从而得到预设数量的脸部照片对(每个所述脸部照片对均包括两张牲畜的脸部照片)。根据脸部照片对中两张牲畜的脸部照片分别对应的身份标识，可确认各个脸部照片对的两张脸部照片是否为同一牲畜的脸部照片，给属于同一牲畜的脸部照片对标注第一标签(例如，label＝1)，以及给不属于同一牲畜的脸部照片对标注第二标签(例如，label＝-1)，以供制作训练集或验证集。
步骤E3，将所述脸部照片对分为第一百分比的训练集和第二百分比的验证集，所述第一百分比和第二百分比之和小于或者等于100％；
从所述脸部照片对中分出一个训练集和一个验证集，所述训练集和验证集分别占所述脸部照片对的第一百分比和第二百分比，所述第一百分比和第二百分比之和小于或者等于100％，即可以是将整个所述脸部照片对刚好分成所述训练集和验证集(例如，所述第一百分比为70％，所述第二百分比为30％)，也可以是将所述脸部照片对的一部分分成所述训练集和验证集(例如，所述第一百分比为65％，所述第二百分比为25％)。
步骤E4，利用训练集中的照片对对所述预设类型识别模型进行训练，并在训练完成后利用验证集对训练的所述预设类型识别模型的准确率进行验证；
用所述训练集中的脸部照片对训练所述预设类型识别模型，训练完所述预设类型识别模型后，再用所述验证集中的脸部照片对对所述预设类型识别模型进行准确率验证，得到经所述训练集训练完成后的所述预设类型识别模型的准确率。
步骤E5，若准确率大于预设阈值，则模型训练结束；
系统中预先设置了准确率的验证阈值(即所述预设阈值，例如98.5％)，用于对所述预设类型识别模型的训练效果进行检验；若通过所述验证集对所述预设类型识别模型验证得到的准确率大于所述预设阈值，那么说明该预设类型识别模型的训练达到了预期标准，此时则结束模型训练。
步骤E6，若准确率小于或者等于预设阈值，则增加所述脸部照片的样本数量，并基于增加后的脸部照片的样本重新执行上述步骤E2、E3、E4。
若是通过所述验证集对所述预设类型识别模型验证得到的准确率小于或等于所述预设阈值，那么说明该预设类型识别模型的训练还没有达到了预期标准，可能是训练集数量不够或验证集数量不够，所以，在这种情况时，则增加所述脸部照片的样本数量(例如，每次增加固定数量或每次增加随机数量)，然后在这基础上，重新执行上述步骤E2、E3和E4，如此循环执行，直至达到了步骤E5的要求，则结束模型训练。
进一步地，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有投保牲畜识别系统，所述投保牲畜识别系统可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述任一实施例中的投保牲畜识别方法。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的投保牲畜识别系统，所述投保牲畜识别系统被所述处理器执行时实现如下步骤：
在收到带有被保险的牲畜的身份标识和该牲畜的当前脸部照片的理赔申请后，根据预先存储的身份标识和标准牲畜脸部照片的关联数据，确定该身份标识对应的标准牲畜脸部照片；
将该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片输入到预先训练好的预设类型识别模型中，确定该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度；
若确定的相似度大于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别通过，或者，若确定的相似度小于或者等于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别失败。
2.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述预设类型识别模型为孪生神经网络模型，所述预设类型识别模型包括第一子网络模型、第二子网络模型及结果计算模块，其中：
该第一子网络模型，用于对该牲畜的当前脸部照片进行特征提取，输出第一特征向量；
该第二子网络模型，用于对确定的标准牲畜脸部照片进行特征提取，输出第二特征向量；
该结果计算模块，用于根据预先确定的特征向量距离计算函数计算出所述第一特征向量与第二特征向量的向量距离，该向量距离即为该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度。
3.如权利要求2所述的电子装置，其特征在于，所述预先确定的特征向量距离计算函数为：EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖；
其中，GW(X)代表所述预设类型识别模型的网络映射函数，其参数为W，该参数W由所述预设类别识别模型训练得出；该网络映射函数GW(X)针对两个不同的输入特征向量X1和X2，分别输出低维空间结果为GW(X1)和GW(X2)，GW(X1)是由X1经过网络映射得到的，GW(X2)是由X2经过网络映射得到的。
4.如权利要求3所述的电子装置，所述网络映射函数GW(X)的参数W满足：使得当X1和X2属于同一个牲畜脸部的时候，特征向量距离度量EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖小于第一阈值；当X1和X2属于不同的类别的时候，特征向量距离度量EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖大于第二阈值；所述第一阈值小于或者等于第二阈值。
5.如权利要求1-4中任意一项所述的电子装置，其特征在于，所述预设类型识别模型的训练过程如下：
E1、获取预设数量的投保牲畜的脸部照片和预设数量的出险理赔牲畜的脸部照片；
E2、将获取的所有脸部照片进行两两随机配对获得预设数量的脸部照片对，对属于同一牲畜的脸部照片对标注第一标签，对不属于同一牲畜的脸部照片对标注第二标签；
E3、将所述脸部照片对分为第一百分比的训练集和第二百分比的验证集，所述第一百分比和第二百分比之和小于或者等于100％；
E4、利用训练集中的照片对对所述预设类型识别模型进行训练，并在训练完成后利用验证集对训练的所述预设类型识别模型的准确率进行验证；
E5、若准确率大于预设阈值，则模型训练结束；
E6、若准确率小于或者等于预设阈值，则增加所述脸部照片的样本数量，并基于增加后的脸部照片的样本重新执行上述步骤E2、E3、E4。
6.一种投保牲畜识别方法，其特征在于，该方法包括步骤：
在收到带有被保险的牲畜的身份标识和该牲畜的当前脸部照片的理赔申请后，根据预先存储的身份标识和标准牲畜脸部照片的关联数据，确定该身份标识对应的标准牲畜脸部照片；
将该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片输入到预先训练好的预设类型识别模型中，确定该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度；
若确定的相似度大于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别通过，或者，若确定的相似度小于或者等于预设阈值，则确定该牲畜的脸部识别失败。
7.如权利要求6所述的投保牲畜识别方法，其特征在于，所述预设类型识别模型为孪生神经网络模型，所述预设类型识别模型包括第一子网络模型、第二子网络模型及结果计算模块，其中：
该第一子网络模型，用于对该牲畜的当前脸部照片进行特征提取，输出第一特征向量；
该第二子网络模型，用于对确定的标准牲畜脸部照片进行特征提取，输出第二特征向量；
该结果计算模块，用于根据预先确定的特征向量距离计算函数计算出所述第一特征向量与第二特征向量的向量距离，该向量距离即为该牲畜的当前脸部照片和确定的标准牲畜脸部照片的相似度。
8.如权利要求6所述的投保牲畜识别方法，其特征在于，所述预先确定的特征向量距离计算函数为：EW(X1，X2)＝‖GW(X1)-GW(X2)‖；
其中，GW(X)代表所述预设类型识别模型的网络映射函数，其参数为W，该参数W由所述预设类别识别模型训练得出；该网络映射函数GW(X)针对两个不同的输入特征向量X1和X2，分别输出低维空间结果为GW(X1)和GW(X2)，GW(X1)是由X1经过网络映射得到的，GW(X2)是由X2经过网络映射得到的。
9.如权利要求6-8中任意一项所述的投保牲畜识别方法，其特征在于，所述预设类型识别模型的训练过程如下：
E1、获取预设数量的投保牲畜的脸部照片和预设数量的出险理赔牲畜的脸部照片；
E2、将获取的所有脸部照片进行两两随机配对获得预设数量的脸部照片对，对属于同一牲畜的脸部照片对标注第一标签，对不属于同一牲畜的脸部照片对标注第二标签；
E3、将所述脸部照片对分为第一百分比的训练集和第二百分比的验证集，所述第一百分比和第二百分比之和小于或者等于100％；
E4、利用训练集中的照片对对所述预设类型识别模型进行训练，并在训练完成后利用验证集对训练的所述预设类型识别模型的准确率进行验证；
E5、若准确率大于预设阈值，则模型训练结束；
E6、若准确率小于或者等于预设阈值，则增加所述脸部照片的样本数量，并基于增加后的脸部照片的样本重新执行上述步骤E2、E3、E4。
10.一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投保牲畜识别系统，所述投保牲畜识别系统可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求6-9中的任一项所述的投保牲畜识别方法。
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