(57)【要約】  車両損傷画像の角度補正を効率的に、かつ正確に行うために、車両損傷画像の角度補正方法、電子装置及び読み取り可能な記憶媒体を提供する。本発明は、車両損傷画像の角度補正方法、電子装置及び読み取り可能な記憶媒体を開示し、前記方法は、分類及び識別対象の車両損傷画像を受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別するステップと、予め確定した回転タイプと、回転角度と回転方向とを備える回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定するステップと、確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成するステップと、を備える。本発明は、車両損傷画像の角度補正をより全面的に行うことができ、且つ人手による車両損傷画像の角度識別及び手動による画像回転が不要であり、効率及び精度がより高い。
2019516147.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両損傷画像の角度補正方法であって、
車両損傷画像の角度補正システムが分類及び識別対象の車両損傷画像を受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて、受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別するステップＡと、
予め確定した回転タイプと、回転角度と回転方向とを備える回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定するステップＢと、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成するステップＣと、
を備えることを特徴とする車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項２】
前記画像回転タイプの識別モデルは深層畳み込みニューラルネットワークモデルであり、前記画像回転タイプの識別モデルのトレーニングプロセスは、
所定数の角度正常な車両損傷画像サンプルを取得するステップＡ１と、
予め設定された回転方向に応じ、各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行うことで、各車両損傷画像サンプルに対応する回転画像を生成し、且つ各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像には対応する回転タイプをマークし、それに応じて各車両損傷画像サンプルには第一所定回転タイプをマークするステップＡ２と、
回転タイプがマークされた各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像を１つの画像トレーニングサブセットとし、且つ全ての画像トレーニングサブセットを第一割合のトレーニングセットと第二割合の検証セットとに分けるステップＡ３と、
前記トレーニングセットを用いて前記画像回転タイプの識別モデルをトレーニングするステップＡ４と、
前記検証セットを用いてトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルの精度を検証し、精度が所定精度以上であれば、トレーニングを終了し、又は精度が所定精度より低ければ、車両損傷画像サンプルの数を増やし且つステップＡ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５を再実行するステップＡ５と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項３】
前記車両損傷画像サンプルに毎回角度回転を行う時の回転角度はａであり、３６０／ａが正の整数であれば、前記各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行う時の所定回数は（３６０／ａ）に等しく、３６０／ａが小数であれば、前記所定回数は（３６０／ａ）の整数部分に等しい
ことを特徴とする請求項２に記載の車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項４】
前記ステップＡの後、前記方法において、さらに、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析し、ただし、前記第二所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、又は、前記第二所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、
前記ステップＢにおいて、識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、
前記ステップＣにおいて、確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、二次識別対象の回転画像を生成し、
前記ステップＣの後、前記方法において、さらに、
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて前記二次識別対象の回転画像に対応する前記二次識別の回転タイプを識別し、
前記二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、前記二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記第一所定回転タイプは時計回りに０度回転又は時計回りに３６０度回転であり、
前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つ確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成し、前記第四所定回転タイプは時計回りに１８０度回転又は反時計回りに１８０度回転である
ことを特徴とする請求項１に記載の車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項５】
前記ステップＡの後、前記方法において、さらに、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析し、ただし、前記第二所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、又は、前記第二所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、
前記ステップＢにおいて、識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、
前記ステップＣにおいて、確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、二次識別対象の回転画像を生成し、
前記ステップＣの後、前記方法において、さらに、
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて前記二次識別対象の回転画像に対応する前記二次識別の回転タイプを識別し、
前記二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、前記二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記第一所定回転タイプは時計回りに０度回転又は時計回りに３６０度回転であり、
前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つ確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成し、前記第四所定回転タイプは時計回りに１８０度回転又は反時計回りに１８０度回転である
ことを特徴とする請求項２に記載の車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項６】
前記ステップＡの後、前記方法において、さらに、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析し、ただし、前記第二所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、又は、前記第二所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、
前記ステップＢにおいて、識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、
前記ステップＣにおいて、確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、二次識別対象の回転画像を生成し、
前記ステップＣの後、前記方法において、さらに
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて前記二次識別対象の回転画像に対応する前記二次識別の回転タイプを識別し、
前記二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、前記二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記第一所定回転タイプは時計回りに０度回転又は時計回りに３６０度回転であり、
前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つ確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成し、前記第四所定回転タイプは時計回りに１８０度回転又は反時計回りに１８０度回転である
ことを特徴とする請求項３に記載の車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項７】
前記ステップＢにおいて、さらに、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプでもなく、且つ第三所定回転タイプでもなければ、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つステップＣを実行する
ことを特徴とする請求項４から６のいずれか一項に記載の車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項８】
電子装置であって、メモリと、プロセッサと、前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサで実行可能な車両損傷画像の角度補正システムとを備え、前記車両損傷画像の角度補正システムが前記プロセッサで実行される時に、
分類及び識別対象の車両損傷画像を受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別するステップと、
予め確定した回転タイプと、回転角度と回転方向とを備える回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定するステップと、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成するステップと、
を実現することを特徴とする電子装置。
【請求項９】
前記画像回転タイプの識別モデルは深層畳み込みニューラルネットワークモデルであり、前記画像回転タイプの識別モデルのトレーニングプロセスは、
所定数の角度正常な車両損傷画像サンプルを取得するステップＡ１と、
予め設定された回転方向に応じ、各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行うことで、各車両損傷画像サンプルに対応する回転画像を生成し、且つ各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像には対応する回転タイプをマークし、それに応じて各車両損傷画像サンプルには第一所定回転タイプをマークするステップＡ２と、
回転タイプがマークされた各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像を１つの画像トレーニングサブセットとし、且つ全ての画像トレーニングサブセットを第一割合のトレーニングセットと第二割合の検証セットとに分けるステップＡ３と、
前記トレーニングセットを用いて前記画像回転タイプの識別モデルをトレーニングするステップＡ４と、
前記検証セットを用いてトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルの精度を検証し、精度が所定精度以上であれば、トレーニングを終了し、又は精度が所定精度より低ければ、車両損傷画像サンプルの数を増やし且つステップＡ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５を再実行するステップＡ５と、
を備えることを特徴とする請求項８に記載の電子装置。
【請求項１０】
前記車両損傷画像サンプルに毎回角度回転を行う時の回転角度はａであり、３６０／ａが正の整数であれば、前記各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行う時の所定回数は（３６０／ａ）に等しく、３６０／ａが小数であれば、前記所定回数は（３６０／ａ）の整数部分に等しい
ことを特徴とする請求項９に記載の電子装置。
【請求項１１】
前記プロセッサは、さらに前記車両損傷画像の角度補正システムを実行するために用いられ、以下のステップを実現し、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析し、ただし、前記第二所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、又は、前記第二所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、
識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、前記二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記第一所定回転タイプは時計回りに０度回転又は時計回りに３６０度回転であり、前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、前記第四所定回転タイプは時計回りに１８０度回転又は反時計回りに１８０度回転であり、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、前記二次識別対象の回転画像を生成し、
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて前記二次識別対象の回転画像に対応する前記二次識別の回転タイプを識別する
ことを特徴とする請求項８に記載の電子装置。
【請求項１２】
前記プロセッサは、さらに前記車両損傷画像の角度補正システムを実行するために用いられ、以下のステップを実現し、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析し、ただし、前記第二所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、又は、前記第二所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、
識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、前記二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記第一所定回転タイプは時計回りに０度回転又は時計回りに３６０度回転であり、前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、前記第四所定回転タイプは時計回りに１８０度回転又は反時計回りに１８０度回転であり、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、前記二次識別対象の回転画像を生成し、
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて前記二次識別対象の回転画像に対応する前記二次識別の回転タイプを識別する
ことを特徴とする請求項９に記載の電子装置。
【請求項１３】
前記プロセッサは、さらに前記車両損傷画像の角度補正システムを実行するために用いられ、以下のステップを実現し、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析し、ただし、前記第二所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、又は、前記第二所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、
識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、前記二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記第一所定回転タイプは時計回りに０度回転又は時計回りに３６０度回転であり、前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、前記第四所定回転タイプは時計回りに１８０度回転又は反時計回りに１８０度回転であり、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、前記二次識別対象の回転画像を生成し、
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて前記二次識別対象の回転画像に対応する前記二次識別の回転タイプを識別する
ことを特徴とする請求項１０に記載の電子装置。
【請求項１４】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には車両損傷画像の角度補正システムが記憶されており、前記車両損傷画像の角度補正システムが少なくとも１つのプロセッサで実行されることにより、前記少なくとも１つのプロセッサは、
車両損傷画像の角度補正システムが分類及び識別対象の車両損傷画像を受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別するステップＡと、
予め確定した回転タイプと、回転角度と回転方向とを備える回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定するステップＢと、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成するステップＣと、
を実行することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１５】
前記画像回転タイプの識別モデルは深層畳み込みニューラルネットワークモデルであり、前記画像回転タイプの識別モデルのトレーニングプロセスは、
所定数の角度正常な車両損傷画像サンプルを取得するステップＡ１と、
予め設定された回転方向に応じ、各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行うことで、各車両損傷画像サンプルに対応する回転画像を生成し、且つ各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像には対応する回転タイプをマークし、それに応じて各車両損傷画像サンプルには第一所定回転タイプをマークするステップＡ２と、
回転タイプがマークされた各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像を１つの画像トレーニングサブセットとし、且つ全ての画像トレーニングサブセットを第一割合のトレーニングセットと第二割合の検証セットとに分けるステップＡ３と、
前記トレーニングセットを用いて前記画像回転タイプの識別モデルをトレーニングするステップＡ４と、
前記検証セットを用いてトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルの精度を検証し、精度が所定精度以上であれば、トレーニングを終了し、又は精度が所定精度より低ければ、車両損傷画像サンプルの数を増やし且つステップＡ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５を再実行するステップＡ５と、
を備えることを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１６】
前記車両損傷画像サンプルに毎回角度回転を行う時の回転角度はａであり、３６０／ａが正の整数であれば、前記各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行う時の所定回数は（３６０／ａ）に等しく、３６０／ａが小数であれば、前記所定回数は（３６０／ａ）の整数部分に等しい
ことを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１７】
前記プロセッサは、さらに前記車両損傷画像の角度補正システムを実行するために用いられ、以下のステップを実現し、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析し、ただし、前記第二所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、又は、前記第二所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、
識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、前記二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記第一所定回転タイプは時計回りに０度回転又は時計回りに３６０度回転であり、前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、前記第四所定回転タイプは時計回りに１８０度回転又は反時計回りに１８０度回転であり、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、前記二次識別対象の回転画像を生成し、
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて前記二次識別対象の回転画像に対応する前記二次識別の回転タイプを識別する
ことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１８】
前記プロセッサは、さらに前記車両損傷画像の角度補正システムを実行するために用いられ、以下のステップを実現し、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析し、ただし、前記第二所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、又は、前記第二所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、
識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、前記二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記第一所定回転タイプは時計回りに０度回転又は時計回りに３６０度回転であり、前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、前記第四所定回転タイプは時計回りに１８０度回転又は反時計回りに１８０度回転であり、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、前記二次識別対象の回転画像を生成し、
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて前記二次識別対象の回転画像に対応する前記二次識別の回転タイプを識別する
ことを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１９】
前記プロセッサは、さらに前記車両損傷画像の角度補正システムを実行するために用いられ、以下のステップを実現し、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析し、ただし、前記第二所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、又は、前記第二所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、
識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、前記二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記第一所定回転タイプは時計回りに０度回転又は時計回りに３６０度回転であり、前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、前記第四所定回転タイプは時計回りに１８０度回転又は反時計回りに１８０度回転であり、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、前記二次識別対象の回転画像を生成し、
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて前記二次識別対象の回転画像に対応する前記二次識別の回転タイプを識別する
ことを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２０】
前記ステップＢにおいて、さらに、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプでもなく、且つ第三所定回転タイプでもなければ、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つステップＣを実行する
ことを特徴とする請求項１７から１９のいずれか一項に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
「関連出願の相互参照」
本願は、２０１７年５月５日に中国国家知識産権局に出願された、中国特許出願第２０１７１０３１３２０１．０号の「車両損傷画像の角度補正方法、電子装置及び読み取り可能な記憶媒体」と題する中国特許出願の優先権を主張し、当該出願の全体が参照によりここに組み込まれる。
【０００２】
本発明は、コンピュータ技術分野に関するものであり、特に車両損傷画像の角度補正方法、電子装置及び読み取り可能な記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
現在、車両保険請求分野において、保険請求効率を高めるために、数多くの車両保険会社が車両保険請求システムに画像分類及び識別技術を応用することによってアップロードされた保険請求写真にある車両及び損傷部分を自動的に識別しているが、車両保険請求システムが受信した画像分類及び識別対象の画像には、一部の画像が回転し又は転倒している状況がよく発生し、通常、画像には交換可能な画像ファイルフォーマット（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｅ  ｆｏｒｍａｔ、すなわちＥＸＩＦ）の情報があり、前記情報には画像方向の情報が含まれており、画像ブラウザは前記情報に基づき、画像を表示する時にそれに応じて画像を回転するが、場合によっては前記情報が失われるため、保険請求システムにおける一部の画像が表示される時の方向に間違いを生じてしまう。したがって、業界の解決手段は、保険請求に従事する社員が人手によって表示方向が間違った画像を検査し、且つ画像ブラウザによって表示方向が間違った画像を手動で回転し、画像の正常な分類及び識別を実現しているが、このような従来の解決手段は効率が低く、間違いやすい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、車両損傷画像の角度補正を効率的に、かつ正確に行うために、車両損傷画像の角度補正方法、電子装置及び読み取り可能な記憶媒体を提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明は車両損傷画像の角度補正方法を提供し、前記方法は、
車両損傷画像の角度補正システムが分類及び識別対象の車両損傷画像を受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別するステップＡと、
予め確定した回転タイプと、回転角度と回転方向とを備える回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定するステップＢと、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成するステップＣと、を備える。
【０００６】
また、上記目的を達成するために、本発明は、さらに電子装置を提供し、前記電子装置は、メモリと、プロセッサと、前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサで実行可能な車両損傷画像の角度補正システムとを備え、前記車両損傷画像の角度補正システムが前記プロセッサで実行される時に、
分類及び識別対象の車両損傷画像を受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別するステップと、
予め確定した回転タイプと、回転角度と回転方向とを備える回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定するステップと、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成するステップと、を実現する。
【０００７】
さらに、上記目的を達成するために、本発明は、さらにコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には車両損傷画像の角度補正システムが記憶されており、前記車両損傷画像の角度補正システムが少なくとも１つのプロセッサで実行されることにより、前記少なくとも１つのプロセッサは、上述した車両損傷画像の角度補正方法のステップを実行する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の提供する車両損傷画像の角度補正方法、電子装置及び読み取り可能な記憶媒体は、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルによって画像識別対象の車両損傷画像に対応する回転タイプを識別し、さらに予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つ確定した回転制御パラメータを用いて受信した車両損傷画像に回転処理を行う。予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて様々な車両損傷画像の回転タイプを識別でき、さらにその回転タイプに対応する回転制御パラメータを見つけて車両損傷画像を角度正常な画像に回転させ、画像にある交換可能な画像ファイルフォーマット情報に依存して回転する必要がないため、車両損傷画像の角度補正をより全面的に行うことができ、且つ人手による車両損傷画像の角度識別及び手動による画像回転が不要であり、効率及び精度がより高い。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明における車両損傷画像の角度補正システム１０の好ましい実施例の実行環境概略図である。
【図２】本発明における車両損傷画像の角度補正システムの一実施例の機能モジュール概略図である。
【図３】本発明における車両損傷画像の角度補正システムの別の実施例の機能モジュール概略図である。
【図４】本発明における車両損傷画像の角度補正方法の一実施例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施例と組み合わせて図面を参照しながら、本発明の目的の達成、機能的特徴及び利点をさらに説明する。
【００１１】
本発明が解決しようとする技術的課題、技術的解決手段及び有益な効果をより明確、明瞭にするために、以下、図面と実施例を組み合わせて本発明をさらに詳細に説明する。ここで、説明する具体的な実施例は、本発明を説明するためのものであり、本発明を限定するものではないことを理解すべきである。
【００１２】
本発明は車両損傷画像の角度補正システムを提供する。図１は、本発明における車両損傷画像の角度補正システム１０の好ましい実施例の実行環境概略図を示す。
【００１３】
本実施例において、車両損傷画像の角度補正システム１０は電子装置１にインストールされ且つ実行される。電子装置１は、メモリ１１と、プロセッサ１２と、ディスプレイ１３とを備えるが、これらに限定されるものではない。図１はモジュール１１−１３を備える電子装置１のみを示しているが、示された全てのモジュールを実施することが要求されておらず、その代わりにより多くの又はより少ないモジュールを実施することができることを理解すべきである。
【００１４】
メモリ１１は、いくつかの実施例において、電子装置１の内部記憶ユニットであってもよく、例えば電子装置１のハードディスク又はメモリである。メモリ１１は、他の実施例において、電子装置１の外部記憶装置であってもよく、例えば電子装置１に配備されているプラグインハードディスク、スマートメディアカード（Ｓｍａｒｔ  Ｍｅｄｉａ(登録商標)  Ｃａｒｄ、ＳＭＣ）、セキュアデジタル（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ、ＳＤ）カード、フラッシュカード（Ｆｌａｓｈ  Ｃａｒｄ）などである。さらに、メモリ１１は、電子装置１の内部記憶ユニットとも外部記憶装置とも備えることができる。メモリ１１は、電子装置１にインストールされているアプリケーションソフトウェア及び様々なデータを記憶するために用いられ、例えば車両損傷画像の角度補正システム１０のプログラムコードなどである。メモリ１１は、さらに既に出力され又は出力しようとするデータを仮に記憶するために用いられる。
【００１５】
プロセッサ１２は、いくつかの実施例において、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ又は他のデータ処理チップであってもよく、メモリ１１に記憶されているプログラムコードを実行し又はデータを処理するために用いられ、例えば車両損傷画像の角度補正システム１０を実行するなどである。
【００１６】
ディスプレイ１３は、いくつかの実施例において、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ、タッチ型液晶ディスプレイ及びＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ、有機発光ダイオード）タッチディスプレイなどであってもよい。ディスプレイ１３は、電子装置１において処理されている情報の表示及び可視化のユーザインタフェースの表示に用いられ、例えばアプリケーションメニューのインタフェース、アプリケーションアイコンのインタフェースなどである。電子装置１のモジュール１１−１３は、システムバスを介して相互に通信する。
【００１７】
図２は、本発明における車両損傷画像の角度補正システム１０の好ましい実施例の機能モジュール概略図を示す。本実施例において、車両損傷画像の角度補正システム１０は、１つ又は複数のモジュールに分割されてもよく、前記１つ又は複数のモジュールは、メモリ１１に記憶されており、且つ１つ又は複数のプロセッサ（本実施例においてプロセッサ１２）によって実行され、それによって本発明を実現する。例えば、図２において、車両損傷画像の角度補正システム１０は、識別モジュール０１、確定モジュール０２、回転モジュール０３に分割されてもよく、前記各モジュールは、一連のコンピュータプログラムコマンドフィールドを備え、これらのコンピュータプログラムコマンドフィールドは、プロセッサ１２によって実行され、それによって本願の各実施例の提供する対応する機能を実現する。以下、モジュール０１−０３の機能を詳細に説明する。
【００１８】
図２は、本発明における車両損傷画像の角度補正システムの一実施例の機能モジュール概略図を示す。
【００１９】
一実施例において、前記車両損傷画像の角度補正システムは、識別モジュール０１と、確定モジュール０２と、回転モジュール０３と、を備える。
【００２０】
識別モジュール０１は、分類及び識別対象の車両損傷画像を受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別するために用いられる。
【００２１】
本実施例において、車両損傷画像の角度補正システムは、ユーザが送信した分類及び識別対象の車両損傷画像の画像角度自動補正リクエストを受信し、例えば、ユーザが携帯電話、タブレットコンピュータ、自動端末装置などの端末によって送信した画像角度自動補正リクエストを受信し、又はユーザが携帯電話、タブレットコンピュータ、自動端末装置などの端末に予めインストールしたクライアントから送信してきた画像角度自動補正リクエストを受信し、又はユーザが携帯電話、タブレットコンピュータ、自動端末装置などの端末におけるブラウザシステムから送信してきた画像角度自動補正リクエストを受信する。
【００２２】
車両損傷画像の角度補正システムがユーザから送信された画像角度自動補正リクエストを受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像を識別し、受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別し、前記回転タイプは、受信した車両損傷画像が角度正常な前記車両損傷画像に対して偏向した方向、角度などのパラメータを含むことができ、例えば時計回り方向に９０度偏向、又は、反時計回り方向に９０度偏向する。前記画像回転タイプの識別モデルは、回転角度の異なる大量の車両損傷画像サンプルを予め識別することによって絶えずトレーニング、学習、最適化させ、異なる車両損傷画像に対応する回転タイプを正確に識別できるモデルになるようにトレーニングさせる。例えば、前記画像回転タイプの識別モデルはニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、ＮＮ）モデルなどを用いることができる。
【００２３】
確定モジュール０２は、予め確定した回転タイプと、回転角度と回転方向とを備える回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定するために用いられる。
【００２４】
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプは、現在の車両損傷画像が、角度正常な前記車両損傷画像に対して偏向した方向、角度などのパラメータを含むため、異なる回転タイプにおける偏向方向、角度に基づいて補正方向、角度などのような対応する回転制御パラメータを予め設定することができる。例えば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプにおける偏向方向が時計回りであり、偏向角度が９０度であれば、対応する回転制御パラメータを反時計回りの回転方向、９０度の回転角度に設定することができ、また対応する回転制御パラメータを時計回りの回転方向、２７０度の回転角度に設定することもでき、いずれも同一の回転制御目的を達成することができ、すなわちいずれも偏向した車両損傷画像を回転して角度正常な車両損傷画像に補正することができ、ここで回転制御パラメータの設定方式は限定されるものではない。
【００２５】
画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別すると、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定することができ、前記回転制御パラメータは回転角度及び回転方向を含むがこれらに限定されるものではない。
【００２６】
回転モジュール０３は、確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成するために用いられる。
【００２７】
受信した車両損傷画像の回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定すると、確定した回転制御パラメータを用いて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことができ、それによって受信した偏向した車両損傷画像を対応する回転方向において一定の角度で回転し、それを角度正常な車両損傷画像に自動的に補正する。例えば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプにおける偏向方向が時計回りであり、偏向角度が９０度であり、その回転タイプに対応する回転制御パラメータを反時計回りの回転方向、９０度の回転角度に確定すれば、受信した前記車両損傷画像を反時計回り方向に９０度回転することができ、それによって前記偏向した車両損傷画像を角度正常な車両損傷画像に補正する。
【００２８】
本実施例は、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルによって画像識別対象の車両損傷画像に対応する回転タイプを識別し、さらに予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つ確定した回転制御パラメータを用いて受信した車両損傷画像に回転処理を行う。予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて様々な車両損傷画像の回転タイプを識別でき、さらにその回転タイプに対応する回転制御パラメータを見つけて車両損傷画像を角度正常な画像に回転させ、画像にある交換可能な画像ファイルフォーマット情報に依存して回転する必要がないため、車両損傷画像の角度補正をより全面的に行うことができ、且つ人手による車両損傷画像の角度識別及び手動による画像回転が不要であり、効率及び精度がより高い。
【００２９】
さらに、他の実施例において、前記画像回転タイプの識別モデルは深層畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）モデルであり、前記画像回転タイプの識別モデルのトレーニングプロセスは、ステップＳ１と、ステップＳ２と、ステップＳ３と、ステップＳ４と、ステップＳ５と、を備える。
【００３０】
Ｓ１：所定数（例えば、１００００）の角度正常な車両損傷画像サンプルを取得する。例えば予め設定された車両損傷画像のデータベースから所定数の角度正常な車両損傷画像サンプルをランダムに抽出することができる。
【００３１】
Ｓ２：所定回転方向（例えば、時計回り方向、又は、反時計回り方向）に応じ、各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行うことで、各車両損傷画像サンプルに対応する回転画像を生成する。ただし、前記各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行う時の回転角度はｎ＊ａであり、ここで、ａは予め設定された隣接する２回の角度回転の間隔角度を表し、ｎは角度回転の順番を表し、ｎは正の整数であり、３６０／ａが正の整数であれば、前記所定回数は（３６０／ａ）に等しく、又は、３６０／ａが小数であれば、前記所定回数は（３６０／ａ）の整数部分に等しい。例えば、隣接する２回の角度回転の間隔角度ａを３０度に設定すれば、車両損傷画像サンプルに１回目の角度回転を行った後の回転角度は（１＊３０）すなわち３０度であり、２回目の角度回転後の回転角度は（２＊３０）すなわち６０度であり、…、且つ（３６０／３０）は正の整数の１２であり、角度回転を行う所定回数は（３６０／３０）に等しく、すなわち１２回である。隣接する２回の角度回転の間隔角度ａを３５度に設定すれば、車両損傷画像サンプルに１回目の角度回転を行った後の回転角度は（１＊３５）すなわち３５度であり、２回目の角度回転後の回転角度は（２＊３５）すなわち７０度であり、…、且つ（３６０／３５）は小数の１０．２９であり、角度回転を行う所定回数は（３６０／３５）の整数部分に等しく、すなわち１０回である。
【００３２】
各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行って各車両損傷画像サンプルに対応する回転画像を生成した後、各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像には対応する回転タイプをマークすることができ、前記回転タイプは所定回転方向（例えば、時計回り方向、又は、反時計回り方向）、回転角度などを含むことができる。ただし、所定回転方向に応じて所定回数の角度回転を行った後、回転角度の異なる画像によって異なる回転タイプをマークすることができ、同一の回転方向及び同一の回転角度の画像によって同一の回転タイプをマークし、各車両損傷画像サンプルによって第一所定回転タイプをマークする。各車両損傷画像サンプル自体に対応する第一所定回転タイプはすなわち画像に回転を行っていないタイプと見なされ、例えば前記第一所定回転タイプは「時計回りに０度回転」又は「時計回りに３６０度回転」などであってもよい。
【００３３】
Ｓ３：回転タイプがマークされた各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像を１つの画像トレーニングサブセットとし、且つ全ての画像トレーニングサブセットを第一割合（例えば、７０％）のトレーニングセットと第二割合（例えば、３０％）の検証セットとに分ける。
【００３４】
Ｓ４：前記トレーニングセットを用いて前記画像回転タイプの識別モデルをトレーニングする。
【００３５】
Ｓ５：前記検証セットを用いてトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルの精度を検証し、精度が所定精度以上であれば、トレーニングを終了し、又は精度が所定精度より低ければ、トレーニングされた画像回転タイプの識別モデルの精度が所定精度以上となるまで、車両損傷画像サンプルの数を増やし且つステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５を再実行する。
【００３６】
図３に示すように、本発明の別の実施例は、車両損傷画像の角度補正システムを提供し、前記実施例に基づき、さらに分析モジュール０４を含む。
【００３７】
分析モジュール０４は、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析するために用いられる。例えば、前記第二所定回転タイプは「時計回りに９０度回転」であってもよく、且つ前記第三所定回転タイプは「時計回りに２７０度回転」であってもよく、又は、前記第二所定回転タイプは「時計回りに２７０度回転」であってもよく、且つ前記第三所定回転タイプは「時計回りに９０度回転」であってもよい。
【００３８】
確定モジュール０２は、識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定するために用いられてもよい。
【００３９】
回転モジュール０３は、確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、二次識別対象の回転画像を生成するために用いられてもよい。
【００４０】
識別モジュール０１は、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて二次識別対象の回転画像に対応する二次識別の回転タイプを識別するためにさらに用いられる。
【００４１】
確定モジュール０２は、前記二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプ（例えば、前記第四所定回転タイプは「時計回りに１８０度回転」、又は、「反時計回りに１８０度回転」であってもよい）であれば、識別された回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つ回転モジュール０３を呼び出して確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成するためにさらに用いられる。
【００４２】
大量の車両損傷画像の角度補正についての実際の応用例統計から分かるように、受信した車両損傷画像に対応する回転タイプがある特定の回転タイプである場合、識別ミス又は混乱が発生しやすく、角度補正の間違いを引き起こす。例えば、画像回転タイプの識別モデルを用いて車両損傷画像に対応する回転タイプの「時計回りに９０度回転」と回転タイプの「時計回りに２７０度回転」を識別する場合に識別の混乱ミスが極めて発生しやすく、車両損傷画像の角度補正ミスを引き起こす。したがって、本実施例において、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが、混乱ミスが発生しやすい第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプ（例えば「時計回りに９０度回転」又は「時計回りに２７０度回転」）であると分析した場合、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行う。さらに、回転処理後の画像を二次識別対象の回転画像とし、且つ前記二次識別対象の回転画像に二次識別を行う。二次識別後の回転タイプが第一所定回転タイプ（例えば「時計回りに０度回転」又は「時計回りに３６０度回転」）であれば、二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であることを示し、すなわち混乱ミスが発生しなかった。前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、受信した車両損傷画像の回転タイプを初めて識別した時、混乱ミスが発生したと確定でき、さらに前記車両損傷画像の正しい回転タイプが初めて識別された回転タイプと異なり、且つその初めて識別された回転タイプと混乱しやすい回転タイプであると確定することができる。
【００４３】
本実施例において、混乱ミスが発生しやすい車両損傷画像に対応する回転タイプを、二次識別という方式で識別、検証することで、さらに車両損傷画像の角度補正精度を高める。
【００４４】
さらに、他の実施例において、確定モジュール０２は、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプでもなく、且つ第三所定回転タイプでもなければ、受信した車両損傷画像に対応する回転タイプが混乱しやすく、間違いやすい回転タイプに属さないことを示し、直接予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つ回転モジュール０３を呼び出して確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を効率的に、かつ正確に生成するためにさらに用いられる。
【００４５】
さらに、他の実施例において、分析モジュール０４は、識別された受信した車両損傷画像に対応する回転タイプが第一所定回転タイプ（例えば、前記第一所定回転タイプは「時計回りに０度回転」又は「時計回りに３６０度回転」であってもよい）であるか否かを分析するためにさらに用いられる。
【００４６】
識別された回転タイプが第一所定回転タイプであれば、受信した車両損傷画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、それに回転処理を行う必要がない。
【００４７】
識別された回転タイプが第一所定回転タイプではなければ、受信した車両損傷画像が角度正常な車両損傷画像ではないと確定し、すなわち角度回転の補正操作を行う必要があり、確定モジュール０２と回転モジュール０３を呼び出す。
【００４８】
本発明は、さらに車両損傷画像の角度補正方法を提供する。
【００４９】
図４に示すように、図４は本発明における車両損傷画像の角度補正方法の一実施例のフローチャートである。
【００５０】
一実施例において、前記車両損傷画像の角度補正方法は、ステップＳ１０と、ステップＳ２０と、ステップＳ３０と、を備える。
【００５１】
ステップＳ１０：車両損傷画像の角度補正システムが分類及び識別対象の車両損傷画像を受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別する。
【００５２】
本実施例において、車両損傷画像の角度補正システムは、ユーザが送信した分類及び識別対象の車両損傷画像の画像角度自動補正リクエストを受信し、例えば、ユーザが携帯電話、タブレットコンピュータ、自動端末装置などの端末によって送信した画像角度自動補正リクエストを受信し、又はユーザが携帯電話、タブレットコンピュータ、自動端末装置などの端末に予めインストールしたクライアントから送信してきた画像角度自動補正リクエストを受信し、又はユーザが携帯電話、タブレットコンピュータ、自動端末装置などの端末におけるブラウザシステムから送信してきた画像角度自動補正リクエストを受信する。
【００５３】
車両損傷画像の角度補正システムがユーザから送信された画像角度自動補正リクエストを受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像を識別し、受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別し、前記回転タイプは、受信した車両損傷画像が角度正常な前記車両損傷画像に対して偏向した方向、角度などのパラメータを含むことができ、例えば時計回り方向に９０度偏向、又は、反時計回り方向に９０度偏向する。前記画像回転タイプの識別モデルは、回転角度の異なる大量の車両損傷画像サンプルを予め識別することによって絶えずトレーニング、学習、最適化させ、異なる車両損傷画像に対応する回転タイプを正確に識別できるモデルになるようにトレーニングさせる。例えば、前記画像回転タイプの識別モデルはニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、ＮＮ）モデルなどを用いることができる。
【００５４】
ステップＳ２０：予め確定した回転タイプと、回転角度と回転方向とを備える回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定する。
【００５５】
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプは現在の車両損傷画像が角度正常な前記車両損傷画像に対して偏向した方向、角度などのパラメータを含むため、異なる回転タイプにおける偏向方向、角度に基づいて補正方向、角度などのような対応する回転制御パラメータを予め設定することができる。例えば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプにおける偏向方向が時計回りであり、偏向角度が９０度であれば、対応する回転制御パラメータを反時計回りの回転方向、９０度の回転角度に設定することができ、また対応する回転制御パラメータを時計回りの回転方向、２７０度の回転角度に設定することもでき、いずれも同一の回転制御目的を達成することができ、すなわちいずれも偏向した車両損傷画像を回転して角度正常な車両損傷画像に補正することができ、ここで回転制御パラメータの設定方式は限定されるものではない。
【００５６】
画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別すると、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定することができ、前記回転制御パラメータは回転角度及び回転方向を含むがこれらに限定されるものではない。
【００５７】
ステップＳ３０：確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成する。
【００５８】
受信した車両損傷画像の回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定すると、確定した回転制御パラメータを用いて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことができ、それによって受信した、偏向した車両損傷画像を対応する回転方向において一定の角度で回転し、それを角度正常な車両損傷画像に自動的に補正する。例えば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプにおける偏向方向が時計回りであり、偏向角度が９０度であり、その回転タイプに対応する回転制御パラメータを反時計回りの回転方向、９０度の回転角度に確定すれば、受信した前記車両損傷画像を反時計回り方向に９０度回転することができ、それによって前記偏向した車両損傷画像を角度正常な車両損傷画像に補正する。
【００５９】
本実施例は、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルによって画像識別対象の車両損傷画像に対応する回転タイプを識別し、さらに予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つ確定した回転制御パラメータを用いて受信した車両損傷画像に回転処理を行う。予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて様々な車両損傷画像の回転タイプを識別でき、さらにその回転タイプに対応する回転制御パラメータを見つけて車両損傷画像を角度正常な画像に回転させ、画像にある交換可能な画像ファイルフォーマット情報に依存して回転する必要がないため、車両損傷画像の角度補正をより全面的に行うことができ、且つ人手による車両損傷画像の角度識別及び手動による画像回転が不要であり、効率及び精度がより高い。
【００６０】
さらに、他の実施例において、前記画像回転タイプの識別モデルは深層畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）モデルであり、前記画像回転タイプの識別モデルのトレーニングプロセスは、ステップＳ１と、ステップＳ２と、ステップＳ３と、ステップＳ４と、ステップＳ５と、を備える。
【００６１】
Ｓ１：所定数（例えば、１００００）の角度正常な車両損傷画像サンプルを取得する。例えば予め設定された車両損傷画像のデータベースから所定数の角度正常な車両損傷画像サンプルをランダムに抽出することができる。
【００６２】
Ｓ２：所定回転方向（例えば、時計回り方向、又は、反時計回り方向）に応じ、各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行うことで、各車両損傷画像サンプルに対応する回転画像を生成する。ただし、前記各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行う時の回転角度はｎ＊ａであり、ここで、ａは予め設定された隣接する２回の角度回転の間隔角度を表し、ｎは角度回転の順番を表し、ｎは正の整数であり、３６０／ａが正の整数であれば、前記所定回数は（３６０／ａ）に等しく、又は、３６０／ａが小数であれば、前記所定回数は（３６０／ａ）の整数部分に等しい。例えば、隣接する２回の角度回転の間隔角度ａを３０度に設定すれば、車両損傷画像サンプルに１回目の角度回転を行った後の回転角度は（１＊３０）すなわち３０度であり、２回目の角度回転後の回転角度は（２＊３０）すなわち６０度であり、…、且つ（３６０／３０）は正の整数の１２であり、角度回転を行う所定回数は（３６０／３０）に等しく、すなわち１２回である。隣接する２回の角度回転の間隔角度ａを３５度に設定すれば、車両損傷画像サンプルに１回目の角度回転を行った後の回転角度は（１＊３５）すなわち３５度であり、２回目の角度回転後の回転角度は（２＊３５）すなわち７０度であり、…、且つ（３６０／３５）は小数の１０．２９であり、角度回転を行う所定回数は（３６０／３５）の整数部分に等しく、すなわち１０回である。
【００６３】
各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行って各車両損傷画像サンプルに対応する回転画像を生成した後、各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像には対応する回転タイプをマークすることができ、前記回転タイプは所定回転方向（例えば、時計回り方向、又は、反時計回り方向）、回転角度などを含むことができる。ただし、所定回転方向に応じて所定回数の角度回転を行った後、回転角度の異なる画像によって異なる回転タイプをマークすることができ、同一の回転方向及び同一の回転角度の画像によって同一の回転タイプをマークし、各車両損傷画像サンプルによって第一所定回転タイプをマークする。各車両損傷画像サンプル自体に対応する第一所定回転タイプはすなわち画像に回転を行っていないタイプと見なされ、例えば前記第一所定回転タイプは「時計回りに０度回転」又は「時計回りに３６０度回転」などであってもよい。
【００６４】
Ｓ３：回転タイプがマークされた各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像を１つの画像トレーニングサブセットとし、且つ全ての画像トレーニングサブセットを第一割合（例えば、７０％）のトレーニングセットと第二割合（例えば、３０％）の検証セットとに分ける。
【００６５】
Ｓ４：前記トレーニングセットを用いて前記画像回転タイプの識別モデルをトレーニングする。
【００６６】
Ｓ５：前記検証セットを用いてトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルの精度を検証し、精度が所定精度以上であれば、トレーニングを終了し、又は精度が所定精度より低ければ、トレーニングされた画像回転タイプの識別モデルの精度が所定精度以上となるまで、車両損傷画像サンプルの数を増やし且つステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５を再実行する。
【００６７】
さらに、他の実施例において、ステップＳ１０とステップＳ２０との間に、前記方法において、識別された受信した車両損傷画像に対応する回転タイプが第一所定回転タイプ（例えば、前記第一所定回転タイプは「時計回りに０度回転」又は「時計回りに３６０度回転」であってもよい）であるか否かを分析する。
【００６８】
識別された回転タイプが第一所定回転タイプであれば、受信した車両損傷画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、それに回転処理を行う必要がない。
【００６９】
識別された回転タイプが第一所定回転タイプではなければ、受信した車両損傷画像が角度正常な車両損傷画像ではないと確定し、すなわち角度回転の補正操作を行う必要があるため、ステップＳ２０とステップＳ３０を実行する。
【００７０】
さらに、他の実施例において、ステップＳ１０の後、さらに識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析する。例えば、前記第二所定回転タイプは「時計回りに９０度回転」であってもよく、且つ前記第三所定回転タイプは「時計回りに２７０度回転」であってもよく、又は、前記第二所定回転タイプは「時計回りに２７０度回転」であってもよく、且つ前記第三所定回転タイプは「時計回りに９０度回転」であってもよい。
【００７１】
ステップＳ２０において、識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定する。
【００７２】
ステップＳ３０において、確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、二次識別対象の回転画像を生成する。
【００７３】
ステップＳ３０の後、前記方法において、さらに、
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて二次識別対象の回転画像に対応する二次識別の回転タイプを識別し、
前記二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、
前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプ（例えば、前記第四所定回転タイプは「時計回りに１８０度回転」、又は、「反時計回りに１８０度回転」であってもよい）であれば、識別された回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つ確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成する。
【００７４】
大量の車両損傷画像の角度補正についての実際の応用例統計から分かるように、受信した車両損傷画像に対応する回転タイプがある特定の回転タイプである場合、識別ミス又は混乱が発生しやすく、角度補正の間違いを引き起こす。例えば、画像回転タイプの識別モデルを用いて車両損傷画像に対応する回転タイプの「時計回りに９０度回転」と回転タイプの「時計回りに２７０度回転」を識別する場合に識別の混乱ミスが極めて発生しやすく、車両損傷画像の角度補正ミスを引き起こす。したがって、本実施例において、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが、混乱ミスが発生しやすい第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプ（例えば「時計回りに９０度回転」又は「時計回りに２７０度回転」）であると分析した場合、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行う。さらに、回転処理後の画像を二次識別対象の回転画像とし、且つ前記二次識別対象の回転画像に二次識別を行う。二次識別後の回転タイプが第一所定回転タイプ（例えば「時計回りに０度回転」又は「時計回りに３６０度回転」）であれば、二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であることを示し、すなわち混乱ミスが発生しなかった。前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、受信した車両損傷画像の回転タイプを初めて識別した時、混乱ミスが発生したと確定でき、さらに前記車両損傷画像の正しい回転タイプが初めて識別された回転タイプと異なり、且つその初めて識別された回転タイプと混乱しやすい回転タイプであると確定することができる。
【００７５】
本実施例において、混乱ミスが発生しやすい車両損傷画像に対応する回転タイプを、二次識別という方式で識別、検証することで、さらに車両損傷画像の角度補正精度を高める。
【００７６】
さらに、他の実施例において、ステップＳ２０において、さらに識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプでもなく、且つ第三所定回転タイプでもなければ、受信した車両損傷画像に対応する回転タイプが混乱しやすく、間違いやすい回転タイプに属さないことを示し、直接予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つ確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を効率的に、かつ正確に生成する。
【００７７】
また、本発明は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供し、前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には車両損傷画像の角度補正システムが記憶されており、前記車両損傷画像の角度補正システムが少なくとも１つのプロセッサで実行されることにより、前記少なくとも１つのプロセッサは、上述した実施例における車両損傷画像の角度補正方法のステップを実行し、前記車両損傷画像の角度補正方法のステップＳ１０、ステップＳ２０、ステップＳ３０などの具体的な実施プロセスは前に記載のとおりであり、ここでの説明を省略する。
【００７８】
なお、本明細書において、用語「含む」、「含有する」又はそれらの任意の他の変型は、非排他的に含むことを意図し、それにより一連の要素を含むプロセス、方法、品物や装置はそれらの要素を含むだけでなく、且つ明確に列挙された他の要素を含み、又はこのようなプロセス、方法、品物や装置に固有の要素をさらに含む。より多くの制限がない場合に、語句「１つの…を含む」に限定される要素は、前記要素を含むプロセス、方法、品物や装置の中に他の同じ要素がさらに存在する場合は除外されない。
【００７９】
以上本発明の実施形態について説明したが、当業者にとって理解できるように、上記実施例方法はソフトウェア及び必要な汎用ハードウェアプラットフォームによって実現されてもよいし、ハードウェアによって実現されてもよいが、前者がより好ましい実施形態である場合が多い。このような理解に基づき、本発明の技術的解決手段は本質的に従来技術に対する貢献部分をソフトウェア製品で表し、該コンピュータソフトウェア製品は記憶媒体（例えばＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気ディスク、光ディスク）に記憶されており、１台の端末装置（携帯電話、コンピュータ、サーバ、エアコン又はネットワーク装置など）で本発明の様々な実施例に記載の方法を実行するための幾つかの指令を含む。
【００８０】
以上、図面を参照しながら本発明の好適な実施例について説明したが、特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。上記本発明の実施例の番号は説明するためだけであり、実施例の優劣を表さない。また、フローチャートにはロジック順序を示したが、場合によって、ここで記載した順序と異なる順序で示されたか又は説明されたステップは実行されてもよい。
【００８１】
本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者であれば、種々の変形変更が可能である。例えば、ある実施例における特徴は他の実施例に適用してさらに別の実施例を得る。本発明の精神と原則内で行われるいかなる変更、等価な置換、改善なども、いずれも本発明の保護範囲に含まれる。
【図１】
2019516147.tif 000003
【図２】
2019516147.tif 000004
【図３】
2019516147.tif 000005
【図４】
2019516147.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成30年9月19日(2018.9.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両損傷画像の角度補正方法であって、
車両損傷画像の角度補正システムが分類及び識別対象の車両損傷画像を受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて、受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別するステップＡと、
予め確定した回転タイプと、回転角度と回転方向とを備える回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定するステップＢと、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成するステップＣと、
を備えることを特徴とする車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項２】
前記画像回転タイプの識別モデルは深層畳み込みニューラルネットワークモデルであり、前記画像回転タイプの識別モデルのトレーニングプロセスは、
所定数の角度正常な車両損傷画像サンプルを取得するステップＡ１と、
予め設定された回転方向に応じ、各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行うことで、各車両損傷画像サンプルに対応する回転画像を生成し、且つ各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像には対応する回転タイプをマークし、それに応じて各車両損傷画像サンプルには第一所定回転タイプをマークするステップＡ２と、
回転タイプがマークされた各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像を１つの画像トレーニングサブセットとし、且つ全ての画像トレーニングサブセットを第一割合のトレーニングセットと第二割合の検証セットとに分けるステップＡ３と、
前記トレーニングセットを用いて前記画像回転タイプの識別モデルをトレーニングするステップＡ４と、
前記検証セットを用いてトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルの精度を検証し、精度が所定精度以上であれば、トレーニングを終了し、又は精度が所定精度より低ければ、車両損傷画像サンプルの数を増やし且つステップＡ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５を再実行するステップＡ５と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項３】
前記車両損傷画像サンプルに毎回角度回転を行う時の回転角度はａであり、３６０／ａが正の整数であれば、前記各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行う時の所定回数は（３６０／ａ）に等しく、３６０／ａが小数であれば、前記所定回数は（３６０／ａ）の整数部分に等しい
ことを特徴とする請求項２に記載の車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項４】
前記ステップＡの後、前記方法において、さらに、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析し、ただし、前記第二所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、又は、前記第二所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、
前記ステップＢにおいて、識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、
前記ステップＣにおいて、確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、二次識別対象の回転画像を生成し、
前記ステップＣの後、前記方法において、さらに、
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて前記二次識別対象の回転画像に対応する前記二次識別の回転タイプを識別し、
前記二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、前記二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記第一所定回転タイプは時計回りに０度回転又は時計回りに３６０度回転であり、
前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つ確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成し、前記第四所定回転タイプは時計回りに１８０度回転又は反時計回りに１８０度回転である
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項５】
前記ステップＢにおいて、さらに、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプでもなく、且つ第三所定回転タイプでもなければ、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、且つステップＣを実行する
ことを特徴とする請求項４に記載の車両損傷画像の角度補正方法。
【請求項６】
電子装置であって、メモリと、プロセッサと、前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサで実行可能な車両損傷画像の角度補正システムとを備え、前記車両損傷画像の角度補正システムが前記プロセッサで実行される時に、
分類及び識別対象の車両損傷画像を受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別するステップと、
予め確定した回転タイプと、回転角度と回転方向とを備える回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定するステップと、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成するステップと、
を実現することを特徴とする電子装置。
【請求項７】
前記画像回転タイプの識別モデルは深層畳み込みニューラルネットワークモデルであり、前記画像回転タイプの識別モデルのトレーニングプロセスは、
所定数の角度正常な車両損傷画像サンプルを取得するステップＡ１と、
予め設定された回転方向に応じ、各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行うことで、各車両損傷画像サンプルに対応する回転画像を生成し、且つ各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像には対応する回転タイプをマークし、それに応じて各車両損傷画像サンプルには第一所定回転タイプをマークするステップＡ２と、
回転タイプがマークされた各車両損傷画像サンプル及びそれらに対応する回転画像を１つの画像トレーニングサブセットとし、且つ全ての画像トレーニングサブセットを第一割合のトレーニングセットと第二割合の検証セットとに分けるステップＡ３と、
前記トレーニングセットを用いて前記画像回転タイプの識別モデルをトレーニングするステップＡ４と、
前記検証セットを用いてトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルの精度を検証し、精度が所定精度以上であれば、トレーニングを終了し、又は精度が所定精度より低ければ、車両損傷画像サンプルの数を増やし且つステップＡ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５を再実行するステップＡ５と、
を備えることを特徴とする請求項６に記載の電子装置。
【請求項８】
前記車両損傷画像サンプルに毎回角度回転を行う時の回転角度はａであり、３６０／ａが正の整数であれば、前記各車両損傷画像サンプルにそれぞれ所定回数の角度回転を行う時の所定回数は（３６０／ａ）に等しく、３６０／ａが小数であれば、前記所定回数は（３６０／ａ）の整数部分に等しい
ことを特徴とする請求項７に記載の電子装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、さらに前記車両損傷画像の角度補正システムを実行するために用いられ、以下のステップを実現し、
識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第二所定回転タイプ又は第三所定回転タイプであるか否かを分析し、ただし、前記第二所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、又は、前記第二所定回転タイプは時計回りに２７０度回転であり、前記第三所定回転タイプは時計回りに９０度回転であり、
識別された回転タイプが第二所定回転タイプであれば、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、二次識別の回転タイプが第一所定回転タイプであれば、前記二次識別対象の回転画像が角度正常な車両損傷画像であると確定し、前記第一所定回転タイプは時計回りに０度回転又は時計回りに３６０度回転であり、前記二次識別の回転タイプが第四所定回転タイプであれば、識別された車両損傷画像に対応する回転タイプが第三所定回転タイプであると確定し、予め確定した回転タイプと回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、第三所定回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定し、前記第四所定回転タイプは時計回りに１８０度回転又は反時計回りに１８０度回転であり、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行い、前記二次識別対象の回転画像を生成し、
予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて前記二次識別対象の回転画像に対応する前記二次識別の回転タイプを識別する
ことを特徴とする請求項６乃至８のいずれか一項に記載の電子装置。
【請求項１０】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には車両損傷画像の角度補正システムが記憶されており、前記車両損傷画像の角度補正システムが少なくとも１つのプロセッサで実行されることにより、前記少なくとも１つのプロセッサは、
車両損傷画像の角度補正システムが分類及び識別対象の車両損傷画像を受信すると、予めトレーニングされた画像回転タイプの識別モデルを用いて受信した車両損傷画像に対応する回転タイプを識別するステップＡと、
予め確定した回転タイプと、回転角度と回転方向とを備える回転制御パラメータとのマッピング関係に基づき、識別された回転タイプに対応する回転制御パラメータを確定するステップＢと、
確定した回転制御パラメータに基づいて受信した車両損傷画像に回転処理を行うことで、角度正常な車両損傷画像を生成するステップＣと、
を実行することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【国際調査報告】
2019516147.tif 000007
2019516147.tif 000008
2019516147.tif 000009
2019516147.tif 000010