(57)【要約】      （修正有）【課題】損傷した自動車の画像ファイルに基づいて自動車の損傷度を査定する方法を提供する。【解決手段】損傷した自動車１の少なくとも１つの画像ファイル２に基づいて損傷度を査定する方法は、画像ファイルに基づいて、自動車の複数の車両ゾーン３において、車両ゾーンに関する情報を含む第１のデータベースと、人工ニューラルネットワークとを用いて、車両ゾーンに損傷があるか否かを確認するステップと、画像ファイルと、第１のデータベース及び人工ニューラルネットワークを用いて損傷重大度５を判定するステップと、第２のデータベースによって、損傷車両ゾーン４の損傷重大度に基づいて、各々の損傷車両ゾーン内の車両部品６に対して、車両部品と、損傷重大度に応じた車両部品の損傷の程度とを特定するステップと、車両部品が修理可能か又は交換を必要とするかどうかが、損傷の程度に基づいて、第３のデータベースによって決定されるステップと、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
損傷した自動車（１）の画像ファイル（２）に基づいて前記自動車（１）の損傷度を査定する方法であって、
前記画像ファイル（２）に基づいて、前記自動車（１）の事前に指定された複数の車両ゾーン（３）において、前記自動車（１）の前記車両ゾーン（３）に関する情報を含む第１のデータベースと、前記自動車（１）の前記車両ゾーン（３）の損傷を検出するように訓練された人工ニューラルネットワークとを用いて、前記車両ゾーン（３）に損傷があるか否かを確認するステップと、
損傷が確認された前記車両ゾーン（３）において損傷重大度（５）が判定され、この判定は、前記画像ファイル（２）に基づいて、前記第１のデータベースおよび前記人工ニューラルネットワークを用いて行われるステップと、
第２のデータベースによって、損傷車両ゾーン（４）の前記損傷重大度（５）に基づいて、各々の前記損傷車両ゾーン（４）内の個々の車両部品（６）に対して、損傷の程度が確立され、前記損傷車両ゾーン（４）に存在する各々の車両部品（６）と、前記損傷車両ゾーン（４）の前記損傷重大度（５）に応じた前記車両部品（６）の損傷の程度とを特定するステップと、
各々の損傷した車両部品（６）に対して、前記車両部品（６）が修理可能かどうか、または、前記車両部品（６）が交換を必要とするかどうかが決定され、この決定は、前記車両部品（６）の損傷の程度に基づいて、かつ、前記車両部品の損傷の程度に応じたこの決定の結果を含む第３のデータベースによって、行なわれるステップと、を含む
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項２】
請求項１に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
前記車両部品（６）の交換に必要な交換部品を判定し、この判定は、各車両部品の交換部品のリストと、各車両部品の修理または交換に関連する修理ステップと、を含む第４のデータベースによって行われるステップと、
前記第４のデータベースを用いて、損傷した車両部品（６）の修理または交換に必要な作業ステップおよび交換部品を判定するステップと、をさらに含む
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項３】
請求項２に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
前記第４のデータベースを用いて、各々必要な交換部品および各々必要な作業ステップに伴う費用を確立するステップと、
前記必要な作業ステップおよび前記必要な交換部品の確立された費用を追加することによって、総修理費（７）を確立するステップと、をさらに含む
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項４】
請求項３に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
前記第４のデータベースの根幹は、履歴データに基づく静的モデルである
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項５】
請求項３に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
前記第４のデータベースは、現在のデータベースを用いる計算モデルに基づいて、修復および交換方法を確立する
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
前記自動車の車両識別番号を確立するステップと、
前記自動車の車両モデルを判定するステップと、
前記第２のデータベースおよび/または前記第３のデータベースおよび/または前記第４のデータベースを前記自動車の車両モデルに従って提供するステップと、をさらに含む
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項７】
請求項６に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
前記自動車の前記車両部品の部品交換費用が確立され、前記総修理費（７）が前記部品交換費用と比較され、
請求者によって前記総修理費（７）または前記部品交換費用を直接自分に支払らわせるか、あるいは、前記自動車（１）を修理店に持ち込むか決定することによって、請求が直接処理される
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
前記方法によって提案される前記自動車（１）の損傷度査定が、ユーザによる承諾または修正のために出力され、そして、ユーザによる承諾または修正の入力に続いて、人工ニューラルネットワークが、さらなる学習のために承諾または修正された査定を用いる
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
損傷した前記自動車（１）または事故に関係する他の自動車（１）に組み込まれたドライブレコーダによって記録された画像ファイル（２）が、損傷度の査定に用いられる
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか１項に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
損傷した前記車両ゾーン（３）が、拡張現実キット（ＡＲＫｉｔ）を用いて、画面（８）の自動車の３次元立体モデル（９）上に表示される
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか１項に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
スマートフォンまたはタブレット（１１）にインストールされたアプリ（１０）を使用し、
損傷度を査定するための画像ファイル（２）が、前記スマートフォンまたはタブレット（１１）を用いて記録かつ／または提供される
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
前記アプリ（１０）が、正確に画像ファイル（２）を記録する、または、正しく画像ファイル（２）を提供する指示をユーザに提供し、かつ、必要に応じて、追加の画像ファイル（２）を記録または提供するようユーザに促す
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項１３】
請求項１１または１２に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
前記スマートフォンまたはタブレット（１１）、特に前記スマートフォンまたはタブレット（１１）のＧＰＳ信号からメタデータが、前記アプリ（１０）によって読み出される
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
周辺エリア内の修理店および／またはレッカー移動サービス、ならびに、その連絡先データが、前記アプリ（１０）内に表示される
自動車の損傷度を査定する方法。
【請求項１５】
請求項１〜１４のいずれか１項に記載の自動車の損傷度を査定する方法であって、
前記自動車（１）がもはや道路上の使用に適さないと損傷度査定が確立された場合、警告が出力される
自動車の損傷度を査定する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、損傷した自動車の画像ファイルに基づいて自動車の損傷度を査定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通事故は、交通量が増えるにつれて頻度が増加して発生する。交通事故の後に、まず、事故の原因となった当事者からの保険で結果として生じる請求が処理される前に、事故で発生した損傷の程度を確認する必要がある。法律上の観点からは、自動車のどの部分が損傷し、それ故に修理または交換が必要かを確認する必要がある。
【０００３】
多くの場合、自動車の専門家が、事故の損害を確証するために指名され、この専門家は、事故による損害を推定できるように、１台の車両または複数台の車両を調査する。この自動車専門家は、保険会社が事故に巻き込まれた１台の車両または複数台の車両の損傷度を特定し、定量化するために使用し、請求者が自分の車両がどのような損傷を被ったかを立証するために使用できる報告書を作成することができる。
【０００４】
しかしながら、自動車専門家の任命は、関係者全員を巻き込んだ多大な時間の浪費に結びついており、保険会社と請求を処理するのにかかる時間は、多くの場合、数週間かかるであろう。さらに、事故の過失の当事者すなわち請求者の被保険者が、様々な矛盾した専門家の報告書を得ることは珍しいことではなく、それ故に、これは長期にわたる法廷闘争をもたらす可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明の目的は、自動車の損傷度を査定するための方法を提供することであり、この査定方法は、正確なものであり、また、迅速に効果的にかつ再現性よく行われる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この本発明の目的は、請求項１の内容によって成し遂げられる。好ましい実施形態は、従属項として挙げられる。
【０００７】
本発明によれば、損傷した自動車の画像ファイルに基づいて上記自動車の損傷度を査定する方法が提供され、上記方法は、
上記画像ファイルに基づいて、上記自動車の事前に指定された複数の車両ゾーンにおいて、上記自動車の上記車両ゾーンに関する情報を含む第１のデータベースと、上記自動車の上記車両ゾーンの損傷を検出するように訓練された人工ニューラルネットワークとを用いて、上記車両ゾーンに損傷があるか否かを確認するステップと、
損傷が確認された上記車両ゾーンにおいて損傷重大度が判定され、この判定は、上記画像ファイルに基づいて、上記第１のデータベースおよび上記人工ニューラルネットワークを用いて行われるステップと、
第２のデータベースによって、損傷車両ゾーンの上記損傷重大度に基づいて、各々の上記損傷車両ゾーン内の個々の車両部品に対して、損傷の程度が確立され、上記損傷車両ゾーンに存在する各々の車両部品と、上記損傷車両ゾーンの上記損傷重大度に応じた上記車両部品の損傷の程度とを特定するステップと、
各々の損傷した車両部品に対して、上記車両部品が修理可能かどうか、または、上記車両部品が交換を必要とするかどうかが決定され、この決定は、上記車両部品の損傷の程度に基づいて、かつ、上記車両部品の損傷の程度に応じたこの決定の結果を含む第３のデータベースによって、行なわれるステップと、を含む。
【０００８】
本発明における方法によって、自動車専門家の高価な移動なしに正確な損傷度査定を行うことが可能であり、それ故に、多大な時間を費やすことがない。さらに、本発明による方法は、自動車の損傷度の査定が専門家の裁量に委ねられておらず、それどころか、損傷度が客観的に確立される優位性を有する。
本明細書内で「自動車の損傷度」または「事故による損傷度」と言及される場合、これは、事故によって法律上成立する損傷を被った自動車部品と、その自動車部品が損傷した重大度を指す。
【０００９】
この損傷度の査定は、特に、自動車が数千個の個別の部品で構成されているため、損傷度の査定の複雑さを大幅に軽減する車両ゾーンを定義することによって可能になる。しかしながら、本発明に係る方法では、この損傷度は、確立された個々の部品の各々に対する直接の損傷度ではなく、個別の車両ゾーンにおける当初の損傷の重大度である。
その結果、この損傷の重大度を用いて、個別の車両部品の各々に対する損傷度を確立することが可能である。したがって、本発明による方法は、個々の車両部品の損傷度を人工ニューラルネットワークによって直接査定する他のあり得る自動化方法よりも決して複雑でない。
【００１０】
原則として、任意の数の車両ゾーンに対して損傷度査定を行うことができる。しかしながら、本発明の一実施形態によれば、２０〜１００の車両ゾーンが用いられ、特に２５〜６０が好ましく、３０〜５０がさらに特に好ましい。
【００１１】
本発明の1つの具体的な好ましい実施形態によれば、人工ニューラルネットワークが深層学習技術を用いることも提供される。しかしながら、本発明による方法は、深層学習技術を用いた人工ニューラルネットワークの使用に限定されない。
【００１２】
原則として、本発明における方法によって、自動車の損傷度を単に確立することができる。ただし、本発明の好ましい一実施形態によれば、
上記車両部品の交換に必要な交換部品を判定し、この判定は、各車両部品の交換部品のリストと、各車両部品の修理または交換に関連する修理ステップと、好ましくは交換部品の費用と、を含む第４のデータベースによって行われるステップと、
上記第４のデータベースを用いて、損傷した車両部品の修理または交換に必要な作業ステップおよび交換部品を判定するステップと、
を追加ステップとして含む方法が提供される。
【００１３】
本実施形態により、損傷度の確立に加えて、必要とされる修理ステップおよび交換部品が、場合によってはこれらに伴う費用と共に、さらに確立される。
【００１４】
本発明の他の好ましい実施形態によれば、本発明の方法が、
上記第４のデータベースを用いて、各々必要な交換部品および各々必要な作業ステップに伴う費用を確立するステップと、
上記必要な作業ステップおよび上記必要な交換部品の確立された費用を追加することによって、総修理費を確立するステップと、
を追加ステップとして含むことも提供される。
【００１５】
必要な修理ステップおよび交換部品の確立に加えて、この実施形態により、事故によるすべての損傷度も確立され、これを用いて総修理費を見積もることができる。
【００１６】
原則として、上記第４のデータベースは、多数のデータソースに基づくものである。しかしながら、本発明の好ましい一実施形態に従って、上記第４のデータベースの根幹は、履歴データに基づく静的モデルで提供される。
本発明の追加のまたは代替的に好ましい一実施形態によれば、上記第４のデータベースは、少なくとも部分的に、現在のデータベースを用いる計算モデルに基づいて、修復および交換方法を確立することが提供される。
【００１７】
原則として、本発明における損傷度査定は、損傷した自動車の車両モデルを問わず行われる。しかしながら、本発明の好ましい一実施形態によれば、損傷度を査定する方法は、
上記自動車の車両識別番号を確立するステップと、
上記自動車の車両モデルを判定するステップと、
上記第２のデータベースおよび/または上記第３のデータベースおよび/または上記第４のデータベースを上記自動車の車両モデルに従って提供するステップと、
を追加ステップとして含むことが提供される。
【００１８】
本発明におけるこの実施形態によれば、上記車両ゾーンに存在する各々の車両部品と、上記車両ゾーンの損傷重大度に応じた上記車両部品の損傷の程度とを特定する第２のデータベースと、
上記車両部品の損傷の程度に基づいて、各々の損傷した車両部品に対して、車両部品が修理可能かどうか、または、車両部品が交換を必要とするかどうかの決定を行うように設計された第３のデータベースと、
必要な交換部品、修理ステップおよびそれらに伴うコストを確立するために用いられる第４のデータベースとが、損傷した車両モデルに従って提供され、損傷度の査定精度を高める。
【００１９】
原則として、自動車の損傷度の査定は、さらなる再検討なしに出力されてもよい。しかしながら、本発明の好ましい一実施形態によれば、本発明の自動車損傷度査定方法によって提案される自動車の損傷度査定が、ユーザによる承諾または修正のために出力され、そして、ユーザによる承諾または修正の入力に続いて、人工ニューラルネットワークが、さらなる学習のために承諾または修正された査定を用いることが提供される。
この実施形態は、ユーザ、特に自動車専門家が、提案された損傷度査定を再検討し、かつ、必要に応じて修正することを可能にする。この修正によって人工ニューラルネットワークがさらに成長し、将来の損傷度査定がより正確になるように、ニューラルネットワークの学習過程に寄与することができる。
【００２０】
原則として、画像ファイルは、任意の所望のソースを起源とする。例えば、画像ファイルは、事故後に自動車の近くで特に手動または自動で記録される。しかしながら、本発明の好ましい一実施形態によれば、損傷した自動車および／または事故に関係する他の自動車に組み込まれたドライブレコーダによって記録された画像ファイルが、少なくともサポートとして、損傷度の査定に用いられることが提供される。
【００２１】
原則として、自動車の損傷度査定は、視覚的な表現なしで出力されてもよい。しかしながら、本発明の好ましい一実施形態によれば、損傷した車両ゾーンが、拡張現実キット（ＡＲＫｉｔ）を用いて、画面の自動車の３次元立体モデル上に表示されることが提供される。
本実施形態の機能は、ユーザが損傷度およびその損傷した個々の部品を見えるように可視化し、それ故に、被った損傷の明確な概観を得ることができることである。
【００２２】
原則として、自動車の損傷度査定は、任意の機器を使用して、任意のソースによって提供される画像ファイルを用いて行われる。しかしながら、本発明の好ましい一実施形態によれば、損傷度査定方法が、スマートフォンまたはタブレットにインストールされたアプリを使用するか、または、上記スマートフォンまたはタブレット上でウェブアプリケーションとして実行されることが提供される。それ故に、損傷度を査定するための画像ファイルが、スマートフォンまたはタブレットを用いて記録かつ／または提供される。
【００２３】
本発明の他の好ましい実施形態によれば、上記アプリが、正確に画像ファイルを記録する、または、画像ファイルを提供する指示をユーザに提供すること、および、必要に応じて、追加の画像ファイルを記録または提供するようユーザに促すことが提供される。
アプリを用いた本発明による方法を提供することは、本発明による方法が、原則としてあらゆるタブレットまたはスマートフォンユーザに利用可能であるという効果を有する。これは、事故があった場合、請求者がスマートフォンまたはタブレットを持っている場合、直ちに現場で本発明による方法を使用して、事故による損傷度を査定することができるという効果を有する。
これは、損害賠償請求が、自動車の専門家を見つけざるを得ない場合よりも、はるかに迅速でかつ複雑でない方法で処理され、特に緊急時に直接利用可能であるという利点がある。
【００２４】
本発明の他の好ましい実施形態によれば、上記スマートフォンまたはタブレット、特に上記スマートフォンまたはタブレットのＧＰＳ信号からメタデータが、上記アプリによって読み出されることが提供される。本発明の他の好ましい実施形態によれば、そのローカルエリア内の修理店および／またはレッカー移動サービスや、その連絡先データが、上記アプリ内に表示されることが提供される。
この実施形態は、ユーザが損傷した自動車を修理したい場所を早急に決定できるように、近くの修理店やレッカー移動サービスの概要を取得することを可能にする。これは、ユーザが、修理店および／またはレッカー移動サービスを探す退屈な検索を免れ、それ故に、請求がさらに早く確定されるという利点がある。
【００２５】
原則としては、自動車の損傷度は、追加情報を出力せずに査定される。しかしながら、本発明の好ましい一実施形態によれば、上記自動車がもはや道路上の使用に適さないと損傷度査定が確立された場合に、警告が出力されることが提供される。
これは、もはや道路上の使用に適していない車が、交通上で運転されるのを防止することが可能であるという重要な機能を有し、また、他の運転手が、もはや道路上の使用に適していない車両によって危険にさらされないという利点を有する。
【００２６】
原則としては、自動車の部品交換費用を確立することなく、単に自動車の損傷度を査定するのみが可能である。しかし、本発明の好ましい一実施形態によれば、上記自動車の上記車両部品の部品交換費用が確立され、修理費が部品交換費用と比較されることが提供される。それ故に、請求者は、修理費または部品交換費用を直接自分に支払らわせるか、あるいは、自動車を修理店に持ち込んで修理してもらうかのいずれかを決定することができる。
これは、請求が直接処理されることを意味し、請求が最小限の労力で処理されるという利点を有する。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は、本発明の好ましい例示的な実施形態に従って、損傷した自動車の画像ファイルに基づいて、自動車の損傷度を査定するための方法におけるステップの概略的描写を示している。
【図２】図２は、本発明における好ましい例示的な実施形態に従った損傷度査定の出力結果を示している。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明は、好ましい例示的な実施形態に基づいて、図を参照して以下でより詳細に説明される。
【００２９】
図１は、損傷した自動車１の画像ファイル２に基づいて、自動車１の損傷度を査定する本発明による方法のステップを概略的に示している。ここで、第１の方法ステップＳ１では、画像ファイル２に基づいて、自動車１の事前に指定された複数の車両ゾーン３において、各種車両ゾーン３に損傷があるか否かが確認される。
この方法ステップは、第１のデータベースと、自動車１の事前に指定された車両ゾーン３の損傷を検出するように訓練された人工ニューラルネットワークとを用いて行われる。
【００３０】
第２の方法ステップＳ２において、損傷があることが確認された車両ゾーン３に対して損傷の重大度５が判定される。この判定は、画像ファイル２に基づいて、第１のデータベースおよび人工ニューラルネットワークを用いて行われる。
この損傷重大度５は、画像ファイル２に基づいて損傷した車両ゾーン４ごとに決定される。これは、例えば、数値を出力するか、または、事前に定義されたカテゴリに損傷度を割り当てることによって実施されてもよい。
【００３１】
第３の方法ステップにおいて、損傷車両ゾーン４の損傷重大度５に基づいて、各々の損傷車両ゾーン４内の個々の車両部品６に対して、損傷の程度が確立される。これは、車両ゾーン３に存在する各々の車両部品６と、車両ゾーン３の損傷重大度５に応じた車両部品６の損傷の程度とを特定する第２のデータベースによって達成される。
この損傷の程度は、損傷車両ゾーン４に位置する各車両部品６に対する損傷車両ゾーン４の損傷重大度５に基づいて確立される。例えば、車両ゾーン３に損傷があり、損傷重大度５が非常に低い値を有する場合、自動車１の塗装面にのみ損傷があることが予想される。
しかしながら、損傷重大度５が非常に高い値を有する場合は、多数の車両部品６に損傷があることが予想され、その自動車１の塗装面に位置する車両部品６の損傷の程度は、非常に高い値を有する。
【００３２】
第４の方法ステップＳ４において、各々の損傷した車両部品６に対して、車両部品６が修理可能かどうか、または、車両部品６が交換を必要とするかどうかが決定される。この決定は、車両部品６の損傷の程度に基づいてこの決定を行うように設計された第３のデータベースによって行なわれる。
車両部品６の損傷の程度が低い値を有する場合、車両部品６を修理可能であることが予想される。しかしながら、車両部品６の損傷の程度が高い値を有する場合は、車両部品６を修理することができず、車両部品６が交換される必要があることが予想される。
【００３３】
従って、本発明においてこれまで説明した好ましい例示的な実施形態に従った方法によって、自動車１の各車両部品６に対して、車両部品６に損傷があるか否か、そして、損傷があった場合、修理が行えるのか否か、または、車両部品６が交換される必要があるのか否かを判定することができる。
【００３４】
図２は、本発明における好ましい実施形態に従った損傷度査定の出力結果を示している。
この場合、損傷度査定はタブレット１１上に出力され、アプリケーション（app）１０を用いて、損傷した車両ゾーン３が、拡張現実キット（ＡＲＫｉｔ）を用いて、画面８の自動車９の３次元立体モデル上に表示される。この自動車１の損傷度査定に加えて、損傷した車両部品６の修理または交換に必要な作業ステップおよび交換部品が判定される。そして、各々必要な交換部品および各々必要な作業ステップに伴うコスト、すなわち総修理費７が確立される。
さらに、自動車１の車両モデルが判定され、第２のデータベースおよび/または第３のデータベースおよび/または第４のデータベースが、自動車１の車両モデルに従って提供される（この場合は、３ドア２０１２年製のオペル／ボクスホールのアダム）。この車両モデルは、例えば独国特許出願公開第10 2019 109 941号明細書に記載されているように、車両の車両識別番号（ＶＩＮ）を用いて自動的に判定される。
【００３５】
スマートフォンまたはタブレット１１のＧＰＳ信号が、アプリ１０によって読み出される場合、周辺エリア内の修理店および／またはレッカー移動サービスや、その連絡先情報を表示することもできる。さらに、自動車１に関する追加データを手動で入力することにより、車両の部品交換費用を確定させることができるので、修理費７はこの交換費用と比較されることができる。
そして、請求者は、修理費７または交換費用を直接自分に支払らわせるか、または、自動車１を修理店に持ち込んで、請求を決済する機会を有することになる。
【符号の説明】
【００３６】
１…自動車
２…画像ファイル
３…車両ゾーン
４…損傷車両ゾーン
５…損傷重大度
６…車両部品
７…総修理費
８…画面
９…自動車の３次元立体モデル
１０…アプリ
１１…スマートフォンまたはタブレット
【図１】
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【図２】
2020187749.tif 000004
【外国語明細書】
2020187749000001.pdf