【摘 要】
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随着汽车拥有量急剧增加,交通问题频繁发生,由此导致的保险定损中,划痕损伤最为常见。目前,车险保单的划痕图片需要通过人工检测来核验其类别和损害程度,该方式效率低、漏检率高且工作强度大。针对车险保单的划痕核验准确率低,速度慢,人工成本高等问题,本文基于YOLOv5设计了一种车辆划痕识别系统。首先,建立车辆划痕数据集。通过爬虫程序爬取网络图片,合并来自保险公司的图片,并在筛选后构建800张车辆划痕数据集
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随着汽车拥有量急剧增加,交通问题频繁发生,由此导致的保险定损中,划痕损伤最为常见。目前,车险保单的划痕图片需要通过人工检测来核验其类别和损害程度,该方式效率低、漏检率高且工作强度大。针对车险保单的划痕核验准确率低,速度慢,人工成本高等问题,本文基于YOLOv5设计了一种车辆划痕识别系统。首先,建立车辆划痕数据集。通过爬虫程序爬取网络图片,合并来自保险公司的图片,并在筛选后构建800张车辆划痕数据集。其次,基于Open CV设计了车身高亮区域处理算法,实现了对高光区域的暗化和模糊处理。然后改进了YOLOv5目标检测算法,在YOLOv5算法中添加了注意力机制,同时采用加权框融合代替了非极大值抑制算法,并以该改进算法为基础,构建了适用于车辆划痕识别的网络模型。将其部署于系统应用软件,且在PC端软件实现图片识别功能、记录显示功能和图像显示功能,在网页端提供图片识别接口和后台记录功能。最后,在车辆划痕数据集上进行验证和在实际条件下进行系统的测试。测试结果表明:该算法的平均精度达到92.6%,对比原算法平均精度提升了4.4%,识别帧率达到37FPS。对比传统的人工识别,识别速度得到显著提升。该算法能够有效提高识别准确度与速度,满足系统在现实条件下的实际要求。
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