CN114549221A - 车辆事故损失处理方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

车辆事故损失处理方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN114549221A CN202210171462.4A CN202210171462A CN114549221A CN 114549221 A CN114549221 A CN 114549221A CN 202210171462 A CN202210171462 A CN 202210171462A CN 114549221 A CN114549221 A CN 114549221A
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Abstract

本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种车辆事故损失处理方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：接收来自客户终端的事故描述信息；对事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；与客户终端建立视频连接；基于视频连接，通过损失取证模型和车辆损失描述信息获取车辆受损图像；将车辆受损图像输入损失评估模型，得到损失评估结果；根据损失评估结果对车辆事故进行响应。此外，本申请还涉及区块链技术，损失评估结果可存储于区块链中。本申请提高了车辆事故处理效率。

Description

车辆事故损失处理方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种车辆事故损失处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
在车险理赔中，保险公司在接到报案后，需要对事故现场进行查勘，并对受损车辆进行勘验，以便推进后续的理赔业务。在传统的业务模式中，车险理赔事务的处理都是线下进行的，保险公司查勘人员需要去到事故现场查勘取证，然后再返回常驻地，再由定损员根据采集到的资料进行人工定损。然而，这种处理模式耗费大量人力物力，案件处理时间较长，处理效率较低。
发明内容
本申请实施例的目的在于提出一种车辆事故损失处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决车辆事故损失处理效率较低的问题。
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种车辆事故损失处理方法，采用了如下所述的技术方案：
接收来自客户终端的事故描述信息；
对所述事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；
与所述客户终端建立视频连接；
基于所述视频连接，通过损失取证模型和所述车辆损失描述信息获取车辆受损图像；
将所述车辆受损图像输入损失评估模型，得到损失评估结果；
根据所述损失评估结果对车辆事故进行响应。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种车辆事故损失处理装置，采用了如下所述的技术方案：
信息接收模块，用于接收来自客户终端的事故描述信息；
语义识别模块，用于对所述事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；
连接建立模块，用于与所述客户终端建立视频连接；
图像获取模块，用于基于所述视频连接，通过损失取证模型和所述车辆损失描述信息获取车辆受损图像；
损失评估模块，用于将所述车辆受损图像输入损失评估模型，得到损失评估结果；
事故响应模块，用于根据所述损失评估结果对车辆事故进行响应。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
接收来自客户终端的事故描述信息；
对所述事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；
与所述客户终端建立视频连接；
基于所述视频连接，通过损失取证模型和所述车辆损失描述信息获取车辆受损图像；
将所述车辆受损图像输入损失评估模型，得到损失评估结果；
根据所述损失评估结果对车辆事故进行响应。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：
接收来自客户终端的事故描述信息；
对所述事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；
与所述客户终端建立视频连接；
基于所述视频连接，通过损失取证模型和所述车辆损失描述信息获取车辆受损图像；
将所述车辆受损图像输入损失评估模型，得到损失评估结果；
根据所述损失评估结果对车辆事故进行响应。
与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：接收来自客户终端的事故描述信息，对事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；车辆损失信息反映了车辆事故现场情况以及车辆受损情况；与客户终端建立视频连接，通过损失取证模型自动根据车辆损失描述信息采集所需的车辆受损图像，然后将车辆受损图像输入损失评估模型，由损失评估模型实现智能定损，得到损失评估结果，根据损失评估结果对车辆事故进行针对性响应，从而实现车辆事故损失的处理；本申请可以实现对车辆事故损失的自动处理，提高了车辆事故处理效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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获得其他的附图。
图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2是根据本申请的车辆事故损失处理方法的一个实施例的流程图；
图3是根据本申请的车辆事故损失处理装置的一个实施例的结构示意图；
图4是根据本申请的计算机设备的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving PictureExpertsGroup Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器。
需要说明的是，本申请实施例所提供的车辆事故损失处理方法一般由服务器执行，相应地，车辆事故损失处理装置一般设置于服务器中。
应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
继续参考图2，示出了根据本申请的车辆事故损失处理方法的一个实施例的流程图。所述的车辆事故损失处理方法，包括以下步骤：
步骤S201，接收来自客户终端的事故描述信息。
在本实施例中，车辆事故损失处理方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式与终端进行通信。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G/5G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
其中，客户终端可以是客户所持有的客户账号所登录的终端。事故描述信息可以是车辆事故的描述信息。
具体地，服务器获取来自客户终端的事故描述信息。用户操作客户终端输入事故描述信息，例如，用户可以访问预设的应用程序，或者母应用程序中的子应用程序，应用程序或者子应用程序可以提供事故描述信息输入页面，用户在事故描述信息输入页面中，可以通过语音、点击、勾选选项，文本输入等方式输入事故描述信息。其中，母应用程序是客户终端中运行的应用程序，可以提供另一种应用程序(即子应用程序)的运行环境，例如，母应用程序可以是微信应用，子应用程序可以是微信中一款实现车辆事故处理的小程序。
在一个实施例中，用户在车辆事故发生后，可以通过客户终端与服务器建立通信，并在通信建立后，操作终端输入事故描述信息。
步骤S202，对事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息。
具体地，事故描述信息可以是文本形式。通过自然语言处理技术对事故描述信息进行语义解析，得到车辆损失描述信息，车辆损失描述信息描述了车辆受损情况，可以包括车辆受损部位，受损部位范围、车辆受损程度等信息。
步骤S203，与客户终端建立视频连接。
具体地，服务器可以与客户终端建立视频连接，以便通过视频连接进行在线取证。
步骤S204，基于视频连接，通过损失取证模型和车辆损失描述信息获取车辆受损图像。
其中，车辆受损图像可以是对车辆受损部位进行照片取证得到的图像。车辆受损图像可以通过损失取证模型采集。
具体地，在与服务器建立视频连接后，客户终端可以通过摄像头等图像采集装置采集车辆事故现场的画面，并通过视频连接将视频流发送至服务器。服务器通过损失取证模型对视频流进行处理，并依据车辆损失描述信息，识别视频帧中受损的车辆，并生成该视频帧所对应的图像作为车辆受损图像。
在一个实施例中，通过损失取证模型判定视频帧是否符合车辆损失描述信息，给符合的视频帧添加图像采集时间、本案报案的案件号、车辆事故现场的现场位置信息等，从而得到车辆受损图像；添加的信息用于对图像进行解释、记录，并可以提供给后续的业务流程使用。
在一个实施例中，车辆事故处理的业务流程还需要报案人的证件信息，例如驾驶证、身份证、银行卡等。服务器可以将各类证件的证件图像输入损失取证模型，由损失取证模型通过OCR技术(光学字符识别)从证件图像中提取证件信息，从而提高信息录入效率。
损失取证模型可以是基于功能定义的模型，包含了各种和取证相关的程序代码、神经网络。
步骤S205，将车辆受损图像输入损失评估模型，得到损失评估结果。
具体地，将车辆受损图像输入损失评估模型，损失评估模型中可以包括预先训练好的神经网络，可以依据车辆受损图像，自动评估车辆在本次车辆事故中的受损情况，得到损失评估结果。
在一个实施例中，通过损失评估模型得到损失评估结果后，将事故描述信息、车辆损失描述信息、车辆受损图像和损失评估结果发送至预设账号所登录的终端。预设账号可以是保险公司工作人员的账号，例如，可以是查勘员或者定损员的账号。保险公司工作人员可以对接收到的信息进行人工审核，以便检查是否存在错误；当工作人员确认无误时，再根据损失评估结果对车辆事故进行响应。
需要强调的是，为进一步保证损失评估结果的私密和安全性，上述损失评估结果还可以存储于一区块链的节点中。
本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
步骤S206，根据损失评估结果对车辆事故进行响应。
具体地，可以根据损失评估结果对车辆事故进行响应，可以将损失评估结果发送至客户终端，供用户进行确认，当接收到客户终端发送的确认指令时，基于用户的银行卡等信息，对用户进行赔付；同时，将本次车辆事故所涉及的事故描述信息、车辆损失描述信息、车辆受损图像和损失评估结果等进行存储。
本实施例中，接收来自客户终端的事故描述信息，对事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；车辆损失信息反映了车辆事故现场情况以及车辆受损情况；与客户终端建立视频连接，通过损失取证模型自动根据车辆损失描述信息采集所需的车辆受损图像，然后将车辆受损图像输入损失评估模型，由损失评估模型实现智能定损，得到损失评估结果，根据损失评估结果对车辆事故进行针对性响应，从而实现车辆事故损失的处理；本申请可以实现对车辆事故损失的自动处理，提高了车辆事故处理效率。
进一步的，上述步骤S201可以包括：接收来自客户终端的事故描述语音；对事故描述语音进行语音识别，得到文本形式的事故描述信息。
其中，事故描述语音可以是对车辆事故进行描述的语音。
具体地，用户可以操作客户终端，以语音报案的方式录入事故描述语音，从而提高报案效率和便捷性。客户终端将采集到的事故描述语音发送至服务器，服务器对事故描述语音进行语音识别，将语音转换为文本，得到事故描述信息。
本实施例中，接收到用户语音报案的事故描述语音后，将事故描述语音转换为文本形式的事故描述信息，从而可以对事故描述信息进行语义识别，确保自动化的车辆损失事故处理的实现。
进一步的，上述步骤S202可以包括：对事故描述信息进行语义识别，得到事故分类信息和车辆损失描述信息；则，与客户终端建立视频连接包括：当根据事故分类信息确定车辆事故为第一类型事故时，与客户终端建立视频连接；对事故描述信息进行语义识别，得到事故分类信息和车辆损失描述信息之后，还可以包括：当根据事故分类信息确定车辆事故为第二类型事故时，将事故分类信息和事故描述信息发送至人工坐席账号所登录的终端。
具体地，对事故描述信息进行语义解析，得到事故分类信息和车辆损失描述信息。事故分类信息记录了车辆事故的类型，车辆事故可以包括第一类型事故和第二类型事故。第一类型事故可以是无人受伤，且可以对受损车辆进行拍照取证的事故。第二类型事故可以是有人受伤，或者不可以对受损车辆进行拍照取证的事故。例如，当根据事故描述信息获取到用户的车辆发生轻微剐蹭，可以将车辆事故划分为第一类型事故；当根据事故描述信息获取到用户的车辆沉入水中，则将车辆事故划分为第二类型事故。
第一类型事故可以进行自动化处理，当根据事故分类信息确定车辆事故属于第一类型事故时，可以与客户终端建立视频连接。
当根据事故分类信息确定车辆事故属于第二类型事故时，表明车辆事故较为复杂，可以将事故描述信息发送至人工坐席账号所登录的终端，以便坐席的工作人员介入，对车辆事故进行更好地处理。
本实施例中，对事故描述信息进行语义识别得到反映事故类型的事故分类信息，根据不同的事故类型采用不同的处理方式，确保了可以对车辆事故进行合适的处理。
进一步的，上述步骤S203之后，还可以包括：基于视频连接，获取车辆事故的现场街景图像；通过客户终端获取车辆事故的现场位置信息；获取与现场位置信息所对应的预存街景图像；计算现场街景图像与预存街景图像的图像相似度；当图像相似度小于预设的相似度阈值时，向人工坐席账号所登录的终端发送预警信息。
具体地，通过与客户终端的视频连接，服务器可以实时获取到车辆事故现场的画面，从而可以采集到车辆事故现场的现场街景图像。
在一个实施例中，可以通过损失取证模型确定能够作为现场街景图像的视频帧。例如，如果在建立视频连接期间，障碍物、杂物(例如用户的手)对客户终端的摄像头产生了遮挡，损失取证模型识别到视频帧中障碍物、杂物所占的画面比例超过预设比例阈值，则该视频帧不适合作为现场街景图象。
在一个实施例中，可以向客户终端发送现场街景采集指令，以便用户通过客户终端接收到现场街景采集指令后，调整客户终端的位姿，从而采集到现场街景图像并发送至服务器。
接着，通过客户终端获取现场位置信息，现场位置信息是车辆事故现场的地理位置信息，例如，可以是地理坐标。现场位置信息由用户进行上传，也可以通过客户终端自动采集。
服务器访问预设的数据库，数据库中预先存储了大量的街景图像，每个街景图像都包含位置信息。根据现场位置信息，获取对应的预存街景图像。预存街景图像可以从第三方地图服务提供商的数据库获取，也可以从己方预先建立的数据库中获取。
比对现场街景图像与预存街景图像，并计算现场街景图像与预存街景图像的街景相似度。街景相似度以数值的方式衡量现场街景图像与预存街景图像的相似程度。获取预设的相似度阈值，将街景相似度与相似度阈值相比较，如果街景相似度小于相似度阈值，表明现场街景图像与预存街景图像差异较大，可能存在欺诈等风险，可以向人工坐席账号所登录的终端发送预警信息。
在一个实施例中，根据现场位置信息获取到预存街景图像后，根据预存街景图像进行路况识别，如果识别到车辆事故现场处于车流量较大等危险区域时，向客户终端发送注意安全的预警信息。
本实施例中，通过视频连接获取现场街景图像，根据现场位置信息获取预存街景图像，计算现场街景图像与预存街景图像之间的街景相似度，当街景相似度小于预设的相似度阈值时，向人工坐席账号所登录的终端发送预警信息，从而实现对车辆事故的欺诈识别与预警。
进一步的，上述步骤S204可以包括：基于视频连接，通过客户终端采集车辆受损初始图像；将车辆损失描述信息和车辆受损初始图像输入损失取证模型，得到图像检测结果；根据图像检测结果对车辆受损初始图像进行筛选，得到车辆受损图像。
具体地，在与客户终端建立视频连接后，通过视频连接获取记录车辆事故现场画面的视频流。视频流由视频帧构成，视频帧可以作为车辆受损初始图像。视频流中的每个视频帧都可以作为车辆受损初始图像，或者，按照预设频率对视频流进行截图，将截取到的视频帧作为车辆受损初始图像。
车辆损失描述信息记录了车辆受损部位。将车辆受损初始图象输入损失取证模型，损失取证模型可以对车辆受损图像进行轻量级的检测，包括检测车辆受损图像中是否存在车辆受损部位，识别到的车辆轮廓与拍摄角度，是否与车辆损失描述信息中的表述一致，并输出图像检测结果。根据图像检测结果，筛选存在车辆受损部位，且与车辆损失描述信息相一致的车辆受损初始图象作为车辆受损图像。
本实施例中，先采集车辆受损初始图象，然后依据损失取证模型和车辆损失描述信息对车辆受损初始图象进行识别，筛选符合车辆损失描述信息的车辆受损初始图象作为车辆受损图像，确保了得到的车辆受损图像的准确性。
进一步的，上述基于视频连接，通过客户终端采集车辆受损初始图像的步骤之前，还包括：根据车辆损失描述信息，确定图像采集指示数据；将图像采集指示数据发送至客户终端，以指示客户终端采集车辆受损初始图像。
具体地，为了更准确地获取到车辆受损初始图象，可以在取证时对客户终端进行提示。可以根据车辆损失描述信息生成图像采集指示数据，然后将图像采集指示数据发送至客户终端。图像采集指示数据用于辅助客户终端的图像采集。图像采集指示数据包括指引语音、指引文字、虚拟框和示例图像等。其中，指引语音和指引文字用于提示用户如何放置客户终端；虚拟框根据车辆损失描述信息中的车辆受损部位生成，可以是车辆受损部位的大致轮廓，用于提示用户调整客户终端的位置，从而使得采集到的图像中，车辆受损部位处于虚拟框中；示例图像根据车辆损失描述信息从图像数据库中选取，以样例的方式对用户进行指引。
本实施例中，根据车辆损失描述语音生成图像采集指示数据并发送至客户终端，以便指示客户终端可以更准确地采集车辆受损初始图象。
进一步的，上述步骤S205可以包括：将车辆受损图像输入损失评估模型进行损失检测，得到损失检测结果，损失检测结果包括受损部位以及受损程度；查询与损失检测结果所对应的处理策略；根据损失检测结果和处理策略生成损失评估结果。
具体地，将车辆受损图像输入预先训练完毕的损失评估模型进行损失检测；车辆受损图像在输入损失评估模型之前，可以先进行预处理，预处理可以包括图像二值化、图像细化、图像缩放等。
损失评估模型对车辆受损图像进行损失检测，得到损失检测结果。损失检测结果包括检测到的受损部位以及受损部位的受损程度。服务器中预先存储了针对受损部位的处理策略，并且，对于同一个受损部位，其受损程度不同，对应的处理策略也不相同。例如，对于车门，剐蹭对应的处理策略可以是“喷漆修补”，被撞凹陷对应的处理策略可以是“换新”。根据损失检测结果中的受损部位以及受损程度，查询对应的处理策略。受损检测结果和处理策略将作为本次损失检测的损失评估结果。
在一个实施例中，还可以根据用户的车型信息以及处理策略，计算修缮所需的费用，计算出的修缮费用也可以作为损失评估结果。
本实施例中，通过损失评估模型检测车辆的受损部位以及受损程度，并查询相应的处理策略，从而实现智能定损。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
进一步参考图3，作为对上述图2所示方法的实现，本申请提供了一种车辆事故损失处理装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图3所示，本实施例所述的车辆事故损失处理装置300包括：信息接收模块301、语义识别模块302、连接建立模块303、图像获取模块304、损失评估模块305以及事故响应模块306，其中：
信息接收模块301，用于接收来自客户终端的事故描述信息。
语义识别模块302，用于对事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息。
连接建立模块303，用于与客户终端建立视频连接。
图像获取模块304，用于基于视频连接，通过损失取证模型和车辆损失描述信息获取车辆受损图像。
损失评估模块305，用于将车辆受损图像输入损失评估模型，得到损失评估结果。
事故响应模块306，用于根据损失评估结果对车辆事故进行响应。
本实施例中，接收来自客户终端的事故描述信息，对事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；车辆损失信息反映了车辆事故现场情况以及车辆受损情况；与客户终端建立视频连接，通过损失取证模型自动根据车辆损失描述信息采集所需的车辆受损图像，然后将车辆受损图像输入损失评估模型，由损失评估模型实现智能定损，得到损失评估结果，根据损失评估结果对车辆事故进行针对性响应，从而实现车辆事故损失的处理；本申请可以实现对车辆事故损失的自动处理，提高了车辆事故处理效率。
在本实施例的一些可选的实现方式中，信息接收模块301可以包括：语音接收子模块以及语音识别子模块，其中：
语音接收子模块，用于接收来自客户终端的事故描述语音。
语音识别子模块，用于对事故描述语音进行语音识别，得到文本形式的事故描述信息。
本实施例中，接收到用户语音报案的事故描述语音后，将事故描述语音转换为文本形式的事故描述信息，从而可以对事故描述信息进行语义识别，确保自动化的车辆损失事故处理的实现。
在本实施例的一些可选的实现方式中，语义识别模块302还用于：对事故描述信息进行语义识别，得到事故分类信息和车辆损失描述信息；则，连接建立模块303还可以用于：当根据事故分类信息确定车辆事故为第一类型事故时，与客户终端建立视频连接；车辆事故损失处理装置300还可以包括信息发送模块，信息发送模块用于：当根据事故分类信息确定车辆事故为第二类型事故时，将事故分类信息和事故描述信息发送至人工坐席账号所登录的终端。
本实施例中，对事故描述信息进行语义识别得到反映事故类型的事故分类信息，根据不同的事故类型采用不同的处理方式，确保了可以对车辆事故进行合适的处理。
在本实施例的一些可选的实现方式中，车辆事故损失处理装置300还可以包括：现场获取模块、位置获取模块、预存获取模块、相似度计算模块以及预警发送模块，其中：
现场获取模块，用于基于视频连接，获取车辆事故的现场街景图像。
位置获取模块，用于通过客户终端获取车辆事故的现场位置信息。
预存获取模块，用于获取与现场位置信息所对应的预存街景图像。
相似度计算模块，用于计算现场街景图像与预存街景图像的图像相似度。
预警发送模块，用于当图像相似度小于预设的相似度阈值时，向人工坐席账号所登录的终端发送预警信息。
本实施例中，通过视频连接获取现场街景图像，根据现场位置信息获取预存街景图像，计算现场街景图像与预存街景图像之间的街景相似度，当街景相似度小于预设的相似度阈值时，向人工坐席账号所登录的终端发送预警信息，从而实现对车辆事故的欺诈识别与预警。
在本实施例的一些可选的实现方式中，图像获取模块304可以包括：初始获取子模块、图像检测子模块以及初始筛选子模块，其中：
初始获取子模块，用于基于视频连接，通过客户终端采集车辆受损初始图像。
图像检测子模块，用于将车辆损失描述信息和车辆受损初始图像输入损失取证模型，得到图像检测结果。
初始筛选子模块，用于根据图像检测结果对车辆受损初始图像进行筛选，得到车辆受损图像。
本实施例中，先采集车辆受损初始图象，然后依据损失取证模型和车辆损失描述信息对车辆受损初始图象进行识别，筛选符合车辆损失描述信息的车辆受损初始图象作为车辆受损图像，确保了得到的车辆受损图像的准确性。
在本实施例的一些可选的实现方式中，图像获取模块304还可以包括：数据确定子模块以及数据发送子模块，其中：
数据确定子模块，用于根据车辆损失描述信息，确定图像采集指示数据。
数据发送子模块，用于将图像采集指示数据发送至客户终端，以指示客户终端采集车辆受损初始图像。
本实施例中，根据车辆损失描述语音生成图像采集指示数据并发送至客户终端，以便指示客户终端可以更准确地采集车辆受损初始图象。
在本实施例的一些可选的实现方式中，损失评估模块305可以包括：损失检测子模块、策略查询子模块以及结果生成子模块，其中：
损失检测子模块，用于将车辆受损图像输入损失评估模型进行损失检测，得到损失检测结果，损失检测结果包括受损部位以及受损程度。
策略查询子模块，用于查询与损失检测结果所对应的处理策略。
结果生成子模块，用于根据损失检测结果和处理策略生成损失评估结果。
本实施例中，通过损失评估模型检测车辆的受损部位以及受损程度，并查询相应的处理策略，从而实现智能定损。
为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图4，图4为本实施例计算机设备基本结构框图。
所述计算机设备4包括通过系统总线相互通信连接存储器41、处理器42、网络接口43。需要指出的是，图中仅示出了具有组件41-43的计算机设备4，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。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。
所述存储器41至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器41可以是所述计算机设备4的内部存储单元，例如该计算机设备4的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器41也可以是所述计算机设备4的外部存储设备，例如该计算机设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。当然，所述存储器41还可以既包括所述计算机设备4的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器41通常用于存储安装于所述计算机设备4的操作系统和各类应用软件，例如车辆事故损失处理方法的计算机可读指令等。此外，所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器42在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器42通常用于控制所述计算机设备4的总体操作。本实施例中，所述处理器42用于运行所述存储器41中存储的计算机可读指令或者处理数据，例如运行所述车辆事故损失处理方法的计算机可读指令。
所述网络接口43可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口43通常用于在所述计算机设备4与其他电子设备之间建立通信连接。
本实施例中提供的计算机设备可以执行上述车辆事故损失处理方法。此处车辆事故损失处理方法可以是上述各个实施例的车辆事故损失处理方法。
本实施例中，接收来自客户终端的事故描述信息，对事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；车辆损失信息反映了车辆事故现场情况以及车辆受损情况；与客户终端建立视频连接，通过损失取证模型自动根据车辆损失描述信息采集所需的车辆受损图像，然后将车辆受损图像输入损失评估模型，由损失评估模型实现智能定损，得到损失评估结果，根据损失评估结果对车辆事故进行针对性响应，从而实现车辆事故损失的处理；本申请可以实现对车辆事故损失的自动处理，提高了车辆事故处理效率。
本申请还提供了另一种实施方式，即提供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计算机可读指令，所述计算机可读指令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上述的车辆事故损失处理方法的步骤。
本实施例中，接收来自客户终端的事故描述信息，对事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；车辆损失信息反映了车辆事故现场情况以及车辆受损情况；与客户终端建立视频连接，通过损失取证模型自动根据车辆损失描述信息采集所需的车辆受损图像，然后将车辆受损图像输入损失评估模型，由损失评估模型实现智能定损，得到损失评估结果，根据损失评估结果对车辆事故进行针对性响应，从而实现车辆事故损失的处理；本申请可以实现对车辆事故损失的自动处理，提高了车辆事故处理效率。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆事故损失处理方法，其特征在于，包括下述步骤：
接收来自客户终端的事故描述信息；
对所述事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；
与所述客户终端建立视频连接；
基于所述视频连接，通过损失取证模型和所述车辆损失描述信息获取车辆受损图像；
将所述车辆受损图像输入损失评估模型，得到损失评估结果；
根据所述损失评估结果对车辆事故进行响应。
2.根据权利要求1所述的车辆事故损失处理方法，其特征在于，所述接收来自客户终端的事故描述信息的步骤包括：
接收来自客户终端的事故描述语音；
对所述事故描述语音进行语音识别，得到文本形式的事故描述信息。
3.根据权利要求1所述的车辆事故损失处理方法，其特征在于，所述对所述事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息的步骤包括：
对所述事故描述信息进行语义识别，得到事故分类信息和车辆损失描述信息；
则，与所述客户终端建立视频连接，包括：
当根据所述事故分类信息确定车辆事故为第一类型事故时，与所述客户终端建立视频连接；
或，所述对所述事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息之后，还包括：
当根据所述事故分类信息确定所述车辆事故为第二类型事故时，将所述事故分类信息和所述事故描述信息发送至人工坐席账号所登录的终端。
4.根据权利要求1所述的车辆事故损失处理方法，其特征在于，所述与所述客户终端建立视频连接的步骤之后，还包括：
基于所述视频连接，获取车辆事故的现场街景图像；
通过所述客户终端获取所述车辆事故的现场位置信息；
获取与所述现场位置信息所对应的预存街景图像；
计算所述现场街景图像与所述预存街景图像的图像相似度；
当所述图像相似度小于预设的相似度阈值时，向人工坐席账号所登录的终端发送预警信息。
5.根据权利要求1所述的车辆事故损失处理方法，其特征在于，所述基于所述视频连接，通过损失取证模型和所述车辆损失描述信息获取车辆受损图像的步骤包括：
基于所述视频连接，通过所述客户终端采集车辆受损初始图像；
将所述车辆损失描述信息和所述车辆受损初始图像输入损失取证模型，得到图像检测结果；
根据所述图像检测结果对所述车辆受损初始图像进行筛选，得到车辆受损图像。
6.根据权利要求5所述的车辆事故损失处理方法，其特征在于，在所述基于所述视频连接，通过所述客户终端采集车辆受损初始图像的步骤之前，还包括：
根据所述车辆损失描述信息，确定图像采集指示数据；
将所述图像采集指示数据发送至所述客户终端，以指示所述客户终端采集车辆受损初始图像。
7.根据权利要求1所述的车辆事故损失处理方法，其特征在于，所述将所述车辆受损图像输入损失评估模型，得到损失评估结果的步骤包括：
将所述车辆受损图像输入损失评估模型进行损失检测，得到损失检测结果，所述损失检测结果包括受损部位以及受损程度；
查询与所述损失检测结果所对应的处理策略；
根据所述损失检测结果和所述处理策略生成损失评估结果。
8.一种车辆事故损失处理装置，其特征在于，包括：
信息接收模块，用于接收来自客户终端的事故描述信息；
语义识别模块，用于对所述事故描述信息进行语义识别，得到车辆损失描述信息；
连接建立模块，用于与所述客户终端建立视频连接；
图像获取模块，用于基于所述视频连接，通过损失取证模型和所述车辆损失描述信息获取车辆受损图像；
损失评估模块，用于将所述车辆受损图像输入损失评估模型，得到损失评估结果；
事故响应模块，用于根据所述损失评估结果对车辆事故进行响应。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的车辆事故损失处理方法的步骤。
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上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的车辆事故损失处理方法的步骤。
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