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摘要：本申请实施例提供一种医疗保险理赔材料的预审方法及装置，涉及材料审查领域，该方法包括：获取医疗保险理赔材料的拍摄图像；通过预设的人工智能质检模型对拍摄图像进行质量检测，得到质量检测结果；判断质量检测结果是否符合质检要求；当质量检测结果符合质检要求时，上传拍摄图像至服务器，以使服务器对拍摄图像进行文字识别处理，得到文字识别结果。可见，实施这种实施方式，能够自动对医疗保险资料进行预审，便于工作人员根据有效资料进行后续的工作，从而提高了医疗保险理赔材料的审理效率。

主权项：1.一种医疗保险理赔材料的预审方法，其特征在于，所述方法包括：获取医疗保险理赔材料的拍摄图像；通过预设的人工智能质检模型对所述拍摄图像进行图像分类，得到分类结果；所述分类结果至少包括身份表征图像和报销票据图像；获取与所述分类结果相对应的质检要求；通过预设的人工智能质检模型对所述拍摄图像进行质量检测，得到质量检测结果；所述质量检测结果包括所述拍摄图像是否为原件的第一质检评分、所述拍摄图像是否经过裁剪的第二质检评分以及用于表示所述拍摄图像清晰度的质检评分；判断所述质量检测结果是否符合质检要求；当所述质量检测结果符合所述质检要求时，上传所述拍摄图像至服务器，以使所述服务器对所述拍摄图像进行文字识别处理，得到文字识别结果；其中，所述通过预设的人工智能质检模型对所述拍摄图像进行质量检测，得到质量检测结果，包括：通过预设的人工智能质检模型获取所述拍摄图像是否清晰的概率、所述拍摄图像是否为原件的概率以及所述拍摄图像是否经过裁剪的概率；将所述拍摄图像是否为原件的概率乘以所述拍摄图像是否清晰的概率得到所述拍摄图像是否为原件的第一质检评分；将所述拍摄图像是否经过裁剪的概率乘以所述拍摄图像是否清晰的概率得到所述拍摄图像是否经过裁剪的第二质检评分；将所述拍摄图像是否清晰的概率确定为用于表示所述拍摄图像清晰度的质检评分；其中，所述方法还包括：收集用户上传的身份证、银行卡、其他证件图像；对用户上传的身份证、银行卡、其他证件图像进行筛选，得到完整、清晰的原始图像；在原始图像中标注出图像所在区域、目标对象的类别、目标对象是否为原件的标签；根据标签标注清晰标签分数、完整标签分数、是否为原件的分数；对图像进行增强处理，得到增强图像；根据增强图像、清晰标签分数、完整标签分数、是否为原件的分数进行训练，得到人工智能质检模型；其中，所述根据增强图像、清晰标签分数、完整标签分数、是否为原件的分数进行训练，得到人工智能质检模型的步骤包括：对原始图像进行高斯模糊，随机噪点采样，将增强图像的清晰标签置为0.0；对原始图像进行随机裁剪，将与目标对象重叠区域超过0.5且不超过0.9的对象的裁剪标签置为0.0；对原始图像和增强数据进行80％、20％划分，其中，80％作为训练集，20％作为评测集；使用带有清晰度、完整、原件分支标签的改进版FasterRCNN对训练集进行训练；使用评测集对数据的分类、目标区域、清晰度标签、完整标签、原件标签进行评测；得到人工智能质检模型；其中，改进版FasterRCNN的网络结构如下：使用mobilenet-0.5卷积神经网络对用户提供的图像进行特征提取，获得特征图像；使用区域候选网络推荐候选票据区域；候选区域中回归较为粗糙的区域；从特征图像中裁剪出粗糙的区域的特征图；从裁剪出的特征图，回归票据的精准区域；从裁剪出的特征图，去分类目标对象的类型；从裁剪出的特征图，去回归对象的清晰、完整、原件标签。

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