CN109767339A - 一种事故车辆的理赔数据确定方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种事故车辆的理赔数据确定方法，包括：分析获得的事故车辆的当前受损部位的图像，确定当前受损部位的受损程度信息。根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及当前受损部位的受损程度信息，确定当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据。根据维修理赔数据和换新理赔数据，获得事故车辆的理赔数据。采用本申请所述的事故车辆的理赔数据确定方法，可以通过对受损程度信息进行实时数据分析的方式，快速、准确的确定相应的理赔数据，从而减少繁琐的操作步骤，提升了针对道路车辆事故的理赔效率。

Description

一种事故车辆的理赔数据确定方法、装置及系统

技术领域

本申请涉及大数据分析领域，具体涉及一种事故车辆的理赔数据确定方法、 装置及系统。另外涉及一种事故车辆的理赔数据确定的电子设备及存储设备。

背景技术

由于高速公路封闭通行条件的限制，不能像普通道路能够方便改道及借道 通行，所以在发生交通事故后的交通事故现场勘查及处置过程中，因封闭部分 或者全部车道导致的交通拥挤、阻塞情况日趋严重。发生交通事故之后的勘验 与定损理赔工作效率低下已经成为交通堵塞的主要影响因素。

由于现有的交通事故现场勘查技术效率低下，已经难于应付越来越多的交 通事故以及交通参与者对高效率通行的要求。如何快速、高效的完成事故车辆 的勘验与定损理赔工作，快速疏通堵塞道路，成为车辆保险理赔行业急需解决 的重要技术问题。

发明内容

本申请提供一种事故车辆的理赔数据确定方法、装置及系统，以解决现有 技术中存在的针对道路事故车辆的勘验与理赔方式效率低下，难以满足用户需 求的问题。本申请另外提供一种事故车辆的理赔数据确定的电子设备及存储设 备。

本申请提供的事故车辆的理赔数据确定方法，包括：获得事故车辆的当前 受损部位的图像；分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受 损程度信息；根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、 换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所 述当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据；根据所 述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故车辆的理赔数据。

可选的，所述根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数 据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确 定所述当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据，包 括：以所述当前受损部位的受损程度信息为索引，利用所述对应关系查找与所 述索引对应的维修理赔数据和换新理赔数据。

可选的，所述对应关系包括车辆受损部位的受损程度信息、所述车辆受损 部位所在车辆的车辆信息、所述车辆受损部位所在车辆的保单信息、维修理赔 数据、换新理赔数据之间的对应关系；所述方法还包括：获得所述事故车辆的 全景图像；从所述全景图像中识别所述事故车辆的牌照信息；根据所述牌照信 息，获取所述事故车辆的车辆信息和保单信息；所述根据预先设置的车辆受损 部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述 当前受损部位的受损程度信息，确定所述当前受损部位的受损程度信息对应的 维修理赔数据和换新理赔数据，包括：根据预先设置的车辆受损部位的受损程 度信息、所述车辆受损部位所在车辆的车辆信息、所述车辆受损部位所在车辆 的保单信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损 部位的受损程度信息、所述事故车辆的车辆信息、所述事故车辆的保单信息， 确定所述当前受损部位的受损程度信息、所述事故车辆的车辆信息、所述事故 车辆的保单信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据。

可选的，所述根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、所述车辆受 损部位所在车辆的车辆信息、所述车辆受损部位所在车辆的保单信息、维修理 赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息、 所述事故车辆的车辆信息、所述事故车辆的保单信息，确定所述当前受损部位 的受损程度信息、所述事故车辆的车辆信息、所述事故车辆的保单信息对应的 维修理赔数据和换新理赔数据，包括：构建包括所述当前受损部位的受损程度 信息、所述事故车辆的车辆信息、所述事故车辆的保单信息的索引组合；利用 所述索引组合和所述车辆受损部位的受损程度信息、所述车辆受损部位所在车 辆的车辆信息、所述车辆受损部位所在车辆的保单信息、维修理赔数据、换新 理赔数据之间的对应关系，查找与所述索引组合对应的维修理赔数据和换新理 赔数据。

可选的，所述事故车辆的车辆信息包括所述事故车辆的品牌信息和车龄信 息中的至少一种信息；所述事故车辆的保单信息包括所述事故车辆对应的保险 险种信息和保单数量信息中的至少一种信息；所述车辆受损部位所在车辆的车 辆信息包括车辆受损部位所在车辆的品牌信息和车龄信息中的至少一种信息； 所述车辆受损部位所在车辆的保单信息包括车辆受损部位所在车辆对应的保险 险种信息和保单数量信息中的至少一种信息。

可选的，所述根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故 车辆的理赔数据，具体包括：如果所述维修理赔金额大于所述换新理赔金额， 则将所述换新理赔金额确定为针对所述事故车辆定损理赔金额；如果所述维修 理赔金额小于所述换新理赔金额，则将所述维修理赔金额确定为针对所述事故 车辆定损理赔金额；如果所述维修理赔金额等于所述换新理赔金额，则将所述 维修理赔金额和所述换新理赔金额中的任意一项确定为针对所述事故车辆定损 理赔金额。

可选的，所述获得事故车辆的当前受损部位的图像，具体包括：获得所述 事故车辆的全景图像；识别所述全景图像，确定所述事故车辆的受损部位信息； 根据所述受损部位信息，获得所述事故车辆的当前受损部位的图像。

可选的，所述的事故车辆的理赔数据确定方法还包括：获得已结案事故车 辆的受损部位图像数据样本以及与所述已结案事故车辆的受损部位图像数据样 本匹配的受损程度信息样本利用已结案事故车辆的受损部位图像数据样本以及 所述受损程度信息样本，训练事故车辆受损程度识别模型。

可选的，所述分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受 损程度信息，具体包括：利用所述事故车辆受损程度识别模型对所述当前受损 部位的图像进行识别，获得所述当前受损部位的受损程度信息，所述事故车辆 受损程度识别模型用于根据事故车辆受损部位的图像预测事故车辆的受损程 度。

可选的，所述分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受 损程度信息，具体包括：从所述当前受损部位图像中识别出所述当前受损部位 的受损类型以及受损类型下的受损程度值；将所述当前受损部位的受损类型以 及受损类型下的受损程度值作为所述当前受损部位受损程度的受损程度信息。

可选的，所述的事故车辆的理赔数据确定方法还包括：根据所述维修理赔 数据和所述换新理赔数据，确定针对所述事故车辆的处置方式。

可选的，所述根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，确定针对所述 事故车辆的处置方式，包括：如果所述维修理赔金额大于所述换新理赔金额， 则确定针对所述事故车辆的处置方式为整车换新或部件换新的方式；如果所述 维修理赔金额小于所述换新理赔金额，则确定针对所述事故车辆的处置方式为 维修方式；如果所述维修理赔金额等于所述换新理赔金额，则确定针对所述事 故车辆的处置方式为整车换新的方式、或者部件换新的方式、或者维修方式。

可选的，所述获得所述事故车辆的全景图像，包括：获得无人飞行器提供 的所述事故车辆的全景图像。

相应的，本申请还提供一种事故车辆的勘验方法，包括：获得针对事故车 辆的勘验请求；根据所述勘验请求，获得所述事故车辆的位置信息；根据所述 位置信息，指示无人飞行器运动至指定位置；在确定所述无人飞行器运动至所 述指定位置后，指示所述无人飞行器针对所述事故车辆执行勘验操作。

可选的，所述在确定所述无人飞行器运动至所述指定位置后，指示所述无 人飞行器针对所述事故车辆执行勘验操作，具体包括：在确定所述无人飞行器 运动至所述指定位置后，指示所述无人飞行器获取所述指定位置的全景图像； 从所述全景图像中获取所述事故车辆的位置信息；分析所述事故车辆在所述全 景图像中的位置，若所述事故车辆在所述全景图像中的位置满足预设的勘验条 件，则指示所述无人飞行器针对所述事故车辆执行勘验操作。

可选的，所述的方法还包括：若所述事故车辆在所述全景图像中的位置不 满足预设的图像采集条件，则指示所述无人飞行器调整与所述事故车辆之间的 距离，其中，所述距离包括水平距离及垂直距离；

通过调整所述无人飞行器与所述事故车辆之间的距离改变所述事故车辆在 所述全景图像中的位置。

可选的，所述指示所述无人飞行器针对所述事故车辆执行勘验操作，具体 包括：指示所述无人飞行器相对所述事故车辆调整航向角和/或俯仰角，若所述 无人飞行器相对所述事故车辆的角度位置满足预设的图像采集条件，则指示所 述无人飞行器针对所述事故车辆执行图像采集操作。

可选的，所述若所述无人飞行器相对所述事故车辆的角度位置满足预设的 图像采集条件，则指示所述无人飞行器针对所述事故车辆执行图像采集操作， 具体包括：若所述无人飞行器相对所述事故车辆的角度位置满足预设的图像采 集条件，则采集针对所述事故车辆至少三个角度的受损部位图像，其中，每个 角度采集至少两幅图像。

相应的，本申请还提供一种事故车辆的理赔数据确定装置，包括：图像获 得单元，用于获得事故车辆的当前受损部位的图像；分析单元，用于分析所述 当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受损程度信息；理赔确定单元， 用于根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔 数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所述当前受 损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据；理赔数据获得单 元，用于根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故车辆的理 赔数据。

可选的，所述理赔确定单元具体用于，以所述当前受损部位的受损程度信 息为索引，利用所述对应关系查找与所述索引对应的维修理赔数据和换新理赔 数据。

可选的，所述对应关系包括车辆受损部位的受损程度信息、所述车辆受损 部位所在车辆的车辆信息、所述车辆受损部位所在车辆的保单信息、维修理赔 数据、换新理赔数据之间的对应关系；所述装置还包括：全景图像获得单元， 用于获得所述事故车辆的全景图像；牌照信息获得单元，用于从所述全景图像 中识别所述事故车辆的牌照信息；事故车辆信息获得单元，用于根据所述牌照 信息，获取所述事故车辆的车辆信息和保单信息；所述理赔确定单元具体用于， 根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、所述车辆受损部位所在车辆的 车辆信息、所述车辆受损部位所在车辆的保单信息、维修理赔数据、换新理赔 数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息、所述事故车辆的 车辆信息、所述事故车辆的保单信息，确定所述当前受损部位的受损程度信息、 所述事故车辆的车辆信息、所述事故车辆的保单信息对应的维修理赔数据和换 新理赔数据。

可选的，所述理赔确定单元包括：索引组合构建子单元，用于构建包括所 述当前受损部位的受损程度信息、所述事故车辆的车辆信息、所述事故车辆的 保单信息的索引组合；理赔数据查找子单元，用于利用所述索引组合和所述车 辆受损部位的受损程度信息、所述车辆受损部位所在车辆的车辆信息、所述车 辆受损部位所在车辆的保单信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关 系，查找与所述索引组合对应的维修理赔数据和换新理赔数据。

可选的，所述事故车辆的车辆信息包括所述事故车辆的品牌信息和车龄信 息中的至少一种信息；所述事故车辆的保单信息包括所述事故车辆对应的保险 险种信息和保单数量信息中的至少一种信息；所述车辆受损部位所在车辆的车 辆信息包括车辆受损部位所在车辆的品牌信息和车龄信息中的至少一种信息； 所述车辆受损部位所在车辆的保单信息包括车辆受损部位所在车辆对应的保险 险种信息和保单数量信息中的至少一种信息。

可选的，所述理赔数据获得单元具体用于：如果所述维修理赔金额大于所 述换新理赔金额，则将所述换新理赔金额确定为针对所述事故车辆定损理赔金 额；如果所述维修理赔金额小于所述换新理赔金额，则将所述维修理赔金额确 定为针对所述事故车辆定损理赔金额；如果所述维修理赔金额等于所述换新理 赔金额，则将所述维修理赔金额和所述换新理赔金额中的任意一项确定为针对 所述事故车辆定损理赔金额。

可选的，所述图像获得单元具体用于：获得所述事故车辆的全景图像；识 别所述全景图像，确定所述事故车辆的受损部位信息；根据所述受损部位信息， 获得所述事故车辆的当前受损部位图像。

可选的，还包括：样本获得单元，用于获得已结案事故车辆的受损部位图 像数据样本以及与所述已结案事故车辆的受损部位图像数据样本匹配的受损程 度信息样本；模型训练单元，用于利用已结案事故车辆的受损部位图像数据样 本以及所述受损程度信息样本，训练事故车辆受损程度识别模型。

可选的，所述分析单元具体用于，利用所述事故车辆受损程度识别模型对 所述当前受损部位的图像进行识别，获得所述当前受损部位的受损程度信息， 所述事故车辆受损程度识别模型用于根据事故车辆受损部位的图像预测事故车 辆的受损程度。

可选的，所述分析单元具体用于：从所述当前受损部位图像中识别出所述 当前受损部位的受损类型以及受损类型下的受损程度值；将所述当前受损部位 的受损类型以及受损类型下的受损程度值作为所述当前受损部位受损程度的受 损程度信息。

可选的，所述的事故车辆的理赔数据确定装置还包括：处置方式确定单元， 用于根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，确定针对所述事故车辆的处 置方式。

可选的，所述处置方式确定单元具体用于：

如果所述维修理赔金额大于所述换新理赔金额，则确定针对所述事故车辆 的处置方式为整车换新或部件换新的方式；

如果所述维修理赔金额小于所述换新理赔金额，则确定针对所述事故车辆 的处置方式为维修方式；

如果所述维修理赔金额等于所述换新理赔金额，则确定针对所述事故车辆 的处置方式为整车换新的方式、或者部件换新的方式、或者维修方式。

可选的，所述全景图像获得单元具体用于，获得无人飞行器提供的所述事 故车辆的全景图像。

相应的，本申请还提供一种事故车辆的勘验装置，包括：请求获得单元， 用于获得针对事故车辆的勘验请求；位置信息获得单元，用于根据所述勘验请 求，获得所述事故车辆的位置信息；指示指定位置单元，用于根据所述位置信 息，指示无人飞行器运动至指定位置；指示勘验操作单元，用于在确定所述无 人飞行器运动至所述指定位置后，指示所述无人飞行器针对所述事故车辆执行 勘验操作。

可选的，所述指示勘验操作单元具体用于：

在确定所述无人飞行器运动至所述指定位置后，指示所述无人飞行器获取 所述指定位置的全景图像；

从所述全景图像中获取所述事故车辆的位置信息；

分析所述事故车辆在所述全景图像中的位置，若所述事故车辆在所述全景 图像中的位置满足预设的勘验条件，则指示所述无人飞行器针对所述事故车辆 执行勘验操作。

可选的，所述的装置还包括：若所述事故车辆在所述全景图像中的位置不 满足预设的图像采集条件，则指示所述无人飞行器调整与所述事故车辆之间的 距离，其中，所述距离包括水平距离及垂直距离；

通过调整所述无人飞行器与所述事故车辆之间的距离改变所述事故车辆在 所述全景图像中的位置。

可选的，所述指示勘验操作单元具体用于，指示所述无人飞行器相对所述 事故车辆调整航向角和/或俯仰角，若所述无人飞行器相对所述事故车辆的角度 位置满足预设的图像采集条件，则指示所述无人飞行器针对所述事故车辆执行 图像采集操作。

可选的，所述若所述无人飞行器相对所述事故车辆的角度位置满足预设的 图像采集条件，则指示所述无人飞行器针对所述事故车辆执行图像采集操作， 具体包括：若所述无人飞行器相对所述事故车辆的角度位置满足预设的图像采 集条件，则采集针对所述事故车辆至少三个角度的受损部位图像，其中，每个 角度采集至少两幅图像。

相应的，本申请还提供一种电子设备包括：处理器；以及存储器，用于存 储事故车辆的理赔数据确定方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该 事故车辆的理赔数据确定方法的程序后，执行下述步骤：获得事故车辆的当前 受损部位的图像；分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受 损程度信息；根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、 换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所 述当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据；根据所 述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故车辆的理赔数据。

相应的，本申请还提供一种存储设备，存储有事故车辆的理赔数据确定方 法的程序，该程序被处理器运行，执行下述步骤：

获得事故车辆的当前受损部位的图像；

分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受损程度信息；

根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔 数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所述当前受 损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据；

根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故车辆的理赔数 据。

相应的，本申请还提供一种事故车辆的理赔数据确定系统，包括：上述任 意一项所述的事故车辆的理赔数据确定装置，以及上述任意一项所述的事故车 辆的勘验装置。

与现有技术相比，本申请具有以下优点：

采用本申请所述的事故车辆的理赔数据确定方法，可以通过对受损程度信 息进行实时数据分析的方式，快速、准确的确定相应的理赔数据，从而减少繁 琐的操作步骤，提升了针对道路车辆事故的理赔效率。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种事故车辆的理赔数据确定方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种事故车辆的理赔数据确定装置的示意图；

图3为本发明实施例提供的一种事故车辆的勘验方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种事故车辆的勘验装置的示意图；

图5为本发明实施例提供的一种事故车辆的理赔数据确定方法的电子设备 的示意图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明 能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背 本发明内涵的情况下做类似推广，因此，本发明不受下面公开的具体实施的限 制。

下面基于本发明提供的事故车辆的理赔数据确定方法，对其实施例进行详 细描述。请参考图1所示，其为本发明实施例提供的一种事故车辆的理赔数据 确定方法的流程图。

本发明实施例提供的事故车辆的理赔数据确定方法具体包括以下步骤：

步骤S101：获得事故车辆的当前受损部位的图像。

在本发明实施例中，所述的当前受损部位的图像可以通过多种方式获得， 一种方式是利用无人飞行器按照预设的勘验程序或者后台人工操控的方式进行 采集，另一种方式可以通过事故车辆的驾驶员或者附近的其他驾驶员通过移动 终端进行人工远程拍摄并利用网络上传的方式进行采集。具体的，若要获得事 故车辆的当前受损部位的图像，首先需要通过至少上述所列举的两种方式获得 针对事故车辆的全景图像，利用图像识别技术从所述全景图像中识别出事故车 辆的受损部位信息，进一步根据受损部位信息，采集针对当前受损部位的图像。

步骤S102：分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受损 程度信息。

在步骤S101中获取到事故车辆的当前受损部位的图像之后，进一步对当前 受损部位的图像进行分析，可以确定当前受损部位的受损程度信息。具体的， 可以利用事故车辆受损程度识别模型对当前受损部位的图像进行识别，获得当 前受损部位的受损程度信息。所述事故车辆受损程度识别模型为可以用于根据 事故车辆受损部位的图像预测事故车辆的受损程度的深度神经网络模型。该事 故车辆受损程度识别模型是通过获得已结案事故车辆的受损部位图像数据样本 以及与已结案事故车辆的受损部位图像数据样本匹配的受损程度信息样本不断 进行机器学习训练后获得的识别模型。另外，还可以利用图像识别技术提取当 前受损部位图像的特征信息，根据其特征信息从当前受损部位图像中识别出当 前受损部位的受损类型以及受损类型下的受损程度值。将当前受损部位的受损 类型以及受损类型下的受损程度值作为当前受损部位受损程度的受损程度信 息。

步骤S103：根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、 换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所 述当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据。

在本发明实施例中，所述预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修 理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系包括预先设置的车辆受损部位的受损 程度信息与维修理赔数据之间的对应关系以及预先设置的车辆受损部位的受损 程度信息与换新理赔数据之间的对应关系。根据步骤S101中获得事故车辆的全 景图像利用图像识别技术可以识别出事故车辆的牌照信息。根据牌照信息，从 后台服务器获取针对当前事故车辆的车辆信息和保单信息。

其中，所述的车辆信息包括当前事故车辆的品牌信息和车龄信息中的至少 一种信息。所述的保单信息包括当前事故车辆对应的保险险种信息和保单数量 信息中的至少一种信息。

所述的根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换 新理赔数据之间的对应关系以及当前受损部位的受损程度信息，确定当前受损 部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据。具体包括：可以预 先建立存储有预先设置的车辆受损部位的受损程度信息与维修理赔数据之间的 对应关系以及预先设置的车辆受损部位的受损程度信息与换新理赔数据之间的 对应关系两种对应关系的第一数据库，以当前受损部位的受损程度信息为该第 一数据库的索引。利用所述索引在存储有所述对应关系的第一数据库中查找与 所述索引对应的维修理赔数据和换新理赔数据。

进一步的，所述根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔 数据、换新理赔数据之间的对应关系还可以包括：车辆受损部位的受损程度信 息、车辆信息以及保单信息与维修理赔数据之间的对应关系以及车辆受损部位 的受损程度信息、车辆信息以及保单信息与换新理赔数据之间的对应关系。

所述的根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换 新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所述 当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据，具体包括： 车辆受损部位的受损程度信息、车辆信息以及保单信息与维修理赔数据之间的 对应关系和车辆受损部位的受损程度信息、车辆信息以及保单信息与换新理赔 数据之间的对应关系，确定所述事故车辆的当前受损部位的受损程度信息、车 辆信息以及保单信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据。

具体的，可以预先构建存储有车辆受损部位的受损程度信息、车辆信息以 及保单信息与维修理赔数据之间的对应关系和车辆受损部位的受损程度信息、 车辆信息以及保单信息与换新理赔数据之间的对应关系的第二数据库。并构建 包括所述事故车辆的当前受损部位的受损程度信息、车辆信息以及保单信息的 索引组合为第二数据库的索引。利用所述索引组合和在第二数据库中查找与所 述索引组合对应的维修理赔数据和换新理赔数据。

步骤S104：根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故车 辆的理赔数据。

在本发明实施例中，所述的维修理赔数据和换新理赔数据分别可以是指对 所述事故车辆进行维修需要理赔的金额和进行换新需要理赔的金额。在步骤 S103中分别获得针对当前事故车辆的维修理赔数据和换新理赔数据之后，可以 通过所述的维修理赔数据和所述的换新理赔数据进行对比分析，获得两种处理 方式分别对应的理赔金额的高低。具体的，如果维修理赔金额大于换新理赔金 额，则将换新理赔金额确定为针对当前事故车辆定损理赔金额；如果维修理赔 金额小于换新理赔金额，则将维修理赔金额确定为针对事故车辆定损理赔金额； 如果维修理赔金额等于换新理赔金额，则将维修理赔金额和换新理赔金额中的 任意一项确定为针对事故车辆定损理赔金额。

另外，根据维修理赔数据和换新理赔数据，还可以确定针对事故车辆的处 置方式。具体的，如果维修理赔金额大于换新理赔金额，则确定针对事故车辆 的处置方式为整车换新或部件换新的方式；如果维修理赔金额小于换新理赔金 额，则确定针对事故车辆的处置方式为维修方式；如果维修理赔金额等于换新 理赔金额，则确定针对事故车辆的处置方式为整车换新的方式、或者部件换新 的方式、或者维修方式。

采用本申请所述的事故车辆的理赔数据确定方法，可以通过对受损程度信 息进行实时数据分析的方式，快速、准确的确定相应的理赔数据，从而减少繁 琐的操作步骤，提升了针对道路车辆事故的理赔效率。

与上述提供的一种事故车辆的理赔数据确定方法相对应，本发明还提供一 种事故车辆的理赔数据确定装置。由于本装置实施例相似于上述方法实施例， 所以描述的比较简单，相关之处请参见上述方法实施例部分说明即可，下面描 述装置实施例仅是示意性的。请参考图2所示，其为本发明实施例提供的一种 事故车辆的理赔数据确定装置的示意图。

本发明实施例所述的事故车辆的理赔数据确定装置包括如下部分：

图像获得单元201，用于获得事故车辆的当前受损部位的图像。

所述的当前受损部位的图像可以通过多种方式获得，一种方式是利用无人 飞行器按照预设的勘验程序或者后台人工操控的方式进行采集，另一种方式可 以通过事故车辆的驾驶员或者附近的其他驾驶员通过移动终端进行人工远程拍 摄并利用网络上传的方式进行采集。具体的，若要获得事故车辆的当前受损部 位的图像，首先需要通过至少上述所列举的两种方式获得针对事故车辆的全景 图像，利用图像识别技术从所述全景图像中识别出事故车辆的受损部位信息， 进一步根据受损部位信息，采集针对当前受损部位的图像。

分析单元202，用于分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位 的受损程度信息。

在图像获得单元201中获取到事故车辆的当前受损部位的图像之后，进一 步对当前受损部位的图像进行分析，可以确定当前受损部位的受损程度信息。 具体的，可以利用事故车辆受损程度识别模型对当前受损部位的图像进行识别， 获得当前受损部位的受损程度信息。所述事故车辆受损程度识别模型为可以用 于根据事故车辆受损部位的图像预测事故车辆的受损程度的深度神经网络模 型。该事故车辆受损程度识别模型是通过获得已结案事故车辆的受损部位图像 数据样本以及与已结案事故车辆的受损部位图像数据样本匹配的受损程度信息 样本不断进行机器学习训练后获得的识别模型。另外，还可以利用图像识别技 术提取当前受损部位图像的特征信息，根据其特征信息从当前受损部位图像中 识别出当前受损部位的受损类型以及受损类型下的受损程度值。将当前受损部 位的受损类型以及受损类型下的受损程度值作为当前受损部位受损程度的受损 程度信息。

理赔确定单元203，用于根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维 修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度 信息，确定所述当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔 数据。

在本发明实施例中，所述预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修 理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系包括预先设置的车辆受损部位的受损 程度信息与维修理赔数据之间的对应关系以及预先设置的车辆受损部位的受损 程度信息与换新理赔数据之间的对应关系。根据图像获得单元201中获得事故 车辆的全景图像利用图像识别技术可以识别出事故车辆的牌照信息。根据牌照 信息，从后台服务器获取针对当前事故车辆的车辆信息和保单信息。

理赔数据获得单元204，用于根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据， 获得所述事故车辆的理赔数据。

在本发明实施例中，所述的维修理赔数据和换新理赔数据分别可以是指对 所述事故车辆进行维修需要理赔的金额和进行换新需要理赔的金额。在理赔确 定单元203中分别获得针对当前事故车辆的维修理赔数据和换新理赔数据之后， 可以通过所述的维修理赔数据和所述的换新理赔数据进行对比分析，获得两种 处理方式分别对应的理赔金额的高低。具体的，如果维修理赔金额大于换新理 赔金额，则将换新理赔金额确定为针对当前事故车辆定损理赔金额；如果维修 理赔金额小于换新理赔金额，则将维修理赔金额确定为针对事故车辆定损理赔 金额；如果维修理赔金额等于换新理赔金额，则将维修理赔金额和换新理赔金 额中的任意一项确定为针对事故车辆定损理赔金额。

与上述提供的一种事故车辆的理赔数据确定方法相对应的，本发明实施例 还提供一种事故车辆的理赔数据确定的电子设备，请参见图5所示，其为本发 明实施例提供的一种事故车辆的理赔数据确定的电子设备示意图。

本发明实施例所述的事故车辆的理赔数据确定的电子设备包括如下部分：

处理器501；以及

存储器502，用于存储事故车辆的理赔数据确定方法的程序，该设备通电并 通过所述处理器运行该事故车辆的理赔数据确定方法的程序后，执行下述步骤：

获得事故车辆的当前受损部位的图像；

分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受损程度信息；

根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔 数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所述当前受 损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据；

根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故车辆的理赔数 据。

需要说明的是，对于本发明实施例提供的一种事故车辆的理赔数据确定的 电子设备的详细描述，可以参考对本发明实施例提供的一种事故车辆的理赔数 据确定方法的相关描述，这里不再赘述。

与上述提供的一种事故车辆的理赔数据确定方法相对应的，本发明实施例 还提供一种事故车辆的理赔数据确定的存储设备。本发明实施例所述的事故车 辆的理赔数据确定的存储设备包括如下部分：存储有事故车辆的理赔数据确定 方法的程序，该程序被处理器运行，执行下述步骤：

获得事故车辆的当前受损部位的图像；

分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受损程度信息；

根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔 数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所述当前受 损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据；

根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故车辆的理赔数 据。

需要说明的是，对于本发明实施例提供的一种事故车辆的理赔数据确定的 存储设备的详细描述，可以参考对本发明实施例提供的一种事故车辆的理赔数 据确定方法的相关描述，这里不再赘述。

与上述的提供的一种事故车辆的理赔数据确定方法相对应，本发明还提供 一种事故车辆的勘验方法。请参见图3所示，其为本发明实施例提供的一种越 事故车辆的勘验方法的流程图。

本发明提供的另一种事故车辆的勘验方法包括如下步骤：

步骤S301：获得针对事故车辆的勘验请求。

步骤S302：根据所述勘验请求，获得所述事故车辆的位置信息。

步骤S303：根据所述位置信息，指示无人飞行器运动至指定位置。

步骤S304：在确定所述无人飞行器运动至所述指定位置后，指示所述无人 飞行器针对所述事故车辆执行勘验操作。

在本发明实施例中，若要对道路上的事故车辆进行保险理赔，首先需要对 其进行勘验。在接收到用户发送的针对事故车辆的勘验请求后，可以根据勘验 请求，获得事故车辆的位置信息。根据其位置信息，可以指示无人飞行器运动 至指定位置。

在确定无人飞行器运动至指定位置后，指示无人飞行器针对事故车辆执行 勘验操作。具体的，在确定无人飞行器运动至指定位置后，首先指示无人飞行 器获取指定位置的全景图像，利用图像识别技术从全景图像中确定事故车辆的 位置信息。分析事故车辆在全景图像中的位置，若事故车辆在全景图像中的位 置满足预设的勘验条件，则指示无人飞行器针对事故车辆执行勘验操作。若事 故车辆在全景图像中的位置不满足预设的图像采集条件，则指示所述无人飞行 器调整与事故车辆之间的距离。其中，所述调整距离包括调整水平距离及垂直 距离。通过调整无人飞行器与事故车辆之间的距离改变事故车辆在全景图像中 的位置，进而使得无人飞行器与事故车辆之间的相对位置符合预设的图像采集条件，开展图像采集工作。

举例而言，出险客户首先可以通过移动端进行报案，由客户选择是否接收 无人机进行勘验，无人机调配平台接收到对事故车辆的勘验请求后，调配无人 飞行器至指定位置上方3-5米处。由无人飞行器采集全景图像，分析获取全景图 像收集到指定车牌信息后开始拍摄，拍摄内容同步反馈至后台。拍摄全景图像 具体包括：现场全景(前)、现场全景(后)、现场全景(上)、现场全景(左) 以及现场全景(右)损失部位图像。

所述的指示无人飞行器针对事故车辆执行勘验操作，还可以包括指示无人 飞行器相对事故车辆调整航向角和/或俯仰角，若无人飞行器相对事故车辆的角 度位置满足预设的图像采集条件，则指示无人飞行器针对事故车辆执行图像采 集操作。当无人飞行器相对事故车辆的角度位置满足预设的图像采集条件，则 采集针对事故车辆对应的上部、前部、后部、左部以及右部五个方向中至少三 个角度的受损部位图像，其中，每个角度采集至少两幅图像。需要说明的是， 该勘验操作对应的具体勘验流程与勘验标准可以通过后台服务器进行预先设 定。

需要说明的是，对于本发明实施例提供的另一种事故车辆的勘验方法的详 细描述，可以参考对本发明实施例提供的第一种事故车辆的理赔数据确定方法 的相关描述，这里不再赘述。

与上述的一种事故车辆的勘验方法相对应，本发明还提供一种事故车辆的 勘验装置。请参见图4所示，其为本发明实施例提供的另一种事故车辆的勘验 装置的示意图。

本发明提供的一种事故车辆的勘验装置包括如下部分：

请求获得单元401，用于获得针对事故车辆的勘验请求。

位置信息获得单元402，用于根据所述勘验请求，获得所述事故车辆的位置 信息。

指示指定位置单元403，用于根据所述位置信息，指示无人飞行器运动至指 定位置。

指示勘验操作单元404，用于在确定所述无人飞行器运动至所述指定位置 后，指示所述无人飞行器针对所述事故车辆执行勘验操作。

在本发明实施例中，若要对道路上的事故车辆进行保险理赔，首先需要对 其进行勘验。在接收到用户发送的针对事故车辆的勘验请求后，可以根据勘验 请求，获得事故车辆的位置信息。根据其位置信息，可以指示无人飞行器运动 至指定位置。

在确定无人飞行器运动至指定位置后，指示无人飞行器针对事故车辆执行 勘验操作。具体的，在确定无人飞行器运动至指定位置后，首先指示无人飞行 器获取指定位置的全景图像，利用图像识别技术从全景图像中确定事故车辆的 位置信息。分析事故车辆在全景图像中的位置，若事故车辆在全景图像中的位 置满足预设的勘验条件，则指示无人飞行器针对事故车辆执行勘验操作。若事 故车辆在全景图像中的位置不满足预设的图像采集条件，则指示所述无人飞行 器调整与事故车辆之间的距离。其中，所述调整距离包括调整水平距离及垂直 距离。通过调整无人飞行器与事故车辆之间的距离改变事故车辆在全景图像中 的位置，进而使得无人飞行器与事故车辆之间的相对位置符合预设的图像采集条件，开展图像采集工作。

举例而言，出险客户首先可以通过移动端进行报案，由客户选择是否接收 无人机进行勘验，无人机调配平台接收到对事故车辆的勘验请求后，调配无人 飞行器至指定位置上方3-5米处。由无人飞行器采集全景图像，分析获取全景图 像收集到指定车牌信息后开始拍摄，拍摄内容同步反馈至后台。拍摄全景图像 具体包括：现场全景(前)、现场全景(后)、现场全景(上)、现场全景(左) 以及现场全景(右)损失部位图像。

所述的指示无人飞行器针对事故车辆执行勘验操作，还可以包括指示无人 飞行器相对事故车辆调整航向角和/或俯仰角，若无人飞行器相对事故车辆的角 度位置满足预设的图像采集条件，则指示无人飞行器针对事故车辆执行图像采 集操作。当无人飞行器相对事故车辆的角度位置满足预设的图像采集条件，则 采集针对事故车辆对应的上部、前部、后部、左部以及右部五个方向中至少三 个角度的受损部位图像，其中，每个角度采集至少两幅图像。需要说明的是， 该勘验操作对应的具体勘验流程与勘验标准可以通过后台服务器进行预先设 定。

需要说明的是，对于本发明实施例提供的一种事故车辆的勘验装置的详细 描述，可以参考对本发明实施例提供的第一种事故车辆的勘验方法的相关描述， 这里不再赘述。

与上述的一种事故车辆的理赔数据确定方法相对应，本发明还提供事故车 辆的理赔数据确定系统。具体内容可以参考对本发明实施例提供的第一种事故 车辆的理赔数据确定方法的相关描述，这里不再赘述。

本发明虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本 领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改， 因此本发明的保护范围应当以本发明权利要求所界定的范围为准。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出 接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。 内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任 何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序 的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其 他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存 储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器 (CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁 盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设 备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒 体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程 序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和 硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算 机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、 光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

Claims (10)

1.一种事故车辆的理赔数据确定方法，其特征在于，包括：

获得事故车辆的当前受损部位的图像；

分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受损程度信息；

根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所述当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据；

根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故车辆的理赔数据。

2.根据权利要求1所述的事故车辆的理赔数据确定方法，其特征在于，所述根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所述当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据，包括：

以所述当前受损部位的受损程度信息为索引，利用所述对应关系查找与所述索引对应的维修理赔数据和换新理赔数据。

3.根据权利要求1所述的事故车辆的理赔数据确定方法，其特征在于，所述对应关系包括车辆受损部位的受损程度信息、所述车辆受损部位所在车辆的车辆信息、所述车辆受损部位所在车辆的保单信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系；

所述方法还包括：

获得所述事故车辆的全景图像；

从所述全景图像中识别所述事故车辆的牌照信息；

根据所述牌照信息，获取所述事故车辆的车辆信息和保单信息；

所述根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所述当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据，包括：

根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、所述车辆受损部位所在车辆的车辆信息、所述车辆受损部位所在车辆的保单信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息、所述事故车辆的车辆信息、所述事故车辆的保单信息，确定所述当前受损部位的受损程度信息、所述事故车辆的车辆信息、所述事故车辆的保单信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据。

4.根据权利要求3所述的事故车辆的理赔数据确定方法，其特征在于，所述根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、所述车辆受损部位所在车辆的车辆信息、所述车辆受损部位所在车辆的保单信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息、所述事故车辆的车辆信息、所述事故车辆的保单信息，确定所述当前受损部位的受损程度信息、所述事故车辆的车辆信息、所述事故车辆的保单信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据，包括：

构建包括所述当前受损部位的受损程度信息、所述事故车辆的车辆信息、所述事故车辆的保单信息的索引组合；

利用所述索引组合和所述车辆受损部位的受损程度信息、所述车辆受损部位所在车辆的车辆信息、所述车辆受损部位所在车辆的保单信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系，查找与所述索引组合对应的维修理赔数据和换新理赔数据。

5.一种事故车辆的勘验方法，其特征在于，包括：

获得针对事故车辆的勘验请求；

根据所述勘验请求，获得所述事故车辆的位置信息；

根据所述位置信息，指示无人飞行器运动至指定位置；

在确定所述无人飞行器运动至所述指定位置后，指示所述无人飞行器针对所述事故车辆执行勘验操作。

6.一种事故车辆的理赔数据确定装置，其特征在于，包括：

图像获得单元，用于获得事故车辆的当前受损部位的图像；

分析单元，用于分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受损程度信息；

理赔确定单元，用于根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所述当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据；

理赔数据获得单元，用于根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故车辆的理赔数据。

7.一种事故车辆的勘验装置，其特征在于，包括：

请求获得单元，用于获得针对事故车辆的勘验请求；

位置信息获得单元，用于根据所述勘验请求，获得所述事故车辆的位置信息；

指示指定位置单元，用于根据所述位置信息，指示无人飞行器运动至指定位置；

指示勘验操作单元，用于在确定所述无人飞行器运动至所述指定位置后，指示所述无人飞行器针对所述事故车辆执行勘验操作。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储事故车辆的理赔数据确定方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该事故车辆的理赔数据确定方法的程序后，执行下述步骤：

获得事故车辆的当前受损部位的图像；

分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受损程度信息；

根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所述当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据；

根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故车辆的理赔数据。

9.一种存储设备，其特征在于，存储有事故车辆的理赔数据确定方法的程序，该程序被处理器运行，执行下述步骤：

获得事故车辆的当前受损部位的图像；

分析所述当前受损部位的图像，确定所述当前受损部位的受损程度信息；

根据预先设置的车辆受损部位的受损程度信息、维修理赔数据、换新理赔数据之间的对应关系以及所述当前受损部位的受损程度信息，确定所述当前受损部位的受损程度信息对应的维修理赔数据和换新理赔数据；

根据所述维修理赔数据和所述换新理赔数据，获得所述事故车辆的理赔数据。

10.一种事故车辆的理赔数据确定系统，其特征在于，包括：上述权利要求6所述的事故车辆的理赔数据确定装置，以及权利要求7所述的事故车辆的勘验装置。