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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本申请实施例提供了一种车损检测方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取车辆受损图像；对车辆受损图像进行图像增强处理，得到初始受损图像；根据预设的缩放参数对初始受损图像进行缩放处理，得到目标受损图像；通过预先训练的车辆定损模型对目标受损图像进行受损检测，得到车辆受损特征数据，车辆受损特征数据包括车辆受损部件特征、车辆受损位置特征、车辆受损状态特征；根据车辆受损部件特征和车辆受损位置特征，确定目标受损类别；对目标受损类别、车辆受损部件特征、车辆受损状态特征进行受损程度计算，得到目标受损程度。本申请实施例能够提高车辆受损检测的准确性。

主权项：1.一种车损检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆受损图像；对所述车辆受损图像进行图像增强处理，得到初始受损图像；根据预设的缩放参数对所述初始受损图像进行缩放处理，得到目标受损图像；通过预先训练的车辆定损模型对所述目标受损图像进行受损检测，得到车辆受损特征数据，其中，车辆受损特征数据包括车辆受损部件特征、车辆受损位置特征、车辆受损状态特征；根据所述车辆受损部件特征和所述车辆受损位置特征，确定目标受损类别；对所述目标受损类别、所述车辆受损部件特征、所述车辆受损状态特征进行受损程度计算，得到目标受损程度；所述车辆定损模型包括残差网络、语义分割网络、目标检测网络，所述通过预先训练的车辆定损模型对所述目标受损图像进行受损检测，得到车辆受损特征数据，包括：通过所述残差网络的卷积层对所述目标受损图像进行特征提取，得到所述目标受损图像的全局受损特征图，并通过所述残差网络的池化层对所述全局受损特征图进行池化处理，得到局部受损特征图；通过所述语义分割网络对所述局部受损特征图进行上采样，得到目标受损特征图，对所述目标受损特征图的多个特征进行特征融合，得到融合受损特征图，根据预设的尺寸参数对所述融合受损特征图进行解码，并将所述融合受损特征图分割成多个尺度的图像特征，得到车辆分割部件特征；通过所述目标检测网络对每个所述车辆分割部件特征进行目标检测，得到多个初始检测框，计算每两个初始检测框之间的距离值，根据距离值对初始检测框进行合并处理，得到目标检测框，并对目标检测框进行受损预测，得到所述车辆受损特征数据；所述对所述目标受损类别、所述车辆受损部件特征、所述车辆受损状态特征进行受损程度计算，得到目标受损程度，包括：根据预设的车损值对照表分别对所述目标受损类别、所述车辆受损部件特征、所述车辆受损状态特征进行赋值处理，得到所述目标受损类别对应的第一车损值、所述车辆受损部件特征对应的第二车损值和所述车辆受损状态特征对应的第三车损值；根据所述第一车损值、所述第二车损值和所述第三车损值进行受损程度计算，得到所述目标受损程度；在所述对所述目标受损类别、所述车辆受损部件特征、所述车辆受损状态特征进行受损程度计算，得到目标受损程度之后，所述方法还包括：提取所述车辆受损特征数据中的受损面积特征；根据所述目标受损类别，对所述受损面积特征、所述目标受损程度进行加权计算，得到综合车损值；根据所述综合车损值对预设的参考维修数据进行筛选处理，得到目标维修数据，其中，所述目标维修数据用于对目标车辆进行维修处理。

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