车险快速理赔方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本发明涉及一种理赔方法、装置、计算机设备及存储介质，尤其是指一种车险快速理赔方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

当前大部分财产保险公司主要业务收入以车险经营为主，而车险的保费费用为国家统一制定标准的前提下，如何提升客户服务质量成为了保险公司业务竞争力的关键要素。目前常规的车险理赔方式主要以保司自助理赔及代理理赔两种模式，而两种模式都是以人工为主，系统为辅的模式。该模式缺陷尤为显著，主要体现为：1)服务周期长，客户满意度低，从而加大客户流失风险；2)需要投入大量的人力资源，人工投入导致经营成本显著提升；3)理赔人员素质不一，导致同类型案件理赔规模差异大，理赔金额不合理、不准确，有的理赔过低，损害保险公司的利益，有的理赔过高，造成用户的不满。因此，须有需要提出一种新的车险理赔方法以解决上述问题。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是：提供一种车险快速理赔方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在提高车险理赔效率，同时提高理赔金额的精准度。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种车险快速理赔方法，包括，

利用ocr对用户上传的车辆受损部位的图片进行识别，按照图片中受损部件的特征信息，通过hash算法生成特征码；

将特征码输入到图像内容检索系统与预存的历史图片进行特征匹配，匹配出相似度在预设范围的历史图片；

获取相似度在预设范围的历史图片的受损信息及对应的赔偿金额；

对相似度在预设范围的历史图片的赔偿金额做加权平均计算出赔偿金额。

进一步的，所述将特征码输入到图像内容检索系统与预存的历史图片进行特征匹配，匹配出相似度在预设范围的历史图片包括，

将特征码输入到图像内容检索系统，从特征码中及历史图片中分别找出显著特征点；

对特征码中及历史图片中的显著特征点进行分别描述；

比较两个描述的相似度是否在预设的相似度内，若两个描述的相似度在预设的相似度内，则判断两个显著特征点相同；

将显著特征点相同的历史图片筛选出来。

进一步的，在对特征码中及历史图片中的显著特征点进行分别描述之前，还包括，

确定显著特征点的特征方向，以实现旋转不变性；

确定显著特征点的特征尺度，以实现尺度不变性。

进一步的，在按照图片中受损部件的特征信息，通过hash算法生成特征码之前，还包括，

判断用户上传的车辆受损部位的图片是否为单通道灰度图片，若用户上传的车辆受损部位的图片为非单通道灰度图片，将非单通道灰度图片转换为单通道灰度图片。

进一步的，通过平均值法：gray＝(r+g+b)/3，将非单通道灰度图片转换为单通道灰度图片。

进一步的，所述车险快速理赔方法还包括，将赔偿金额下发至财务系统，以对用户进行赔付。

进一步的，所述受损部件的受损特征信息包括图片内物件的颜色、长度、宽度及边缘曲线。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案为：一种在线快速理赔装置，包括，

图片识别模块，用于利用ocr对用户上传的车辆受损部位的图片进行识别，按照图片中受损部件的特征信息，通过hash算法生成特征码；

图片匹配模块，用于将特征码输入到图像内容检索系统与预存的历史图片进行特征匹配，匹配出相似度在预设范围的历史图片；

赔偿信息获取模块，用于获取相似度在预设范围的历史图片的受损信息及对应的赔偿金额；

赔偿金额计算模块，用于对相似度在预设范围的历史图片的赔偿金额做加权平均计算出赔偿金额。

本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的车险快速理赔方法。

本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现如上所述的车险快速理赔方法。

本发明的有益效果在于：通过利用ocr对用户上传的车辆受损部位的图片进行识别，然后通过图像内容检索系统对车辆受损部位的图片进行匹配，匹配出相似或者相同的历史图片，再对应地获取历史图片的受损信息及对应的赔偿金额，以此计算出赔偿金额，以对用户进行赔付，该理赔方法能够精准地识别出受损部位，精确地匹配出相类似理赔案件的历史图片及理赔金额，能够有效提高理赔效率，缩短理赔周期，提升用户的满意度，同时能够减少理赔人员规模，极大地降低理赔运营成本。

附图说明

下面结合附图详述本发明的具体结构。

图1为本发明实施例的车险快速理赔方法流程图；

图2为本发明实施例的另一车险快速理赔方法流程图；

图3为本发明实施例的车险快速理赔装置框图；

图4为本发明实施例的另一车险快速理赔装置框图；

图5为本发明一具体实施例的计算机设备的示意性框图。

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。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如图1所示，本发明第一实施例为：一种车险快速理赔方法，包括，

s10、利用ocr对用户上传的车辆受损部位的图片进行识别，按照图片中受损部件的特征信息，通过hash算法生成特征码；

本步骤中，受损部件的受损特征信息包括图片内物件的颜色、长度、宽度及边缘曲线。

s20、将特征码输入到图像内容检索系统与预存的历史图片进行特征匹配，匹配出相似度在预设范围的历史图片；

本步骤中的历史图片包括有不同的历史理赔案件所上传的图片及预存的图片，不同受损层度的受损部件都能够预存在系统中，使得匹配时，能够匹配出受损层度几乎相同的图片，提高定损的精确度。

s30、获取相似度在预设范围的历史图片的受损信息及对应的赔偿金额；

s40、对相似度在预设范围的历史图片的赔偿金额做加权平均计算出赔偿金额。

本步骤中，部件不同的受损层度，所产生的赔付金额会有差别，因此需要将将相似图片的赔偿金额都获取出来，通过加权平均，得到一个合理的赔偿金额，进行理赔。

如图2所示，在一具体实施例中，车险快速理赔方法还包括步骤，

s50、将赔偿金额下发至财务系统，以对用户进行赔付。这样财务系统会对应根据赔付账单，直接将赔偿金转账给用户，提高赔付效率。

上述方案，通过rpa预制好理赔流程，各节点按理赔业务数据生成算法(业务计算公式)结合动态sql封装自动生成各节点数据信息，rpa模拟人工操作，动态sql及算法生成流程数据，并把数据下发财务，达到自动化理赔流程闭环操作，减少人工干预。

本实施例的技术效果在于：通过利用ocr对用户上传的车辆受损部位的图片进行识别，然后通过图像内容检索系统对车辆受损部位的图片进行匹配，匹配出相似或者相同的历史图片，再对应地获取历史图片的受损信息及对应的赔偿金额，以此计算出赔偿金额，以对用户进行赔付，该理赔方法能够精准地识别出受损部位，精确地匹配出相类似理赔案件的历史图片及理赔金额，能够有效提高理赔效率，缩短理赔周期，提升用户的满意度，同时能够减少理赔人员规模，极大地降低理赔运营成本。

在一具体实施例中，所述将特征码输入到图像内容检索系统与预存的历史图片进行特征匹配，匹配出相似度在预设范围的历史图片包括，

s21、将特征码输入到图像内容检索系统，从特征码中及历史图片中分别找出显著特征点；

s22、对特征码中及历史图片中的显著特征点进行分别描述；

s23、比较两个描述的相似度是否在预设的相似度内，若两个描述的相似度在预设的相似度内，则判断两个显著特征点相同；

s24、将显著特征点相同的历史图片筛选出来。

在一具体实施例中，在对特征码中及历史图片中的显著特征点进行分别描述之前，还包括，

确定显著特征点的特征方向，以实现旋转不变性；

确定显著特征点的特征尺度，以实现尺度不变性。

如下表所示，为本特征匹配所采用的具体处理技术：

在一具体实施例中，在按照图片中受损部件的特征信息，通过hash算法生成特征码之前，还包括，

判断用户上传的车辆受损部位的图片是否为单通道灰度图片，若用户上传的车辆受损部位的图片为非单通道灰度图片，将非单通道灰度图片转换为单通道灰度图片。

进一步的，通过平均值法：gray＝(r+g+b)/3，将非单通道灰度图片转换为单通道灰度图片。

本实施例中，通过平均值法，可将rgb三通道彩色图或rgba四通道彩色图进行标准统一，可得一个8x8的整数矩阵g，计算这个矩阵中所有元素的平均值，得到图片的ahash值后，比较两张图片ahash值的汉明距离，通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。

如图3所示，为了解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案为：一种在线快速理赔装置，包括，

图片识别模块10，用于利用ocr对用户上传的车辆受损部位的图片进行识别，按照图片中受损部件的特征信息，通过hash算法生成特征码；

图片匹配模块20，用于将特征码输入到图像内容检索系统与预存的历史图片进行特征匹配，匹配出相似度在预设范围的历史图片；

赔偿信息获取模块30，用于获取相似度在预设范围的历史图片的受损信息及对应的赔偿金额；

赔偿金额计算模块40，用于对相似度在预设范围的历史图片的赔偿金额做加权平均计算出赔偿金额。

进一步的，图片匹配模块20包括，

显著特征点查找单元，用于将特征码输入到图像内容检索系统，从特征码中及历史图片中分别找出显著特征点；

显著特征点描述单元，用于对特征码中及历史图片中的显著特征点进行分别描述；

显著特征点判断单元，用于比较两个描述的相似度是否在预设的相似度内，若两个描述的相似度在预设的相似度内，则判断两个显著特征点相同；

图片筛选单元，用于将显著特征点相同的历史图片筛选出来。

进一步的，在显著特征点描述单元之前，还包括，

特征方向确定单元，用于确定显著特征点的特征方向，以实现旋转不变性；

特征尺度确定单元，用于确定显著特征点的特征尺度，以实现尺度不变性。

进一步的，在图片识别模块10之前，还包括，

灰度图片转换模块，用于判断用户上传的车辆受损部位的图片是否为单通道灰度图片，若用户上传的车辆受损部位的图片为非单通道灰度图片，将非单通道灰度图片转换为单通道灰度图片。

进一步的，通过平均值法：gray＝(r+g+b)/3，将非单通道灰度图片转换为单通道灰度图片。

如图4所示，所述车险快速理赔装置还包括，

赔付模块50，用于将赔偿金额下发至财务系统，以对用户进行赔付。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述车险快速理赔装置和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。

上述车险快速理赔装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图5所示的计算机设备上运行。

请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是终端，也可以是服务器，其中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等具有通信功能的电子设备。服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。

参阅图5，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。

该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种车险快速理赔方法。

该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。

该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种车险快速理赔方法。

该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以如上所述的车险快速理赔方法。

应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的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。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。

因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序包括程序指令。该程序指令被处理器执行时使处理器执行如上所述的车险快速理赔方法

所述存储介质可以是u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个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，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。

该集成的单元如果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，可以存储在一个存储介质中。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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。