CN112488753A - 贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112488753A
CN112488753A CN202011368141.0A CN202011368141A CN112488753A CN 112488753 A CN112488753 A CN 112488753A CN 202011368141 A CN202011368141 A CN 202011368141A CN 112488753 A CN112488753 A CN 112488753A
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
item
valuable
result
valuables
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
CN202011368141.0A
Other languages
English (en)
Inventor
傅峰峰
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.)
Guangzhou Fugang Life Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Fugang Life Intelligent 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 Guangzhou Fugang Life Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Guangzhou Fugang Life Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN202011368141.0A priority Critical patent/CN112488753A/zh
Publication of CN112488753A publication Critical patent/CN112488753A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0283—Price estimation or determination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/018—Certifying business or products
    • G06Q30/0185—Product, service or business identity fraud
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明实施例涉及价值评估技术领域，公开了一种贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果；在鉴定结果为正品时，对所述贵重物品的价值进行评估。实施本发明实施例，可以对贵重物品进行鉴定，在鉴定为正品的情况下进一步对其价值进行评估，为线上交易贵重物品提供理论基础。

Description

贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及价值评估技术领域，具体涉及一种贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着电子商务的迅猛发展，人们的衣食等相关商品购买大都从线下转到了线上。现有常用衣、食、用等相关物品在线上购买越来越普及，但是贵重物品例如珠宝、钻石、古董、字画等仍未在线上普及，究其原因，一方面是因为无法确定物品是否为正品，容易上当受骗，另一方面也是因为其价值无法量化，商家有漫天开价的可能性。因此，贵重物品仍以线下现场交易为主，阻碍了其进一步发展的可能。
发明内容
针对所述缺陷，本发明实施例公开了一种贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质，其通过线上鉴定和评估，为贵重物品线上交易提供支持。
本发明实施例第一方面公开一种贵重物品价值评估方法，所述方法包括：
对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果；
在鉴定结果为正品时，对所述贵重物品的价值进行评估。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”包括：
通过自动拍照装置对所述贵重物品进行拍照，获取一张或多张纹理图像；
将所述纹理图像与预存的正品纹理图像进行第一相似度比对，在所述第一相似度比对结果不小于第一预设阈值时，鉴定结果为正品。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”包括：
通过红外光谱成像装置或/和激光光谱成像装置，获取所述贵重物品的高光谱图像或/和激光光谱图像；
将所述高光谱图像或/和激光光谱图像与预存的相适配的正品光谱图像进行第二相似度比对，在所述第二相似度比对结果不小于第二预设阈值时，鉴定结果为正品。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”包括：
通过自动拍照装置对所述贵重物品进行拍照，获取一张或多张纹理图像；
将所述纹理图像与预存的正品纹理图像进行第一相似度比对；
通过红外光谱成像装置或/和激光光谱成像装置，获取所述贵重物品的高光谱图像或/和激光光谱图像；
将所述高光谱图像或/和激光光谱图像与预存的相适配的正品光谱图像进行第二相似度比对；
在所述第一相似度比对结果不小于第一预设阈值，且第二相似度比对结果不小于第二预设阈值时，鉴定结果为正品。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”之前，还包括：
获取专家对所述贵重物品的人工鉴定结果，在所述人工鉴定结果为正品时，才对所述贵重物品进行鉴定。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述“对所述贵重物品的价值进行评估”包括：
确定所述贵重物品的属性，所述属性包括基本属性和加持属性，所述基本属性为历史买卖信息，所述加持属性包括贵重物品的历史年份以及市场流通数量，如果所述贵重物品存在作者，所述加持属性还包括作者的基本信息以及存世贵重物品数量；
基于贵重物品的属性计算所述贵重物品的评估价值。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述“基于贵重物品的属性确定所述贵重物品的评估价值”包括：
基于所述基本属性对所述贵重物品进行基础评估，得到基础评估结果：
Figure BDA0002801830210000031
其中，P0为基础评估结果，T为现在时间，Pi和Pi-1分别为第i次和第i-1次历史卖出价格，Ti和Ti-1分别为第i次和第i-1次历史卖出时间，Q为第i次历史卖出时间至今的通货膨胀系数；
利用所述加持属性对所述基础评估结果进行加持，得到最终的评估结果：
Figure BDA0002801830210000032
其中，P为评估结果，n为加持属性的总数，Aj为第j个加持属性对应的加持系数。
本发明实施例第二方面公开一种贵重物品价值评估装置，其包括：
接收单元，用于对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果；
评估单元，用于在鉴定结果为正品时，对所述贵重物品的价值进行评估。
本发明实施例第三方面公开一种电子设备，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行本发明实施例第一方面公开的一种贵重物品价值评估方法。
本发明实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本发明实施例第一方面公开的一种贵重物品价值评估方法。
本发明实施例第五方面公开一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行本发明实施例第一方面公开的一种贵重物品价值评估方法。
本发明实施例第六方面公开一种应用发布平台，所述应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行本发明实施例第一方面公开的一种贵重物品价值评估方法。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例中，对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果；在鉴定结果为正品时，对所述贵重物品的价值进行评估。可见，实施本发明实施例，可以对贵重物品进行鉴定，在鉴定为正品的情况下进一步对其价值进行评估，为线上交易贵重物品提供理论基础。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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体来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种贵重物品价值评估方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的一种贵重物品价值评估装置的结构示意图；
图3是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人体在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，示例性地，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明实施例公开了一种贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质，其可以对贵重物品进行鉴定，在鉴定为正品的情况下进一步对其价值进行评估，为线上交易贵重物品提供理论基础，以下结合附图进行详细描述。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种贵重物品价值评估方法的流程示意图。如图1所示，该贵重物品价值评估方法包括以下步骤：
110，对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果。
本发明较佳的实施例中，评估方法的执行主体为具有处理和存储功能的服务器以及其他电子设备，其可以通过软件或/和硬件组成，示例性地，使用云端服务器实现评估过程。
可以理解的是，执行主体可以与相应的检测机构例如自动拍照装置以及光谱成像装置等进行有线或无线交互，即可以接收相关的检测信息，并基于检测信息进行相关的鉴定和评估。
鉴定方法有多种，在本发明较佳的实施例中，示出了以下三种方式，可以根据需要选择其中的一种或多种进行鉴定。
方法一、通过纹理匹配的方式实现。
在大多情况下，各种类型的贵重物品具有相似或者相同的纹理特征，因此，可以通过自动拍照装置对贵重物品进行拍照，获取一张或多张纹理图像，优先自动拍照装置为深度相机或深度摄像机或深度摄像头，基于其拍摄得到的深度图像提取纹理特征组成纹理图像。自动拍照装置根据触发机制自动对贵重物品进行拍照，例如每间隔10s对贵重物品拍照一次，作为配合，贵重物品或者自动拍照装置具有对应的动作机构，例如通过XYZ三轴动力机构带动贵重物品或自动拍照装置移动或转动等。
上述的一张或多张纹理图像可以是局部纹理特征，也可以是整体的纹理特征，优先具有明显纹理区分部位的纹理特征。为了便于比对，在本发明较佳的实施例中，预存的正品纹理图像优先与上述的贵重物品(对鉴定和评估的贵重物品称为目标贵重物品)相同类型的物品的纹路图像，当然，也可以是该目标贵重物品本身对应的正品纹理图像。
拍照获取的纹理图像为了与正品纹理图像进行相似度比对，可以对纹理图像进行预处理，预处理包括但不限于角度矫正、对比度增强以及尺寸裁剪等，当拍照获取的纹理图像与正品纹理图像相似度大于第一预设阈值时，即认定为该目标贵重物品为正品。需要说明的是，拍照获取的纹理图像如果为多个时，则需要将该多个纹理图像中纹理特征区分明显的一些均进行相似度比对，相似度比对的方法包括但不限于高斯距离、余弦相似度、曼哈顿距离以及皮尔森相关系数等。
作为本发明较佳的实施例，在一些要求更加严格的场景中，也可以通过深度学习的方式实现，示例性地，通过回归网络实现二者的相似度比对。
方式二、通过光谱技术实现。
由于不同材料吸收的光谱不尽相同，因此，可以通过光谱技术确定贵重物品的吸收光谱图像，根据吸收光谱图像的比对来确定是否为正品。
示例性地，可以通过高光谱图像的比对，例如采用红外光谱成像装置获取贵重物品的高光谱图像，进而与预存的正品高光谱图像进行比对，其过程与自动拍照装置类似，也可以在贵重物品或红外光谱成像装置上安装三轴驱动机构，当然，这里的红外光谱成像装置包括光源部分和图像采集部分，因此，如果在红外光谱成像装置上安装驱动机构，则可以对光源部分和图像采集部分分别安装，也可以将二者安装同一驱动机构上。
类似地，还可以通过激光光谱成像装置获取贵重物品的激光光谱图像，例如采用二氧化碳激光器或半导体激光器作为激光光源。其余内容与红外光谱成像装置类似，比对过程也可以类似于纹理图像的比对过程。
将所述高光谱图像或/和激光光谱图像与预存的相适配的正品光谱图像进行第二相似度比对，在所述第二相似度比对结果不小于第二预设阈值时，鉴定结果为正品。
方式三、通过专家的人工鉴定实现。
专门研究某种类型贵重物品的专家，最具有相关贵重物品鉴定发言权，因此，可以由目标贵重物品的相关专家出具鉴定报告，根据鉴定报告确定是否为正品。示例性地，通过提取专家鉴定报告的关键词以及署名信息，确定是否为正品，其中，提取鉴定报告的关键词使用文字识别技术，关键词包括但不限于赝品、正品等，专家的署名信息则通过图像采集装置获取，获取后与预存的专家署名图像进行比对，当相似度达到第三预设阈值时，视为该专家出具，再根据关键词确定是否为正品。
上述三种方式可以择一使用，也可以同时使用多种方式进行鉴定。示例性地，先判断专家的鉴定报告，当专家的鉴定报告为正品时，再通过纹理特征比对或/和光谱图像比对的方式确定最终的鉴定结果。
120，在鉴定结果为正品时，对所述贵重物品的价值进行评估。
在鉴定结果为正品时，就可以对该贵重物品进行价值评估了，以使购买者有一定的心理保障，当然，在一些情况下，该评估结果也可以作为商家定价的参考依据。可以理解的是，在鉴定结果为赝品时，则没有进行价值评估的价值，不予考虑该种情况。
一般地，价值评估主要是贵重物品的保值或增值空间，在本发明较佳的实施例中，通过该贵重物品的相关属性对其价值进行评估，示例性地，相关属性包括但不限于贵重物品的历史年份、市场流通数量、历史买卖信息，如果所述贵重物品存在作者，还获取所述作者的基本信息以及存世贵重物品数量。作者的基本信息一般是对相关领域的贡献以及是否在世等。如果在世，则其对评估结果的加持较小，如果去世，则对评估结果的加持较大。
本发明较佳的实施例中，以历史买卖信息作为参考依据，其余相关属性均作为加持属性。即将历史买卖信息作为基本属性，对贵重物品的价值进行初步评估，将历史年份、市场流通数量、以及作者的基本信息(如有)以及存世贵重物品数量(如有)作为加持属性。当然，如果历史未出现过相关贵重物品或该目标贵重物品的买卖记录，则可以根据专家根据相似贵重物品的价值进行初步评判。
具体地，基于所述基本属性对所述贵重物品进行基础评估，得到基础评估结果：
Figure BDA0002801830210000091
其中，P0为基础评估结果，T为现在时间，Pi和Pi-1分别为第i次和第i-1次历史卖出价格，Ti和Ti-1分别为第i次和第i-1次历史卖出时间，Q为第i次历史卖出时间至今的通货膨胀系数。
在一些场景中，也可以不把膨胀系数计算在内。优选地，第i次历史买卖记录为距今最近一次的买卖记录。如果该贵重物品或相关贵重物品仅出现过一次交易记录，则直接将该交易记录与膨胀系数的乘积作为基础评估结果。
然后利用所述加持属性对所述基础评估结果进行加持，得到最终的评估结果：
Figure BDA0002801830210000092
其中，P为评估结果，n为加持属性的总数，Aj为第j个加持属性对应的加持系数。示例性地，对历史年份进行划分，当距今3000年或以上，则加持系数为1.5，如果距今2000-3000年，加持系数可以设置为1.3等。市场流通数量以流通次数为计算单位，如果流通的贵重物品数量很多，且流通次数也很多，则其加持系数较小，一般可以设置为0.6-0.8，如果仅为一件，且仅有较少的流通次数，则加持系数加大，可以设置为1.1-1.5；作者的贡献以及是否在世以及存世贵重物品的数量均可以采用类似的方法确定加持系数。
n的数值可根据需要设置，可以选取上述部分加持属性，也可以增加上述未涉及的其他加持属性，例如在一些场景中，也可以将专家的评价作为加持系数对基础评估结果进行加持，最终得到评估结果。
实施本发明实施例，其可以对贵重物品进行鉴定，在鉴定为正品的情况下进一步对其价值进行评估，为线上交易贵重物品提供理论基础。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种贵重物品价值评估装置的结构示意图。如图2所示，该贵重物品价值评估装置，可以包括：
接收单元210，用于对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果；
评估单元220，用于在鉴定结果为正品时，对所述贵重物品的价值进行评估。
作为一种可选的实施方式，所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”包括：
通过自动拍照装置对所述贵重物品进行拍照，获取一张或多张纹理图像；
将所述纹理图像与预存的正品纹理图像进行第一相似度比对，在所述第一相似度比对结果不小于第一预设阈值时，鉴定结果为正品。
作为一种可选的实施方式，所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”包括：
通过红外光谱成像装置或/和激光光谱成像装置，获取所述贵重物品的高光谱图像或/和激光光谱图像；
将所述高光谱图像或/和激光光谱图像与预存的相适配的正品光谱图像进行第二相似度比对，在所述第二相似度比对结果不小于第二预设阈值时，鉴定结果为正品。
作为一种可选的实施方式，所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”包括：
通过自动拍照装置对所述贵重物品进行拍照，获取一张或多张纹理图像；
将所述纹理图像与预存的正品纹理图像进行第一相似度比对；
通过红外光谱成像装置或/和激光光谱成像装置，获取所述贵重物品的高光谱图像或/和激光光谱图像；
将所述高光谱图像或/和激光光谱图像与预存的相适配的正品光谱图像进行第二相似度比对；
在所述第一相似度比对结果不小于第一预设阈值，且第二相似度比对结果不小于第二预设阈值时，鉴定结果为正品。
作为一种可选的实施方式，所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”之前，还包括：
获取专家对所述贵重物品的人工鉴定结果，在所述人工鉴定结果为正品时，才对所述贵重物品进行鉴定。
作为一种可选的实施方式，所述“对所述贵重物品的价值进行评估”包括：
确定所述贵重物品的属性，所述属性包括基本属性和加持属性，所述基本属性为历史买卖信息，所述加持属性包括贵重物品的历史年份以及市场流通数量，如果所述贵重物品存在作者，所述加持属性还包括作者的基本信息以及存世贵重物品数量；
基于贵重物品的属性计算所述贵重物品的评估价值。
作为一种可选的实施方式，所述“基于贵重物品的属性确定所述贵重物品的评估价值”包括：
基于所述基本属性对所述贵重物品进行基础评估，得到基础评估结果：
Figure BDA0002801830210000111
其中，P0为基础评估结果，T为现在时间，Pi和Pi-1分别为第i次和第i-1次历史卖出价格，Ti和Ti-1分别为第i次和第i-1次历史卖出时间，Q为第i次历史卖出时间至今的通货膨胀系数；
利用所述加持属性对所述基础评估结果进行加持，得到最终的评估结果：
Figure BDA0002801830210000121
其中，P为评估结果，n为加持属性的总数，Aj为第j个加持属性对应的加持系数。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。如图3所示，该电子设备可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器310；
与存储器310耦合的处理器320；
其中，处理器320调用存储器310中存储的可执行程序代码，执行实施例一中的一种贵重物品价值评估方法中的部分或全部步骤。
本发明实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行实施例一中的一种贵重物品价值评估方法中的部分或全部步骤。
本发明实施例还公开一种计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行实施例一中的一种贵重物品价值评估方法中的部分或全部步骤。
本发明实施例还公开一种应用发布平台，其中，应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行实施例一中的一种贵重物品价值评估方法中的部分或全部步骤。
在本发明的各种实施例中，应理解，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明的各个实施例方法的部分或全部步骤。
在本发明所提供的实施例中，应理解，“与A对应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。
本领域普通技术人体可以理解实施例的各种方法中的部分或全部步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
以上对本发明实施例公开的一种贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人体，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种贵重物品价值评估方法，其特征在于，包括：
对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果；
在鉴定结果为正品时，对所述贵重物品的价值进行评估。
2.根据权利要求1所述的贵重物品价值评估方法，其特征在于：所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”包括：
通过自动拍照装置对所述贵重物品进行拍照，获取一张或多张纹理图像；
将所述纹理图像与预存的正品纹理图像进行第一相似度比对，在所述第一相似度比对结果不小于第一预设阈值时，鉴定结果为正品。
3.根据权利要求1所述的贵重物品价值评估方法，其特征在于，所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”包括：
通过红外光谱成像装置或/和激光光谱成像装置，获取所述贵重物品的高光谱图像或/和激光光谱图像；
将所述高光谱图像或/和激光光谱图像与预存的相适配的正品光谱图像进行第二相似度比对，在所述第二相似度比对结果不小于第二预设阈值时，鉴定结果为正品。
4.根据权利要求1所述的贵重物品价值评估方法，其特征在于，所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”包括：
通过自动拍照装置对所述贵重物品进行拍照，获取一张或多张纹理图像；
将所述纹理图像与预存的正品纹理图像进行第一相似度比对；
通过红外光谱成像装置或/和激光光谱成像装置，获取所述贵重物品的高光谱图像或/和激光光谱图像；
将所述高光谱图像或/和激光光谱图像与预存的相适配的正品光谱图像进行第二相似度比对；
在所述第一相似度比对结果不小于第一预设阈值，且第二相似度比对结果不小于第二预设阈值时，鉴定结果为正品。
5.根据权利要求1-4任一项所述的贵重物品价值评估方法，其特征在于，所述“对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果”之前，还包括：
获取专家对所述贵重物品的人工鉴定结果，在所述人工鉴定结果为正品时，才对所述贵重物品进行鉴定。
6.根据权利要求1-4任一项所述的贵重物品价值评估方法，其特征在于，所述“对所述贵重物品的价值进行评估”包括：
确定所述贵重物品的属性，所述属性包括基本属性和加持属性，所述基本属性为历史买卖信息，所述加持属性包括贵重物品的历史年份以及市场流通数量，如果所述贵重物品存在作者，所述加持属性还包括作者的基本信息以及存世贵重物品数量；
基于贵重物品的属性计算所述贵重物品的评估价值。
7.根据权利要求6所述的贵重物品价值评估方法，其特征在于，所述“基于贵重物品的属性确定所述贵重物品的评估价值”包括：
基于所述基本属性对所述贵重物品进行基础评估，得到基础评估结果：
Figure FDA0002801830200000021
其中，P0为基础评估结果，T为现在时间，Pi和Pi-1分别为第i次和第i-1次历史卖出价格，Ti和Ti-1分别为第i次和第i-1次历史卖出时间，Q为第i次历史卖出时间至今的通货膨胀系数；
利用所述加持属性对所述基础评估结果进行加持，得到最终的评估结果：
Figure FDA0002801830200000031
其中，P为评估结果，n为加持属性的总数，Aj为第j个加持属性对应的加持系数。
8.一种贵重物品价值评估装置，其特征在于，其包括：
接收单元，用于对所述贵重物品进行鉴定，获取鉴定结果；
评估单元，用于在鉴定结果为正品时，对所述贵重物品的价值进行评估。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行权利要求1至7任一项所述的一种贵重物品价值评估方法。
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计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1至7任一项所述的一种贵重物品价值评估方法。
CN202011368141.0A 2020-11-27 2020-11-27 贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质 Pending CN112488753A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011368141.0A CN112488753A (zh) 2020-11-27 2020-11-27 贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011368141.0A CN112488753A (zh) 2020-11-27 2020-11-27 贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112488753A true CN112488753A (zh) 2021-03-12

Family

ID=74937101

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011368141.0A Pending CN112488753A (zh) 2020-11-27 2020-11-27 贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112488753A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016060200A1 (ja) * 2014-10-16 2016-04-21 株式会社エコリング 鑑定システムおよび鑑定方法
KR20160122528A (ko) * 2015-04-14 2016-10-24 유미나 물품 감정 방법
CN106053425A (zh) * 2016-05-10 2016-10-26 南京理工大学 一种拉曼光谱宝玉石鉴定装置及方法
CN107292660A (zh) * 2017-05-22 2017-10-24 北京速信科技有限公司 一种基于大数据的珠宝艺术品价值评估方法及系统
CN110503441A (zh) * 2019-08-20 2019-11-26 北京微芯边缘计算研究院 一种基于云平台的陶瓷纹理指纹特征防伪鉴定方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016060200A1 (ja) * 2014-10-16 2016-04-21 株式会社エコリング 鑑定システムおよび鑑定方法
CN107077680A (zh) * 2014-10-16 2017-08-18 艾科菱株式会社 鉴定系统以及鉴定方法
KR20160122528A (ko) * 2015-04-14 2016-10-24 유미나 물품 감정 방법
CN106053425A (zh) * 2016-05-10 2016-10-26 南京理工大学 一种拉曼光谱宝玉石鉴定装置及方法
CN107292660A (zh) * 2017-05-22 2017-10-24 北京速信科技有限公司 一种基于大数据的珠宝艺术品价值评估方法及系统
CN110503441A (zh) * 2019-08-20 2019-11-26 北京微芯边缘计算研究院 一种基于云平台的陶瓷纹理指纹特征防伪鉴定方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101678970B1 (ko) 물품 감정 방법
US10846678B2 (en) Self-service product return using computer vision and Artificial Intelligence
US20200356772A1 (en) Loop chain digital fingerprint method and system
KR101644570B1 (ko) 물품 감정 장치
CN107451820A (zh) 线上、线下多重、动态防伪、防窜货、可溯源系统
CN110060413B (zh) 物品的出售方法和装置、存储介质及电子装置
US10607208B1 (en) System and method for management and automation of instant purchase transactions
CN107067302A (zh) 一种近程的速达式电子商务平台模式
JP7451862B2 (ja) 車両買取システム
US20160292757A1 (en) Commercial product evaluation device, method and program
US10679205B2 (en) Systems and methods regarding point-of-recognition optimization of onsite user purchases at a physical location
CN109766962B (zh) 一种商品识别方法、存储介质及商品识别系统
US20210117987A1 (en) Fraud estimation system, fraud estimation method and program
CN112488753A (zh) 贵重物品价值评估方法、装置、电子设备及存储介质
EP4083936A1 (en) An online transaction system for identifying counterfeits
CN110705994A (zh) 一种风险用户检测方法及装置
KR102402095B1 (ko) 블록체인 기반의 중고 거래 플랫폼 제공 장치, 방법 및 프로그램
US11157917B2 (en) Self-service product return using computer vision and artificial intelligence
CN106157045A (zh) 基于物流数据识别虚假交易的方法、装置及服务器
CN112465595A (zh) 贵重物品智能推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN114169926A (zh) 基于用户评论的商品数据分析方法、系统、设备和介质
Friedman Refining advertising regulation
KR20160025153A (ko) 오프라인 매장의 상품 정보 제공 장치 및 방법
AU2017100500A4 (en) The present invention relates to a system, computer implemented and computer driven database, used for the sale of items using non-traditional methods. The invention has been developed for use as an affordable method of purchasing goods, and generating extra cash flow in the economy. Its use will be primarily online, in a secured online environment.
Arnold et al. Semi-Automatic Identification of Counterfeit Offers in Online Shopping Platforms

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination