JP2023536213A - 画像に基づく車両損傷評価方法、装置及びシステム - Google Patents

Abstract

本開示は、画像に基づく車両損傷評価方法、装置及びシステムを開示し、人工知能の分野に関し、具体的にはコンピュータビジョンと深層学習技術に関し、具体的にはインテリジェントクラウドと車両損傷評価のシーンで使用可能である。方法は、損傷車両の損傷評価対象の画像を取得し、損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力するステップと、損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠、及び第２の損傷情報を決定して出力するステップであって、第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像と第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とは異なり、第２の損傷情報は第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報であるステップと、を含み、車両損傷評価の柔軟性と多様性を実現し、車両損傷部位の漏れを回避し、車両損傷評価の全面性と信頼性を向上させることができるという技術的効果がある。【選択図】図１

Description

優先権情報

本開示は、２０２１年６月２９日に中国国家知識産権局に提出された、特許出願番号がＣＮ ２０２１１０７２４６００．２であり、発明の名称が「画像に基づく車両損傷評価方法、装置及びシステム」である中国特許出願の優先権を主張し、そのすべての内容は参照として本出願に組み入れられる。

本開示は、人工知能の分野に関し、具体的にはコンピュータビジョンと深層学習技術に関し、特に画像に基づく車両損傷評価方法、装置及びシステムに関し、具体的にインテリジェントクラウドと車両損傷評価のシーンで使用できる。

生活の質の向上に伴い、車両は次第に生活必需品になり、ユーザの移動を容易にすると同時に、交通事故の数も増加している。

従来技術では、画像に基づく車両損傷評価方法は、交通事故を処理するユーザ（保険スタッフなど）が撮影して損傷車両の画像を得て、画像を事前にトレーニングされたニューラルネットワークモデルに伝送し、ニューラルネットワークモデルによって損傷車両の車両損傷情報を決定することを含み、ただし、車両損傷情報は、例えば、車両の損傷程度、傷などである。

しかしながら、上記の方法で損傷車両に対して損傷評価を行って得られた車両損傷情報の信頼性はニューラルネットワークモデルに大きく依存し、ニューラルネットワークモデルの精度が低いため、損傷評価によって得られた車両損傷情報の正確性が低くなるという技術的課題がある可能性がある。

本開示は、車両損傷評価の信頼性を向上させるための画像に基づく車両損傷評価方法、装置及びシステムを提供する。

本開示の第１の態様によれば、画像に基づく車両損傷評価方法を提供し、損傷車両の損傷評価対象の画像を取得し、前記損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力するステップであって、ここで、第１の損傷評価枠は前記損傷評価対象の画像における車両損傷画像を枠で選択するために使用され、前記第１の損傷情報は前記第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報であるステップと、前記損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、前記第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠、及び第２の損傷情報を決定して出力するステップであって、ここで、前記第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像と前記第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とが異なり、前記第２の損傷情報は前記第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報であるステップと、を含む。

本開示の第２の態様によれば、画像に基づく車両損傷評価装置を提供し、損傷車両の損傷評価対象の画像を取得するための第１の取得ユニットと、前記損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力するための第１の出力ユニットであって、ここで、第１の損傷評価枠は前記損傷評価対象の画像における車両損傷画像を枠で選択するために使用され、前記第１の損傷情報は前記第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である第１の出力ユニットと、前記損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、前記第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠、及び第２の損傷情報を決定するための決定ユニットであって、ここで、前記第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像と前記第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とが異なり、前記第２の損傷情報は前記第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である決定ユニットと、前記第２の損傷評価枠と前記第２の損傷情報とを出力するための第２の出力ユニットと、を備える。

本開示の第３の態様によれば、電子機器を提供し、少なくとも１つのプロセッサと、該少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリと、を備え、前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが第１の態様に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される。

本開示の第４の態様によれば、コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記コンピュータ命令は、前記コンピュータに第１の態様に記載の方法を実行させる。

本開示の第５の態様によれば、コンピュータプログラムが含まれるコンピュータプログラム製品を提供し、前記コンピュータプログラムは、読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、前記読み取り可能な記憶媒体から前記コンピュータプログラムを読み取ることができ、前記少なくとも１つのプロセッサは、電子機器が第１の態様に記載の方法を実行するように、前記コンピュータプログラムを実行する。

本開示の第６の態様によれば、画像に基づく車両損傷評価システムを提供し、画像収集装置と第２の態様に記載の装置とを備え、ここで、前記画像収集装置が損傷車両の損傷評価対象の画像を取得する。

第７の態様によれば、本出願の実施例は、プログラムコードが含まれるコンピュータプログラムを提供し、コンピュータが前記コンピュータプログラムを実行する場合、前記プログラムコードが上記のいずれかの実施例に記載の方法を実行する。

なお、この部分に記載の内容は、本開示の実施例の肝心または重要な特徴を特定することを意図しておらず、本開示の範囲を限定することも意図していない。本開示の他の特徴は、以下の説明を通して容易に理解される。

図面は、本技術案をよりよく理解するために使用され、本開示を限定するものではない。
本開示の第１の実施例に係る概略図である。 本開示の一実施例に係る出力インターフェースの概略図である。 本開示の第２の実施例に係る概略図である。 本開示の別の実施例に係る出力インターフェースの概略図である。 本開示の第３の実施例に係る概略図である。 本開示の第４の実施例に係る概略図である。 本開示の第５の実施例に係る概略図である。 本開示の実施例に係る画像に基づく車両損傷評価方法を実現するための電子機器のブロック図である。 本開示の実施例を実現できる画像に基づく車両損傷評価システムの概略図である。

以下、図面と併せて本開示の例示的な実施例を説明し、理解を容易にするためにその中には本開示の実施例の様々な詳細事項が含まれており、それらは単なる例示的なものと見なされるべきである。したがって、当業者は、本開示の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更と修正を行うことができることを認識されたい。同様に、明確及び簡潔にするために、以下の説明では、周知の機能及び構造の説明を省略する。

車両損傷評価とは、交通事故が発生した後、車両の損傷状況を特定することを指す。

従来技術では、一般的に使用される車両損傷評価の方法は、人工に基づく車両損傷評価と画像に基づく車両損傷評価という２種類を含む。

ただし、人工に基づく車両損傷評価とは、交通事故が発生した後、専門知識を有するスタッフが現場の交通事故の詳細に基づいて、損傷車両に対して損傷評価を行うことを指す。

しかしながら、上記のような人工的な車両損傷評価の方法を採用するには、専門知識の強いスタッフの現場処理に依存する必要があり、コストが高く、待ち時間が長く、処理効率が低い。

画像に基づく車両損傷評価は以下のことを指す。
損傷車両の画像であるサンプル画像を事前に収集し、サンプル画像に基づいて基礎ネットワークモデルをトレーニングして、車両損傷情報認識モデルを得る（車両損傷情報認識モデルは損傷車両の画像に対して認識して、損傷車両の車両損傷情報を得るために使用される）。
交通事故が発生した後、交通事故による車両損傷の認識対象の画像を取得し、認識対象の画像には損傷車両の損傷部位が含まれ、認識対象の画像を車両損傷情報認識モデルに入力し、車両損傷情報認識モデルによって損傷車両の車両損傷情報を出力する。

しかしながら、上記画像の車両損傷評価の方法を採用すると、一方で、得られた車両損傷情報の信頼性は車両損傷情報認識モデルに大きく依存し、車両損傷情報認識モデルの精度が低いため、損傷評価によって得られた車両損傷情報の正確性が低くなるという技術的課題がある可能性がある。

上記の技術的課題の少なくとも１つを回避するために、本開示の発明者は、創造的に労働し、本開示の発明構想を得た：損傷評価対象の画像に対する枠選択操作を提供するなどのインタラクティブ操作をサポートし、枠選択操作に対応する損傷評価枠、車両損傷画像、および損傷車両の車両損傷情報を決定して出力する。

上記の発明構想に基づいて、本開示は画像に基づく車両損傷評価方法、装置及びシステムを提供し、人工知能の分野に適用され、具体的にコンピュータビジョンと深層学習技術に関し、具体的にインテリジェントクラウドと車両損傷評価のシーンで使用可能であり、車両損傷評価の正確性と信頼性を達する。

図１は、本開示の第１の実施例に係る概略図である。図１に示すように、本開示の実施例に係る画像に基づく車両損傷評価方法は、以下のステップＳ１０１～Ｓ１０２を含む。

Ｓ１０１、損傷車両の損傷評価対象の画像を取得し、損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力する。

ただし、第１の損傷評価枠は損傷評価対象の画像における車両損傷画像を枠で選択するために使用され、第１の損傷情報は第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である。

例示的に、本実施例の実行主体は、画像に基づく車両損傷評価装置（以下、車両損傷評価装置と省略する）であってもよく、車両損傷評価装置は、サーバ（ローカルサーバとクラウドサーバを備え、サーバはクラウド制御プラットフォーム、路車協調管理プラットフォーム、センターサブシステム、エッジ計算プラットフォーム、クラウド計算プラットフォームなどであってもよい）であってもよいし、路側機器であってもよいし、端末機器であってもよいし、プロセッサであってもよいし、チップなどであってもよく、本実施例では限定されない。

ただし、路側機器は、例えば、計算機能を有する路側感知機器、路側感知機器に接続される路側計算機器であり、インテリジェント交通路車協調のシステムアーキテクチャでは、路側機器は、路側感知機器と路側計算機器を備え、路側感知機器（例えば路側カメラ）が路側計算機器（例えば路側計算ユニットＲＳＣＵ）に接続され、路側計算機器がサーバに接続され、サーバは、様々な方式で自動運転または支援運転車両と通信することができる。あるいは、路側感知機器自体が計算機能を含む場合、路側感知機器はサーバに直接接続される。上記の接続は有線または無線であってもよい。

なお、本実施例の「第１の」または「第２の」などは、異なるオブジェクトを区別するためのものであり、オブジェクトを限定するものと理解されない。例えば、第１の損傷評価枠の「第１の」は、後文の第２の損傷評価枠と区別するためのものであり、第１の損傷評価枠を限定すると理解されない。

損傷評価対象の画像は損傷車両の画像で、損傷車両の損傷部位を含む画像である。損傷画像のサイズについて本実施例では限定されず、例えば、損傷画像のサイズは、当該損傷画像を収集する画像収集機器の性能に基づいて決定することができる。別の例では、損傷画像は損傷評価装置の予め設定された需要に基づいて決定することができ、ここでは一々列挙しない。

損傷評価対象の画像の取得については、以下の例を用いて実現することができる。

一例では、車両損傷評価装置は画像収集装置に接続され、画像収集装置から送信された画像を受信することができ、画像は、損傷車両のパノラマ図であってもよいし、損傷位置が含まれる部分図（すなわち損傷評価対象の画像）であってもよい。

画像収集装置から送信された画像が損傷車両のパノラマ図である場合、車両損傷評価装置はパノラマ図に基づいて損傷評価対象の画像を特定することができる。

別の例では、車両損傷評価装置は、画像をロードするツールを提供することができる。ユーザは、この画像をロードするツールを介して画像を車両損傷評価装置に伝送することができる。同様に、この画像をロードするツールを介して伝送された画像は、損傷車両のパノラマ図であってもよいし、損傷位置が含まれる部分図（すなわち損傷評価対象の画像）であってもよい。

ここで、画像をロードするツールは、外部デバイスと接続するためのインターフェース、例えば、他の記憶デバイスを接続するためのインターフェースなどであってもよく、当該インターフェースを介して外部デバイスから伝送された画像を取得する。画像をロードするツールは表示装置であってもよく、例えば、車両損傷評価装置は、表示装置に画像をロードする機能のインターフェースを入力することができる。ユーザは当該インターフェースを介して画像を車両損傷評価装置に導入することができる。車両損傷評価装置は導入された画像（パノラマ画像であるか、損傷評価対象の画像である可能性がある）を取得する。

例示的に、損傷評価対象の画像には車両損傷画像が含まれ、図２に示すように、第１の損傷評価枠は、損傷評価対象の画像から当該部分画像（すなわち車両損傷画像）を枠で選択するために使用される。

また、車両損傷評価装置は、車両損傷画像の車両損傷情報を出力することができる。

例えば、図２に示すように、車両の損傷は具体的には、車両に傷がついて、損傷車両に傷があることであり得、この場合、車両損傷画像に傷が含まれ、車両損傷評価装置から出力された第１の損傷情報は、傷の幅（例えば図２に示す「幅：Ｘ」）、傷の長さ（例えば図２に示す「長さ：Ｙ」）、及び傷が属する部品（例えば図２に示す「損傷部品：ＸＸ」）などを含むことができる。

本実施例では、第１の損傷情報を決定する方法を限定せず、例えば、画像認識の方式で実現してもよいし、ネットワークモデルの方式などで実現してもよい。

Ｓ１０２、損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠、及び第２の損傷情報を決定して出力する。

ただし、第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像と第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とは異なり、第２の損傷情報は第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である。

例示的に、上記の例と組み合わせて、ユーザは、出力された損傷評価対象の画像で第１の枠選択操作を行うことができ、それに応じて、車両損傷評価装置は、第１の枠選択操作に基づいて第２の損傷評価枠を生成して出力する。

例えば、車両損傷評価装置は、ユーザの第１の枠選択操作に基づいて、第１の枠選択操作に対応する枠選択軌跡を決定し、枠選択軌跡に基づいて第２の損傷評価枠を生成して出力することができる。

すなわち、車両損傷評価装置は、ユーザの損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に基づいて、損傷車両のより多くの車両損傷画像（例えば上記の例では、第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像）を決定することができ、この第１の枠選択操作に基づいて枠で選択された車両損傷画像は、第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とは異なる車両損傷画像であり、これにより、決定された車両損傷画像の全面性と完全性を向上させることができる。

それに応じて、車両損傷評価装置は、第２の損傷評価枠に基づいて、第２の損傷情報を生成して出力することができる。第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像に基づいて第２の損傷情報を決定する時、本実施例の方法で得られた損傷情報が第１の損傷情報も第２の損傷情報も含むことができることに相当するため、損傷車両の損傷情報を全面的かつ信頼性の高い評価を行うことができ、車両損傷評価の正確性と信頼性を向上させるという技術的効果がある。

上記の分析から分かるように、本実施例は、損傷車両の損傷評価対象の画像を取得し、損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力するステップであって、第１の損傷評価枠は損傷評価対象の画像における車両損傷画像を枠で選択するために使用され、第１の損傷情報は第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報であるステップと、損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠、及び第２の損傷情報を決定して出力するステップであって、第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像と第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とは異なり、第２の損傷情報は第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報であるステップと、を含む画像に基づく車両損傷評価方法を提供し、本実施例では、損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に基づいて、第２の損傷評価枠及び第２の損傷情報を決定して出力するという技術的特徴が導入され、ユーザとのインタラクションを組み合わせて、車両損傷評価の柔軟性と多様性を実現することができ、また、車両損傷部位の漏れを回避することができ、車両損傷評価ができるだけ多くの車両損傷部位をカバーし、車両損傷評価の全面性と信頼性を向上させることができるという技術的効果がある。

図３は、本開示の第２の実施例に係る概略図である。図３に示すように、本開示の実施例の画像に基づく車両損傷評価方法は、以下のステップＳ３０１～Ｓ３０３を含む。

Ｓ３０１、損傷車両の損傷評価対象の画像を取得し、損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力する。

ただし、第１の損傷評価枠は損傷評価対象の画像における車両損傷画像を枠で選択するために使用され、第１の損傷情報は第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である。

例示的に、Ｓ３０１の実現原理については、第１の実施例を参照することができるので、ここでは説明を省略する。

いくつかの実施例では、損傷評価対象の画像の数は複数である。例えば、損傷車両に複数の損傷がある場合、損傷評価対象の画像の数は複数である。

損傷評価対象の画像の数が複数である場合、損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報を出力するステップは、以下の第１のステップと第２のステップとを含むことができる。

第１のステップでは、操作アイコンを出力する。
ただし、操作アイコンは車両損傷評価の損傷評価対象の画像を選定するために使用される。

例示的に、図４に示すように、操作アイコンは、図４に示すような「前のページ」、「次のページ」であってもよい。

具体的に、損傷評価対象の画像の数は複数であり、「前のページ」は現在の損傷評価対象の画像の前の損傷評価対象の画像を選定するために使用されることができ、「次のページ」は現在の損傷評価対象の画像の次の損傷評価対象の画像を選定するために使用されることができる。

第２のステップでは、操作アイコンをトリガする関連操作に応答して、複数の損傷評価対象の画像から関連操作に対応する損傷評価対象の画像を決定して出力し、関連操作に対応する損傷評価対象の画像の第１の損傷評価枠、及び関連操作に対応する損傷評価対象の画像の第１の損傷情報を出力する。

一例では、関連操作は、クリック操作であってもよい。

例えば、図４に示すように、ユーザは、「前のページ」の操作アイコンに対してクリック操作を行うことができる。車両損傷評価装置は、このクリック操作に基づいて、現在の損傷評価対象の画像の前の損傷評価対象の画像を出力し、現在の損傷評価対象の画像の前の損傷評価対象の画像によって表される車両損傷情報を出力する。

別の例では、関連操作は、スライド操作であってもよい。

例えば、車両損傷評価装置は、アクセスデバイスを備えることができ、アクセスデバイスはマウスであってもよい。それに応じて、ユーザがマウスのトラックホイールに対してスライド操作を行う時、車両損傷評価装置は、このスライド操作に基づいて、現在の損傷評価対象の画像の前の損傷評価対象の画像を出力し、現在の損傷評価対象の画像の次の損傷評価対象の画像によって表される車両損傷情報を出力し、または、現在の損傷評価対象の画像の次の損傷評価対象の画像を出力し、現在の損傷評価対象の画像の次の損傷評価対象の画像によって表される車両損傷情報を出力する。

別の例では、関連操作はショートカットキー操作であってもよい。

例えば、車両損傷評価装置は、アクセスデバイスを備えることができ、アクセスデバイスはキーボードであってもよい。車両損傷評価装置は、前の損傷評価対象の画像の選定とショートカットキーとの間のマッピング関係、及び次の損傷評価対象の画像の選定とショートカットキーとの間のマッピング関係を事前に記憶することができる。

それに応じて、ユーザがキーボード上のショートカットキーを操作する時、車両損傷評価装置は、トリガされたショートカットキー及びマッピング関係に基づいて、現在の損傷評価対象の画像の次の損傷評価対象の画像によって表される車両損傷情報を決定して出力し、または、現在の損傷評価対象の画像の次の損傷評価対象の画像を出力し、現在の損傷評価対象の画像の次の損傷評価対象の画像によって表される車両損傷情報を出力する。

なお、本実施例では、操作アイコンと関連操作により、第１の損傷評価枠と第１の損傷情報を決定し、損傷車両と損失情報の表示の柔軟性、多様性、および全面性を実現できるという技術的効果がある。

いくつかの実施例では、車両損傷評価装置は、損傷評価対象の画像に対する回転操作をサポートすることもできる。例えば、車両損傷評価装置は、図４に示すような「回転」アイコンを出力し、ユーザが「回転」アイコンをクリックするクリック操作に応答して、車両損傷評価装置は損傷評価対象の画像に対して回転処理を行うことができる。

ただし、回転の角度は、９０度回転など、車両損傷評価装置によって事前に設定することができる。

いくつかの実施例では、車両損傷評価装置は、現在の損傷評価対象の画像の番号（図４に示すような「番号：１」）、および損傷評価対象の画像の合計数（図４に示すような「合計数：１００」）を出力することもできる。

いくつかの実施例では、第１の損傷評価枠の数は複数である可能性がある。例えば、損傷車両に複数の損傷がある場合、損傷評価対象の画像には複数の損傷車両の損傷画像が含まれる。

図４に示すように、損傷評価対象の画像に３つの第１の損傷評価枠が含まれる場合、車両損傷評価装置は、３つの第１の損傷評価枠のうちの各損傷評価枠に識別子を割り当て、３つの損傷評価枠を出力すると同時に、３つの第１の損傷評価枠にそれぞれ対応する識別子を出力することができる。例えば、図４に示すように、３つの第１の損傷評価枠の識別子はそれぞれＡ、Ｂ、およびＣである。

本実施例では、複数の第１の損傷評価枠に対して、識別子を割り当てて出力することにより、ユーザが損傷車両の各損傷領域を知ることができ、ユーザが各損傷領域を容易に認定し、ユーザが損傷領域に対して漏れを補充し、車両損傷評価の全面性と信頼性を向上させるという技術的効果がある。

それに応じて、ユーザは任意の識別子に対して選定操作を行うことができる。車両損傷評価装置は選定操作に基づいて、ユーザが選定した第１の損傷評価枠を決定して、対応する第１の損傷情報を生成する。

一例では、車両損傷評価装置は、ユーザが選定操作をトリガすることをサポートするインターフェースを出力することができる。例えば、車両損傷評価装置は、図４に示すような「損傷領域選択」を含むドロップダウンアイコンを出力することができる。ユーザはこのドロップダウンアイコンをドロップダウンすることによって対応する第１の損傷評価枠を選択することができる。

図４に示すように、ユーザが「損傷領域選択」というドロップダウンアイコンによって第１の損傷評価枠を選定する時、車両損傷評価装置は、選定された第１の損傷評価枠に対応する第１の損傷情報を出力することができる。例えば、選定された第１の損傷評価枠がＡである場合、車両損傷評価装置は、Ａにおける損傷画像に対して認識して、Ａにおける損傷画像によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報（図４に示すような「車両損傷情報」であり、車両損傷情報の具体的な内容は上記の例を参照することができる）を得る。

別の例では、上記の例と組み合わせて、車両損傷評価装置はマウスを備えることができる。この場合、選定操作はマウスによって実現することができる。例えば、マウスが特定の第１の損傷評価枠に留まる時間が事前に設定された時間閾値より大きい場合、選定操作がトリガされたと決定し、車両測位装置は、留まる時間が時間閾値より大きい第１の損傷評価枠を選定された第１の損傷評価枠として決定し、この第１の損傷評価枠に対応する車両損傷情報を生成して出力することができる。

別の例では、上記の例と組み合わせて、車両損傷評価装置はキーボードを備えることができる。この場合、車両損傷評価装置は、識別子とショートカットキーとの間のマッピング関係を事前に確立し、ユーザのショートカットキーに対する操作、及び当該マッピング関係に基づいて、選定された第１の損傷評価枠を決定することができる。

本実施例では、ユーザは第１の損傷評価枠を自由に選択し、選定された第１の損傷評価枠に対応する第１の損傷情報をインターフェース読み取りで知ることができるため、第１の損傷情報を提供する柔軟性と多様性を向上させるという技術的効果がある。

Ｓ３０２、損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠、及び第２の損傷情報を決定して出力する。

ただし、第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像と第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とは異なり、第２の損傷情報は第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である。

例示的に、Ｓ３０２の実現原理については、第１の実施例を参照することができるので、ここでは説明を省略する。

Ｓ３０３、調整対象の損傷情報の修正情報を取得して記憶する。

ただし、調整対象の損傷情報は第１の損傷情報及び／又は第２の損傷情報を含む。

上記関連技術に対する説明から分かるように、関連技術では、第１の損傷情報と第２の損傷情報は既定の情報であり、すなわち、車両損傷評価装置が第１の損傷情報と第２の損傷情報を機械的に出力し、第１の損傷情報と第２の損傷情報を適応的に調整することができない。本実施例では、修正情報を取得して記憶するという特徴が導入され、当該導入された特徴により、第１の損傷情報と第２の損傷情報に対する処理の柔軟性を実現し、第１の損傷情報と第２の損傷情報の正確性と信頼性を向上させることができるという技術的効果がある。

例えば、図４に示すように、車両損傷評価装置は、修正情報を出力することをサポートするためのインターフェースを提供することができる。ユーザは、このインターフェースを介して第１の損傷情報及び／又は第２の損傷情報に対して修正操作を行うことができる。車両損傷評価装置は、ユーザの修正操作に基づいて修正情報を生成して記憶する。

いくつかの実施例では、調整損傷情報は、複数の損傷カテゴリにそれぞれ対応する調整対象の損傷情報を含む。

例示的に、損傷カテゴリは、図４に示すような「損傷程度」、「損傷深さ」などであってもよい。また、損傷カテゴリには、サブカテゴリが含まれることができる。図４に示すように、「損傷程度」は、「軽度」、「中度」、及び「重度」というサブカテゴリを含み、「損傷深さ」は、「軽い」、「深い」、「非常に深い」というサブカテゴリを含み、軽い（≦１ｃｍ）などのサブカテゴリに対応する詳細情報を表示することができる。

それに応じて、Ｓ３０３は以下の第１のステップと第２のステップとを含むことができる。

第１のステップでは、第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報に対する修正情報を取得し、第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報に対する修正情報に基づいて、第２の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報を決定する。

ただし、複数の損傷カテゴリは第１の損傷カテゴリと第２の損傷カテゴリとを含み、第２の損傷カテゴリと第１の損傷カテゴリとは調整関連関係がある。

調整関連関係とは、一方の損傷カテゴリの損傷情報の修正により、他方の損傷カテゴリの損傷情報が自動的に変化することを指す。

例示的に、若１つの損傷カテゴリが第１の選定枠で選択された損傷画像によって指示された損傷車両の部品面積（図４に示す「部品面積」）であり、別の損傷カテゴリが第１の選定枠で選択された損傷画像によって指示された損傷車両の損傷面積（図４に示す「損傷面積」、この損傷面積は上記の例の傷の面積であってもよい）であり、もう１つの損傷カテゴリが損傷面積と部品面積との比（図４に示す「面積割合」）である場合、部品面積が変化すると、面積割合も変化する。

別の実施例では、車両損傷評価装置は現在情報を保存するための保存アイコン、例えば図４に示すような「保存」を提供することができる。

別の実施例では、車両損傷評価装置は、損傷位置及び損傷部品などを選択するために、損傷位置、損傷部品などを選択するためのアイコンを提供することもできる。

なお、図４は単に例示的に説明するためのものであり、車両損傷評価装置がサポートできる対応する操作と表示効果は、車両損傷評価装置の機能に対する限定として理解されない。

第２のステップでは、第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報、および第２の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報をそれぞれ記憶する。

本実施例では、調整関連関係を組み合わせて、調整関連関係がある異なる損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報を決定することにより、効率と柔軟性を向上させるという技術的効果を実現できる。

別の実施例では、Ｓ３０３は、損傷評価枠に対する第２の枠選択操作に応答して、第３の損傷評価枠を決定し、第３の損傷評価枠の属性情報を決定するステップであって、損傷評価枠は前記第１の損傷評価枠、または、第２の損傷評価枠であるステップと、属性情報に基づいて調整対象の損傷情報に対する修正情報を決定して記憶するステップと、を含む。

属性情報は、第３の損傷評価枠で選択された車両損傷画像によって指示された車両部品の損傷サイズを表すことができる。具体的には、第３の損傷評価枠で選択された車両損傷画像のピクセル情報により、ピクセル情報に基づいて車両部品の損傷サイズを決定することができる。

それに応じて、車両損傷評価装置は、上記の車両部品の損傷サイズに基づいて、面積割合（すなわち、修正情報）を再決定して記憶することができる。

本実施例では、車両損傷評価装置は、ユーザの第２の枠選択操作に基づいて、修正情報を簡単かつ迅速に決定して記憶することができるため、車両損傷評価の柔軟性を向上させ、ユーザの修正ニーズを満たし、車両損傷評価の正確性と信頼性を向上させるという技術的効果がある。

図５は、本開示の第３の実施例に係る概略図である。図５に示すように、本開示の実施例の画像に基づく車両損傷評価方法は、以下のステップＳ５０１～５０４を含む。

Ｓ５０１、損傷車両の損傷評価対象の画像を取得し、損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠を出力し、事前にトレーニングされたニューラルネットワークモデルに基づいて、第１の損傷評価枠で選択された損傷評価対象の画像における車両損傷画像に対して認識して、第１の損傷情報を取得する。

ただし、第１の損傷評価枠は損傷評価対象の画像における車両損傷画像を枠で選択するために使用され、第１の損傷情報は第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である。

本実施例では、車両損傷評価装置には、車両損傷画像を認識して対応する損傷情報を取得するための事前にトレーニングされたニューラルネットワークモデルが設けられることができる。ニューラルネットワークモデルのトレーニングについては、関連技術を参照することができるので、ここでは説明を省略する。

なお、いくつかの実施例では、損傷評価対象の画像をニューラルネットワークモデルに入力し、ニューラルネットワークモデルによって第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力することができる。

すなわち、第１の損傷評価枠は、他の認識方法（例えば、光学文字認識ＯＣＲ）によって生成して出力されてもよいし、ニューラルネットワークモデルに基づいて生成して出力されてもよく、本実施例では限定されない。

Ｓ５０２、損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠を決定して出力し、ニューラルネットワークモデルに基づいて、第２の損傷評価枠で選択された損傷評価対象の画像における車両損傷画像に対して認識して、第２の損傷情報を取得する。

ただし、第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像と第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とは異なり、第２の損傷情報は第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である。

同様に、このステップにおいて、第２の損傷評価枠は、ニューラルネットワークモデルによって決定されてもよいし、他の方法で決定されてもよく、本実施例では限定されない。

Ｓ５０３、調整対象の損傷情報に対する修正情報を取得して記憶する。

ただし、調整対象の損傷情報は第１の損傷情報及び／又は第２の損傷情報を含む。

例示的に、Ｓ５０３の実現原理については、第２の実施例を参照することができるので、ここでは説明を省略する。

Ｓ５０４、調整対象の損傷情報に対する記憶された修正情報に基づいて、ニューラルネットワークモデルを最適化する。

一例では、ニューラルネットワークモデルを最適化するためのサンプルデータセットを取得し、調整対象の損傷情報の修正情報をサンプルデータセットの標準認識結果として、ニューラルネットワークモデルを最適化することができる。

別の例では、調整対象の損傷情報の修正情報を検証データセットとして、ニューラルネットワークモデルを最適化することができる。

なお、実施例では、調整対象の損傷情報の修正情報を組み合わせてニューラルネットワークモデルを最適化することにより、最適化されたニューラルネットワークモデルの認識精度を向上させ、さらに車両損傷評価の正確性と正確性を向上させることができるという技術的効果がある。

図６は、本開示の第４の実施例に係る概略図である。図６に示すように、本開示の実施例の画像に基づく車両損傷評価装置は、損傷車両の損傷評価対象の画像を取得するための第１の取得ユニット６０１と、損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力するための第１の出力ユニット６０２であって、第１の損傷評価枠は損傷評価対象の画像における車両損傷画像を枠で選択するために使用され、第１の損傷情報は第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である第１の出力ユニット６０２と、損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠、及び第２の損傷情報を決定するための決定ユニット６０３であって、第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像と前記第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とが異なり、第２の損傷情報は第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である決定ユニット６０３と、第２の損傷評価枠と第２の損傷情報とを出力するための第２の出力ユニット６０４と、を備える。

図７は本開示の第５の実施例に係る概略図である。図７に示すように、本開示の実施例の画像に基づく車両損傷評価装置は、以下のユニットを備える。

第１の取得ユニット７０１は、損傷車両の損傷評価対象の画像を取得する。

第１の出力ユニット７０２は、損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力する。第１の損傷評価枠は損傷評価対象の画像における車両損傷画像を枠で選択するために使用され、第１の損傷情報は第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である。

図７から分かるように、いくつかの実施例では、損傷評価対象の画像の数は複数であり、第１の出力ユニット７０２は、操作アイコンを出力するための第１の出力サブユニット７０２１であって、操作アイコンは車両損傷評価の損傷評価対象の画像を選定するために使用される第１の出力サブユニット７０２１と、操作アイコンをトリガする関連操作に応答して、複数の損傷評価対象の画像から関連操作に対応する損傷評価対象の画像を決定するための第１の決定サブユニット７０２２と、関連操作に対応する損傷評価対象の画像、関連操作に対応する損傷評価対象の画像の第１の損傷評価枠、及び関連操作に対応する損傷評価対象の画像の第１の損傷情報を出力するための第２の出力サブユニット７０２３と、を備える。

図７から分かるように、いくつかの実施例では、第１の損傷評価枠の数は複数であり、第１の出力ユニット７０２は、各第１の損傷評価枠に識別子を割り当てるための割り当てサブユニット７０２４と、各第１の損傷評価枠を出力する時、各第１の損傷評価枠の識別子を出力するための第３の出力サブユニット７０２５と、任意の識別子に対する取得された選定操作に応答して、選定操作に基づいて任意の識別子の第１の損傷評価枠を決定するための第２の決定サブユニット７０２６と、任意の識別子の第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報を生成するための生成サブユニット７０２７と、任意の識別子の第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報を出力するための第４の出力サブユニット７０２８と、を備える。

決定ユニット７０３は、損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠、及び第２の損傷情報を決定する。第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像と前記第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とが異なり、第２の損傷情報は第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である。

第２の出力ユニット７０４は、第２の損傷評価枠と第２の損傷情報とを出力する。

第２の取得ユニット７０５は、調整対象の損傷情報に対する修正情報を取得する。調整対象の損傷情報は第１の損傷情報及び／又は第２の損傷情報を含む。

記憶ユニット７０６は、調整対象の損傷情報に対する修正情報を記憶する。

図７から分かるように、いくつかの実施例では、調整対象の損傷情報は、複数の損傷カテゴリにそれぞれ対応する調整対象の損傷情報を含み、第２の取得ユニット７０５は、第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報に対する修正情報を取得するための取得サブユニット７０５１と、第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報に対する修正情報に基づいて、第２の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報を決定するための第３の決定サブユニット７０５２であって、複数の損傷カテゴリは第１の損傷カテゴリと第２の損傷カテゴリとを含み、第２の損傷カテゴリと第１の損傷カテゴリとは調整関連関係がある第３の決定サブユニット７０５２と、を備える。

記憶ユニット７０６は、第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報、および第２の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報をそれぞれ記憶する。

別の実施例では、取得ユニット７０５は、損傷評価枠に対する第２の枠選択操作に応答して、第３の損傷評価枠を決定し、第３の損傷評価枠の属性情報を決定する。ただし、損傷評価枠は第１の損傷評価枠、または、第２の損傷評価枠である。
記憶ユニット７０６は、属性情報に基づいて、調整対象の損傷情報に対する修正情報を決定して記憶する。
最適化ユニット７０７は、調整対象の損傷情報に対する記憶された修正情報に基づいて、ニューラルネットワークモデルを最適化する。
ただし、損傷情報は、事前にトレーニングされたニューラルネットワークモデルに基づいて決定され、損傷情報は第１の損傷情報、第２の損傷情報を含む。

本開示の実施例によれば、本開示は、電子機器、及び読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。

本開示の実施例によれば、本開示は、コンピュータプログラムが含まれるコンピュータプログラム製品をさらに提供し、前記コンピュータプログラムは、読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、読み取り可能な記憶媒体からコンピュータプログラムを読み取ることができ、少なくとも１つのプロセッサは、電子機器が上記のいずれかの実施例によって提供される方案を実行するように、コンピュータプログラムを実行する。

図８は、本開示の実施例を実行するための例示的な電子機器８００の概略ブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、および他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことを目的とする。電子機器は、パーソナルデジタル処理、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、および他の同様のコンピューティングデバイスなどの様々な形態のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書で示される部品、それらの接続と関係、およびそれらの機能は、単なる例であり、本明細書の説明および／または求められる本開示の実現を制限することを意図したものではない。

図８に示すように、電子機器８００は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）８０２に記憶されているコンピュータプログラムまたは記憶ユニット８０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８０３にロードされたコンピュータプログラムに従って様々な適切な動作および処理を実行できる計算ユニット８０１を備える。ＲＡＭ８０３には、電子機器８００の動作に必要な各種のプログラムやデータも記憶されてもよい。計算ユニット８０１、ＲＯＭ８０２、及びＲＡＭ８０３は、バス８０４を介して互いに接続されている。バス８０４には、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース８０５も接続されている。

機器８００の複数のコンポーネントはＩ／Ｏインターフェース８０５に接続され、キーボード、マウスなどの入力ユニット８０６、各タイプのディスプレイ、スピーカなどの出力ユニット８０７、磁気ディスク、光ディスクなどの記憶ユニット８０８、およびネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバなどの通信ユニット８０９を備える。通信ユニット８０９は、機器８００が、インターネットなどのコンピュータネットワークおよび／または各種の電信ネットワークを介して他のデバイスと情報／データを交換することを可能にする。

計算ユニット８０１は、処理および計算能力を有する様々な汎用および／または専用の処理コンポーネントであってもよい。計算ユニット８０１のいくつかの例は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、各種の専用の人工知能（ＡＩ）計算チップ、各種のマシン運転学習モデルアルゴリズムの計算ユニット、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、およびいずれかの適切なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどを含むが、これらに限定されない。計算ユニット８０１は、前文に記載の各方法及び処理、例えば、画像に基づく車両損傷評価方法を実行する。例えば、いくつかの実施例では、画像に基づく車両損傷評価方法を、記憶ユニット８０８などの機械読み取り可能な媒体に有形的に含まれるコンピュータソフトウェアプログラムとして実現することができる。いくつかの実施例では、コンピュータプログラムの一部または全部はＲＯＭ ８０２及び／又は通信ユニット８０９を介して電子機器８００にロード及び／又はインストールされてもよい。コンピュータプログラムがＲＡＭ ８０３にロードされ、計算ユニット８０１によって実行される場合、前文に記載の画像に基づく車両損傷評価方法の１つのまたは複数のステップが実行されてもよい。代替的に、他の実施例では、計算ユニット８０１は画像に基づく車両損傷評価方法を実行するように、他のいずれかの適切な方式（例えば、ファームウェアを介して）によって構成されてもよい。

本明細書で記載のシステムと技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、コンプレックス・プログラマブル・ロジック・デバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および／またはそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムで実施されることを含むことができ、当該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを備えるプログラム可能なシステムで実行および／または解釈されることができ、当該プログラマブルプロセッサは、特定用途向け又は汎用プログラマブルプロセッサであってもよく、ストレージシステム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置からデータおよび命令を受信し、データおよび命令を当該ストレージシステム、当該少なくとも１つの入力装置、および当該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。

本開示の方法を実行するためのプログラムコードは、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書くことができる。これらのプログラムコードは、プロセッサ又はコントローラによって実行される場合、フローチャートおよび／またはブロック図に規定された機能／操作が実施されるように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供されてもよい。プログラムコードは、完全に機械上で実行されるか、部分的に機械上で実行されるか、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、部分的に機械上で実行され、部分的にリモート機械上で実行され又は完全にリモート機械又はサーバ上で実行されてもよい。

本開示のコンテクストでは、機械読み取り可能な媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって使用されるために、又は命令実行システム、装置、またはデバイスと組み合わせて使用するためのプログラムを含むか、又は記憶することができる有形の媒体であってもよい。機械読み取り可能な媒体は、機械読み取り可能な信号媒体または機械読み取り可能な記憶媒体であってもよい。機械読み取り可能な媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外線的、又は半導体システム、装置又はデバイス、または上記コンテンツの任意の適切な組み合わせを含むことができるが、これらに限定されない。機械読み取り可能な記憶媒体のより具体的な例は、１つ又は複数のラインに基づく電気的接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、または上記コンテンツの任意の適切な組み合わせを含む。

ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータ上でここで説明されるシステム及び技術を実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、当該キーボード及び当該ポインティングデバイスによって入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置も、ユーザとのインタラクションを提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形式のセンシングフィードバック（例えば、ビジョンフィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形式（音響入力と、音声入力、または、触覚入力とを含む）でユーザからの入力を受信することができる。

ここで説明されるシステムおよび技術は、バックエンドコンポーネントを備えるコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェアコンポーネントを備えるコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンドコンポーネントを備えるコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインターフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザは、当該グラフィカルユーザインターフェース又は当該ウェブブラウザによってここで説明されるシステムおよび技術の実施形態とインタラクションできる）、又はこのようなバックエンドコンポーネントと、ミドルウェアコンポーネントと、フロントエンドコンポーネントのいずれかの組み合わせを備えるコンピューティングシステムで実行することができる。任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によってシステムのコンポーネントを相互に接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットと、を含む。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバを備えることができる。クライアントとサーバは、一般に、互いに離れており、通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行され、互いにクライアント－サーバ関係を有するコンピュータプログラムによってクライアントとサーバとの関係が生成される。サーバはクラウドサーバであってもよく、クラウドコンピューティングサーバまたはクラウドホストとも呼ばれ、クラウドコンピューティングサービスシステムにおける１つのホスト製品であり、従来の物理ホストとＶＰＳサービス（「Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｓｅｒｖｅｒ」、または「ＶＰＳ」と省略する）に存在する管理の難しさ、ビジネス拡張性の弱いという欠陥を解決した。サーバは分散システムのサーバであってもよく、ブロックチェーンを組み込んだサーバであってもよい。

本開示の実施例の別の態様によれば、本開示の実施例は、画像に基づく車両損傷評価システムをさらに提供し、画像収集装置と、上記の任意の実施例に記載の画像に基づく車両損傷評価装置とを含み、ここで、画像収集装置は、損傷車両の損傷評価対象の画像を取得する。

例示的に、図９に示すように、第１の車両９０１と第２の車両９０２が道路９０３を走行し、第１の車両９０１の車速が相対的に遅く、第２の車両９０２の車速が相対的に速いため、追突交通事件が発生した。

画像収集装置（図示せず、画像収集装置はカメラなどの撮影機能を有する装置であってもよい）は、損傷車両の損傷評価対象の画像を取得し、損傷評価対象の画像を画像に基づく車両損傷評価装置９０４に送信する。

図９に示すように、画像に基づく車両損傷評価装置９０４は、サーバ９０４１とディスプレイ９０４２とを備える。

ただし、サーバ９０４１は、損傷評価対象の画像に基づいて、第１の損傷評価枠と第１の損傷評価情報とを決定し、損傷評価対象の画像、第１の損傷評価枠、および第１の損傷評価情報を出力するようにディスプレイ９０４２を制御する。

また、サーバ９０４１は、損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠を決定し、第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報（すなわち第２の損傷情報）を決定し、第２の損傷評価枠及び第２の損傷情報を出力するようにディスプレイ９０４２を制御する。

いくつかの実施例では、第１の枠選択操作は、サーバ９０４１がディスプレイ９０４２に対して監視して得られる。すなわち、サーバ９０４１は、ユーザがディスプレイ９０４２に基づいて第１の枠選択操作を実行することを監視することができる。

同様に、図４に示すように、サーバ９０４１は、他のコンテンツを表示するようにディスプレイ９０４２を制御することもでき、ここでは一々列挙しない。

いくつかの実施例では、画像に基づく車両損傷評価装置９０４は、マウス、キーボードなどの外部デバイスを備えることもでき、マウスとキーボードについての説明は、上記の実施例を参照することができ、ここでは説明を省略する。

本開示の別の態様によれば、本出願の実施例は、プログラムコードが含まれるコンピュータプログラムをさらに提供し、コンピュータが前記コンピュータプログラムを実行する場合、前記プログラムコードが上記のいずれかの実施例に記載の方法を実行する。

なお、上記に示される様々な形式のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除することができることを理解されたい。例えば、本出願に記載の各ステップは、並列に実行されてもよいし、順次実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよいが、本開示によって提供される技術案が所望の結果を実現することができれば、本明細書ではここで限定されない。

上記具体的な実施形態は、本開示の保護範囲を制限するものではない。当業者は、設計要求と他の要因に応じて、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション、及び代替を行うことができると理解されたい。任意の本開示の精神と原則内で行われる修正、同等の置換、及び改善などは、いずれも本開示の保護範囲内に含まれなければならない。

例えば、車両損傷評価装置は、アクセスデバイスを備えることができ、アクセスデバイスはマウスであってもよい。それに応じて、ユーザがマウスのトラックホイールに対してスライド操作を行う時、車両損傷評価装置は、このスライド操作に基づいて、現在の損傷評価対象の画像の前の損傷評価対象の画像を出力し、現在の損傷評価対象の画像の前の損傷評価対象の画像によって表される車両損傷情報を出力し、または、現在の損傷評価対象の画像の次の損傷評価対象の画像を出力し、現在の損傷評価対象の画像の次の損傷評価対象の画像によって表される車両損傷情報を出力する。

別の例では、上記の例と組み合わせて、車両損傷評価装置はマウスを備えることができる。この場合、選定操作はマウスによって実現することができる。例えば、マウスが特定の第１の損傷評価枠に留まる時間が事前に設定された時間閾値より大きい場合、選定操作がトリガされたと決定し、車両損傷評価装置は、留まる時間が時間閾値より大きい第１の損傷評価枠を選定された第１の損傷評価枠として決定し、この第１の損傷評価枠に対応する車両損傷情報を生成して出力することができる。

いくつかの実施例では、調整対象の損傷情報は、複数の損傷カテゴリにそれぞれ対応する調整対象の損傷情報を含む。

なお、実施例では、調整対象の損傷情報の修正情報を組み合わせてニューラルネットワークモデルを最適化することにより、最適化されたニューラルネットワークモデルの認識精度を向上させ、さらに車両損傷評価の正確性を向上させることができるという技術的効果がある。

別の実施例では、取得ユニット７０５は、損傷評価枠に対する第２の枠選択操作に応答して、第３の損傷評価枠を決定し、第３の損傷評価枠の属性情報を決定する。ただし、損傷評価枠は第１の損傷評価枠、または、第２の損傷評価枠である。
記憶ユニット７０６は、属性情報に基づいて、調整対象の損傷情報に対する修正情報を決定して記憶する。
最適化ユニット７０７は、調整対象の損傷情報に対する記憶された修正情報に基づいて、ニューラルネットワークモデルを最適化する。
ただし、損傷情報は、事前にトレーニングされたニューラルネットワークモデルに基づいて決定され、損傷情報は第１の損傷情報及び第２の損傷情報を含む。

Claims (21)

1. 損傷車両の損傷評価対象の画像を取得し、前記損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力するステップであって、第１の損傷評価枠は前記損傷評価対象の画像における車両損傷画像を枠で選択するために使用され、前記第１の損傷情報は前記第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報であるステップと、
   前記損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、前記第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠、及び第２の損傷情報を決定して出力するステップであって、前記第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像と前記第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とが異なり、前記第２の損傷情報は前記第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報であるステップと、
   を含む、画像に基づく車両損傷評価方法。
2. 前記損傷評価対象の画像の数が複数である場合、
   前記損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力するステップが、
   車両損傷評価の損傷評価対象の画像を選定するための操作アイコンを出力するステップと、
   前記操作アイコンをトリガする関連操作を応答して、前記複数の損傷評価対象の画像から前記関連操作に対応する損傷評価対象の画像を決定して出力し、前記関連操作に対応する損傷評価対象の画像の第１の損傷評価枠、及び前記関連操作に対応する損傷評価対象の画像の第１の損傷情報を出力するステップと、
   を含む請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の損傷評価枠の数が複数である場合、
   前記損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠を出力するステップが、
   各前記第１の損傷評価枠に識別子を割り当て、各前記第１の損傷評価枠を出力する時、各前記第１の損傷評価枠の識別子を出力するステップを含む請求項１または２に記載の方法。
4. 前記損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷情報を出力するステップが、
   任意の識別子に対する取得された選定操作に応答して、前記選定操作に基づいて前記任意の識別子の第１の損傷評価枠を決定し、前記任意の識別子の第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報を生成して出力するステップを含む請求項３に記載の方法。
5. 調整対象の損傷情報に対する修正情報を取得して記憶するステップであって、前記調整対象の損傷情報は前記第１の損傷情報及び／又は前記第２の損傷情報を含むステップを含む請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記調整対象の損傷情報は、複数の損傷カテゴリにそれぞれ対応する調整対象の損傷情報を含み、
   調整対象の損傷情報に対する修正情報を取得して記憶するステップが、
   第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報に対する修正情報を取得し、第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報に対する修正情報に基づいて、第２の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報を決定するステップであって、前記複数の損傷カテゴリが前記第１の損傷カテゴリと前記第２の損傷カテゴリとを含み、前記第２の損傷カテゴリと前記第１の損傷カテゴリとは調整関連関係があるステップと、
   第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報、および第２の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報をそれぞれ記憶するステップと、
   を含む請求項５に記載の方法。
7. 調整対象の損傷情報の修正情報を取得して記憶するステップが、
   損傷評価枠に対する第２の枠選択操作に応答して、第３の損傷評価枠を決定し、前記第３の損傷評価枠の属性情報を決定するステップであって、前記損傷評価枠は前記第１の損傷評価枠、または前記第２の損傷評価枠であるステップと、
   前記属性情報に基づいて、前記調整対象の損傷情報に対する修正情報を決定して記憶するステップと、
   を含む請求項５に記載の方法。
8. 損傷情報が、事前にトレーニングされたニューラルネットワークモデルに基づいて決定され、前記損傷情報が、前記第１の損傷情報、前記第２の損傷情報を含み、
   前記方法が、
   調整対象の損傷情報に対する記憶された修正情報に基づいて、前記ニューラルネットワークモデルを最適化するステップを含む請求項５から７のいずれか一項に記載の方法。
9. 損傷車両の損傷評価対象の画像を取得するための第１の取得ユニットと、
   前記損傷評価対象の画像に基づいて第１の損傷評価枠と第１の損傷情報とを出力するための第１の出力ユニットであって、第１の損傷評価枠は前記損傷評価対象の画像における車両損傷画像を枠で選択するために使用され、前記第１の損傷情報は前記第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である第１の出力ユニットと、
   前記損傷評価対象の画像に対する第１の枠選択操作に応答して、前記第１の枠選択操作に対応する第２の損傷評価枠、及び第２の損傷情報を決定するための決定ユニットであって、前記第２の損傷評価枠で選択された車両損傷画像と前記第１の損傷評価枠で選択された車両損傷画像とが異なり、前記第２の損傷情報は前記第２の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報である決定ユニットと、
   前記第２の損傷評価枠と前記第２の損傷情報とを出力するための第２の出力ユニットと、
   を備える、画像に基づく車両損傷評価装置。
10. 前記損傷評価対象の画像の数が複数である場合、
    前記第１の出力ユニットが、
    車両損傷評価の損傷評価対象の画像を選定するための操作アイコンを出力するための第１の出力サブユニットと、
    前記操作アイコンをトリガする関連操作を応答して、前記複数の損傷評価対象の画像から前記関連操作に対応する損傷評価対象の画像を決定するための第１の決定サブユニットと、
    前記関連操作に対応する損傷評価対象の画像、前記関連操作に対応する損傷評価対象の画像の第１の損傷評価枠、及び前記関連操作に対応する損傷評価対象の画像の第１の損傷情報を出力するための第２の出力サブユニットと、
    を備える請求項９に記載の装置。
11. 前記第１の損傷評価枠の数が複数である場合、
    前記第１の出力ユニットが、
    各前記第１の損傷評価枠に識別子を割り当てるための割り当てサブユニットと、
    各前記第１の損傷評価枠を出力する時、各前記第１の損傷評価枠の識別子を出力するための第３の出力サブユニットと、
    を備える請求項９または１０に記載の装置。
12. 前記第１の出力ユニットが、
    任意の識別子に対する取得された選定操作に応答して、前記選定操作に基づいて前記任意の識別子の第１の損傷評価枠を決定するための第２の決定サブユニットと、
    前記任意の識別子の第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報を生成するための生成サブユニットと、
    前記任意の識別子の第１の損傷評価枠によって指示された車両損傷画像の車両損傷情報を出力するための第４の出力サブユニットと、
    を備える請求項１１に記載の装置。
13. 調整対象の損傷情報に対する修正情報を取得するための第２の取得ユニットであって、前記調整対象の損傷情報は前記第１の損傷情報及び／又は前記第２の損傷情報を含む第２の取得ユニットと、
    調整対象の損傷情報に対する修正情報を記憶するための記憶ユニットと、
    を備える請求項９から１２のいずれか一項に記載の装置。
14. 前記調整対象の損傷情報が、複数の損傷カテゴリにそれぞれ対応する調整対象の損傷情報を含み、
    前記第２の取得ユニットが、
    第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報に対する修正情報を取得するための取得サブユニットと、
    第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報に対する修正情報に基づいて、第２の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報を決定するための第３の決定サブユニットであって、前記複数の損傷カテゴリが前記第１の損傷カテゴリと前記第２の損傷カテゴリとを含み、前記第２の損傷カテゴリと前記第１の損傷カテゴリとは調整関連関係がある第３の決定サブユニットと、
    を含み、
    前記記憶ユニットが、第１の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報、および第２の損傷カテゴリの調整対象の損傷情報の修正情報をそれぞれ記憶する請求項１３に記載の装置。
15. 前記取得ユニットが、損傷評価枠に対する第２の枠選択操作に応答して、第３の損傷評価枠を決定し、前記第３の損傷評価枠の属性情報を決定し、前記損傷評価枠は前記第１の損傷評価枠、または前記第２の損傷評価枠であり、
    前記記憶ユニットが、前記属性情報に基づいて前記調整対象の損傷情報に対する修正情報を決定して記憶する請求項１３に記載の装置。
16. 損傷情報が、事前にトレーニングされたニューラルネットワークモデルに基づいて決定され、前記損傷情報が、前記第１の損傷情報、前記第２の損傷情報を含み、
    前記装置が、
    調整対象の損傷情報に対する記憶された修正情報に基づいて、前記ニューラルネットワークモデルを最適化するための最適化ユニットを備える請求項１３から１５のいずれか一項に記載の装置。
17. 少なくとも１つのプロセッサと、
    該少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリと、
    を備え、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶されており、前記命令が、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１から８のいずれか一項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される電子機器。
18. コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    前記コンピュータ命令が、コンピュータに請求項１から８のいずれか一項に記載の方法を実行させる非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
19. コンピュータプログラムが含まれるコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラムはプロセッサによって実行される場合、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法が実現されるコンピュータプログラム製品。
20. 画像収集装置と、請求項９から１６のいずれか一項に記載の装置とを備え、前記画像収集装置が損傷車両の損傷評価対象の画像を取得する、画像に基づく車両損傷評価システム。
21. プログラムコードが含まれるコンピュータプログラムであって、
    コンピュータが前記コンピュータプログラムを実行する場合、前記プログラムコードが請求項１から８のいずれか一項に記載の方法を実行するコンピュータプログラム。