CN113628034A - 一种基于无人机的贷款分析方法、装置及系统 - Google Patents

一种基于无人机的贷款分析方法、装置及系统 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种基于无人机的贷款分析方法，包括：接收到贷款申请后，获取贷款对象的位置信息；向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；通过无人机采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。由此，通过无人机进行实地考察，提高了贷前的考察效率，并且，实现了对考察结果进行自动化分析的目的，提升了贷款分析的效率。

Description

一种基于无人机的贷款分析方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种无人机的贷款分析方法、装置及系统。
背景技术
随着农村经济水平的发展，农村种植户为了扩大规模或者为了提高产量，可能会需要资金支持，但是在资金不足的情况下，需要从银行贷款。
银行在发放贷款前会对贷款申请人的基本情况进行调查，并对其是否符合贷款条件和可发放的贷款额度做出初步判断，但是，对于一些偏远地区的种植户，获取种植户的真实情况是非常有难度的，现有技术中，通常需要业务人员进行现场考察，但是，现场考察的效率低，成本高，并且，现有技术中对于考察结果通常是经由业务人员进行分析，分析效率低。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例公开了一种基于无人机的贷款分析方法、系统及装置，解决了现有技术中贷款前调查分析困难的问题，提高了贷款分析的效率。
本发明实施例公开了一种基于无人机的贷款分析方法，包括：
接收到贷款申请后，获取贷款对象的位置信息；
向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；
通过无人机采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；
对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；
基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。
可选的，所述对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息，包括：
对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模、生长阶段、生长状态；
获取农作物当前的市价；
基于农作物的规模、生长阶段、生长状态和农作物当前的市价，计算资产信息。
可选的，对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到作物的规模、生长阶段、生长状态，包括：
采用第一识别模型对农田的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模；所述第一识别模型是将不同规模的农田的图像作为第一训练样本，并以待训练的第一识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的规模为目的对待训练的第一识别模型进行训练；
采用第二识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长阶段；所述第二识别模型是将包含农田作物的图片作为第三训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长阶段为目的对待训练的第二识别模型进行训练后得到的；
采用第三识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长状态；所述第三识别模型是将包含农田作物的图片作为第二训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长状态为目的对待训练的第三识别模型进行训练后得到的。
可选的，所述基于农作物的规模、生长阶段、生长状态和农作物当前的市价，计算资产信息，包括：
通过农作物的规模、生长阶段、生长状态估算农作物的产量；
基于农作物的产量和当前市价，计算资产信息。
可选的，所述基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果，包括：
基于贷款对象的视频信息对贷款对象的身份进行核验；
生成包含农作物规模、生长阶段、生长状态、资产信息的定量分析报告；
其中，定量分析报告、贷款对象的身份核验结果和音频信息是进行贷款评价的依据。
本发明实施例公开了一种基于无人机的贷款分析系统，包括：
无人机和贷款分析模块；
所述贷款分析模块接收贷款申请后，获取贷款对象的位置信息，并向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；
所述无人机用于开启视频通话功能，并采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；
所述贷款分析模块，对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。
本发明实施例公开了一种基于无人机的贷款分析装置，包括：
获取单元，用于接收到贷款申请后，获取贷款对象的位置信息；
发送单元，用于向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；
采集单元，用于通过无人机采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；
第一分析单元，用于对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；
第二分析单元，用于基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。
可选的，所述第一分析单元，包括：
第一分析子单元，用于对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模、生长阶段、生长状态；
获取子单元，用于获取农作物当前的市价；
计算子单元，用于基于农作物的规模、生长阶段、生长状态和农作物当前的市价，计算资产信息。
可选的，所述第一分析子单元，包括：
第一识别子单元，用于采用第一识别模型对农田的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模；所述第一识别模型是将不同规模的农田的图像作为第一训练样本，并以待训练的第一识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的规模为目的对待训练的第一识别模型进行训练；
第二识别子单元，用于采用第二识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长阶段；所述第二识别模型是将包含农田作物的图片作为第三训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长阶段为目的对待训练的第二识别模型进行训练后得到的；
第三识别子单元，用于采用第三识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长状态；所述第三识别模型是将包含农田作物的图片作为第二训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长状态为目的对待训练的第三识别模型进行训练后得到的。
可选的，所述计算子单元，包括：
第一估算子单元，用于通过农作物的规模、生长阶段、生长状态估算农作物的产量；
第二计算子单元，用于基于农作物的产量和当前市价，计算资产信息。
本发明实施例公开了一种基于无人机的贷款分析方法，包括：接收到贷款申请后，获取贷款对象的位置信息；向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；通过无人机采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。由此，通过无人机进行实地考察，提高了贷前的考察效率，并且，实现了对考察结果进行自动化分析的目的，提升了贷款分析的效率。
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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例提供的一种基于无人机的贷款分析方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例公开了一种基于无人机的贷款分析装置的结构示意图；
图3示出了本发明实施例公开的一种基于无人机的贷款分析系统的结构示意图。
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，本领域普通技术人员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。
实施例1
参考图1，示出了本发明实施例提供的一种基于无人机的贷款分析方法的流程示意图，在本实施例中，该方法包括：
S101：接收到贷款申请后，获取贷款对象的位置信息；
本实施例中，贷款对象可以通过多种方式进行贷款申请，例如可以通过终端设备向银行系统发送贷款申请，或者通过电话预约的方式进行贷款申请。
其中，贷款对象发送的贷款申请中一般包含有贷款对象的位置信息，系统可以从贷款申请信息中获取贷款对象的位置信息。
S102：向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；
本实施例中，接收到贷款申请后，可以自动触发也可以人为触发飞行指令，其中，自动触发的条件可以为接收到贷款申请则触发；人为触发的条件为，业务员接收到贷款申请后，基于实际状况可以选择触发飞行指令的时机。
S103：通过无人机采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；
本实施例中，无人机在达到指定地点后，开启音频和/或视频通话功能，业务员和贷款对象通过无人机进行音频和/或视频通话，无人机采集业务员和贷款对象交流过程中产生的音频信息。
其中，贷款对象的视频信息和图像信息用于确认是否为贷款对象本人。
农田和农作物的视频信息和图像信息用于分析贷款对象的资产情况。
S104：对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；
本实施例中，对农田和农作物的视频信息和图像进行分析的过程，包括：
对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到作物规模、生长阶段、生长状态；
获取农作物当前的市价；
基于农作物的规模、生长阶段、生长状态和农作物当前的市价，计算资产信息。
其中，农作物的生长规模可以通过预先训练的第一识别模型得到，具体的，包括：
采用第一识别模型对农田的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模；所述第一识别模型是将不同规模的农田的图像作为第一训练样本，并以待训练的第一识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的规模为目的对待训练的第一识别模型进行训练。
具体的，第一识别模型的训练过程，包括：
获取第一训练样本；所述第一训练样本为包含农田的图像；
将第一训练样本输入到待训练的第一识别模型中；
待训练的第一识别模型输出的结果趋近于标准的农作物规模为目的对待训练的第一识别模型进行训练；标准的农作物的规模为预先确定的，与农田的图像具有一一对应关系。
其中，标准的农作物的规模可以是经过预先测算得到的。
其中，农作物的生长阶段可以通过预先训练的第二识别模型得到，具体的，包括：
采用第二识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长阶段；所述第二识别模型是将包含农田作物的图片作为第三训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长阶段为目的对待训练的第二识别模型进行训练后得到的；
具体的，第二识别模型的训练过程，包括：
获取第二训练样本；所述第一训练样本为包含农作物的图像；
将第二训练样本输入到待训练的第二识别模型中；
待训练的第二识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长阶段为目的对待训练的第二识别模型进行训练；标准的农作物的生长阶段为预先确定的，与包含农作物的图像具有一一对应关系。
其中，标准的农作物的生长阶段可以是经过预先测算得到的。
其中，农作物的生长状态可以通过预先训练的第三识别模型得到的，具体的，包括：
采用第三识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长状态；所述第三识别模型是将包含农田作物的图片作为第二训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长状态为目的对待训练的第三识别模型进行训练后得到的。
获取第三训练样本；所述第三训练样本为包含农田的图像；
将第三训练样本输入到待训练的第三识别模型中；
训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长状态为目的对待训练的第三识别模型进行训练；标准的农作物的生长状态为预先确定的，与包含农作物的图像具有一一对应关系。
其中，标准的农作物的生长状态可以是经过预先测算得到的。
本实施例中，通过农作物的规模、生长阶段、生长状态可以估算出农作物的产量，并基于农作物的产量和当前市价，估算出资产情况。
其中，计算出的资产信息表征种植户的偿还能力。
S105：基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。
本实施例中，通过贷款对象的视频信息，对贷款对象的身份信息进行核验，例如可以调取贷款对象在公安机关预留的图像，将贷款对象在公安机关预留的图像和贷款对象的视频信息进行比对，若比对成功，表示通过身份核验，若比对未成功，表示未通过身份核验。
本实施例中，确定贷款结果的方法可以通过如下的两种实施方式实现：
实施方式一：
将音频信息转换成文字，并对由音频转换后的文字进行分析，确定贷款意图；
基于贷款对象的视频信息对贷款对象的身份进行核验；
通过所述贷款意图、贷款对象的身份核验结果和资产信息，确定贷款结果。
实施方式二：
基于贷款对象的视频信息对贷款对象的身份进行核验；
生成包含农作物规模、生长阶段、生长状态、资产信息的定量分析报告；
其中，定量分析报告、贷款对象的身份核验结果和音频信息为业务人员进行贷款评价的依据。
本发明实施例公开了一种基于无人机的贷款分析装置，包括：接收到贷款申请后，获取贷款对象的位置信息；向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；通过无人机采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。由此，通过无人机进行实地考察，提高了贷前的考察效率，并且，实现了对考察结果进行自动化分析的目的，提升了贷款分析的效率。
实施例2
参考图2，示出了本发明实施例公开了一种基于无人机的贷款分析装置的结构示意图，在本实施例中，该装置包括：
获取单元201，用于接收到贷款申请后，获取贷款对象的位置信息；
发送单元202，用于向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；
采集单元203，用于通过无人机采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；
第一分析单元204，用于对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模、生长阶段、生长状态；
第二分析单元205，用于基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。
可选的，所述第一分析单元，包括：
第一分析子单元，用于对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到作物规模、生长阶段、生长状态；
获取子单元，用于获取农作物当前的市价；
计算子单元，用于基于农作物的规模、生长阶段、生长状态和农作物当前的市价，计算资产信息。
可选的，所述第一分析子单元，包括：
第一识别子单元，用于采用第一识别模型对农田的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模；所述第一识别模型是将不同规模的农田的图像作为第一训练样本，并以待训练的第一识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的规模为目的对待训练的第一识别模型进行训练；
第二识别子单元，用于采用第二识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长阶段；所述第二识别模型是将包含农田作物的图片作为第三训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长阶段为目的对待训练的第二识别模型进行训练后得到的；
第三识别子单元，用于采用第三识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长状态；所述第三识别模型是将包含农田作物的图片作为第二训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长状态为目的对待训练的第三识别模型进行训练后得到的。
可选的，所述计算子单元，包括：
第一估算子单元，用于通过农作物的规模、生长阶段、生长状态估算农作物的产量；
第二计算子单元，用于基于农作物的产量和当前市价，计算资产信息。
本发明实施例公开了一种基于无人机的贷款分析方法，包括：接收到贷款申请后，获取贷款对象的位置信息；向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；通过无人机采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。由此，通过无人机进行实地考察，提高了贷前的考察效率，并且，实现了对考察结果进行自动化分析的目的，提升了贷款分析的效率。
实施例3
参考图3，示出了本发明实施例公开的一种基于无人机的贷款分析系统的结构示意图，在本实施例中，该系统包括：
无人机301和贷款分析模块302；
所述贷款分析模块接收贷款申请后，获取贷款对象的位置信息，并向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；
所述无人机用于开启视频通话功能，并采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；
所述贷款分析模块，对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。
所述贷款分析模块，还用于：
对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模、生长阶段、生长状态；
获取农作物当前的市价；
基于农作物的规模、生长阶段、生长状态和农作物当前的市价，计算资产信息。
可选的，对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到作物规模、生长阶段、生长状态时，包括：
采用第一识别模型对农田的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模；所述第一识别模型是将不同规模的农田的图像作为第一训练样本，并以待训练的第一识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的规模为目的对待训练的第一识别模型进行训练；
采用第二识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长阶段；所述第二识别模型是将包含农田作物的图片作为第三训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长阶段为目的对待训练的第二识别模型进行训练后得到的；
采用第三识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长状态；所述第三识别模型是将包含农田作物的图片作为第二训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长状态为目的对待训练的第三识别模型进行训练后得到的。
可选的，对基于农作物的规模、生长阶段、生长状态和农作物当前的市价，计算资产信息时，包括：
通过农作物的规模、生长阶段、生长状态估算农作物的产量；
基于农作物的产量和当前市价，计算资产信息。
可选的，所述基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果，包括：
基于贷款对象的视频信息对贷款对象的身份进行核验；
生成包含农作物规模、生长阶段、生长状态、资产信息的定量分析报告；
其中，定量分析报告、贷款对象的身份核验结果和音频信息是进行贷款评价的依据。
本发明实施例公开了一种基于无人机的贷款分析系统，该系统包括：无人机和，贷款分析模块，其中，通过无人机飞行到指定的位置，并开启视频通话功能，以实现业务员和贷款对象的远程通话，并且采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息。
贷款分析模块对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。
由此，通过无人机进行实地考察，提高了贷前的考察效率，并且，实现了对考察结果进行自动化分析的目的，提升了贷款分析的效率。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于无人机的贷款分析方法，其特征在于，包括：
接收到贷款申请后，获取贷款对象的位置信息；
向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；
通过无人机采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；
对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；
基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息，包括：
对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模、生长阶段、生长状态；
获取农作物当前的市价；
基于农作物的规模、生长阶段、生长状态和农作物当前的市价，计算资产信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到作物的规模、生长阶段、生长状态，包括：
采用第一识别模型对农田的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模；所述第一识别模型是将不同规模的农田的图像作为第一训练样本，并以待训练的第一识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的规模为目的对待训练的第一识别模型进行训练；
采用第二识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长阶段；所述第二识别模型是将包含农田作物的图片作为第三训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长阶段为目的对待训练的第二识别模型进行训练后得到的；
采用第三识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长状态；所述第三识别模型是将包含农田作物的图片作为第二训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长状态为目的对待训练的第三识别模型进行训练后得到的。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于农作物的规模、生长阶段、生长状态和农作物当前的市价，计算资产信息，包括：
通过农作物的规模、生长阶段、生长状态估算农作物的产量；
基于农作物的产量和当前市价，计算资产信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果，包括：
基于贷款对象的视频信息对贷款对象的身份进行核验；
生成包含农作物规模、生长阶段、生长状态、资产信息的定量分析报告；
其中，定量分析报告、贷款对象的身份核验结果和音频信息是进行贷款评价的依据。
6.一种基于无人机的贷款分析系统，其特征在于，包括：
无人机和贷款分析模块；
所述贷款分析模块接收贷款申请后，获取贷款对象的位置信息，并向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；
所述无人机用于开启视频通话功能，并采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；
所述贷款分析模块，对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。
7.一种基于无人机的贷款分析装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于接收到贷款申请后，获取贷款对象的位置信息；
发送单元，用于向无人机发送飞行指令；所述飞行指令包括：贷款对象的位置信息；
采集单元，用于通过无人机采集贷款对象与业务员交流过程中产生的音频信息、贷款对象的视频信息、农田和农作物的视频信息和图像信息；
第一分析单元，用于对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到资产信息；
第二分析单元，用于基于贷款对象的视频信息、资产信息和所述音频信息，确定贷款结果。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一分析单元，包括：
第一分析子单元，用于对农田和农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模、生长阶段、生长状态；
获取子单元，用于获取农作物当前的市价；
计算子单元，用于基于农作物的规模、生长阶段、生长状态和农作物当前的市价，计算资产信息。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一分析子单元，包括：
第一识别子单元，用于采用第一识别模型对农田的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的规模；所述第一识别模型是将不同规模的农田的图像作为第一训练样本，并以待训练的第一识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的规模为目的对待训练的第一识别模型进行训练；
第二识别子单元，用于采用第二识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长阶段；所述第二识别模型是将包含农田作物的图片作为第三训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长阶段为目的对待训练的第二识别模型进行训练后得到的；
第三识别子单元，用于采用第三识别模型对农作物的视频信息和图像信息进行分析，得到农作物的生长状态；所述第三识别模型是将包含农田作物的图片作为第二训练样本，并以待训练的第三识别模型输出的结果趋近于标准的农作物的生长状态为目的对待训练的第三识别模型进行训练后得到的。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算子单元，包括：
第一估算子单元，用于通过农作物的规模、生长阶段、生长状态估算农作物的产量；
第二计算子单元，用于基于农作物的产量和当前市价，计算资产信息。
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