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龙图腾网获悉广州朗胜互联科技有限公司申请的专利一种车辆损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115019131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210663413.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种车辆损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质是由周兆全;邵延富;叶瑞婕设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车辆损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有的车辆损伤检测方法依赖人力进行定损，人力成本高的技术问题。本发明包括：获取多张受损车辆图像及其标注信息，生成种子数据集；采用所述种子数据集训练初始车辆损伤检测模型，得到目标车辆损伤检测模型；将目标受损车辆图像输入所述目标车辆损伤检测模型，输出损伤检测结果和检测得分；当所述检测得分满足预设得分阈值时，输出所述损伤检测结果作为目标损伤检测结果。

本发明授权一种车辆损伤检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆损伤检测方法，其特征在于，包括： 获取多张受损车辆图像及其标注信息，生成种子数据集； 采用所述种子数据集训练初始车辆损伤检测模型，得到目标车辆损伤检测模型； 将目标受损车辆图像输入所述目标车辆损伤检测模型，输出损伤检测结果和检测得分； 当所述检测得分满足预设得分阈值时，输出所述损伤检测结果作为目标损伤检测结果；所述损伤检测结果包括受损区域、受损部件名称、受损类型； 其中，所述初始车辆损伤检测模型包括深度卷积神经网络、RPN网络和多任务模块组成；所述采用所述种子数据集训练初始车辆损伤检测模型，得到目标车辆损伤检测模型的步骤，包括： 遍历所述种子数据集，在所述种子数据集中确定当前训练受损车辆图像； 将所述当前训练受损车辆图像输入所述深度卷积神经网络，输出所述当前训练受损车辆图像的特征图； 将所述特征图输入所述RPN网络，输出所述当前训练受损车辆图像的受损区域信息； 将所述特征图和所述受损区域信息输入所述多任务模块，输出所述当前训练受损车辆图像的预测受损区域、预测受损部件名称以及预测受损类型； 将所述预测受损区域、所述预测受损部件名称和所述预测受损类型与所述标注信息进行比较，根据比较结果调整所述初始车辆损伤检测模型； 判断是否遍历完所述种子数据集； 若否，返回遍历所述种子数据集，在所述种子数据集中确定当前训练受损车辆图像的步骤； 若是，将调整后的初始车辆损伤检测模型确定为目标车辆损伤检测模型； 其中，所述将目标受损车辆图像输入所述目标车辆损伤检测模型，输出损伤检测结果的步骤之后，还包括： 当所述检测得分不满足预设得分阈值时，根据所述损伤检测结果生成所述目标受损车辆图像的检测标注信息； 对所述检测标注信息进行调整，得到补充标注信息； 将所述目标受损车辆图像、所述补充标注信息添加进所述种子数据集； 其中，所述当所述检测得分不满足预设得分阈值时，根据所述损伤检测结果生成所述目标受损车辆图像的检测标注信息的步骤，包括： 当所述检测得分不满足预设得分阈值时，获取所述目标受损车辆图像的车辆图像掩膜； 根据所述损伤检测结果调整所述车辆图像掩膜的像素值，得到调整车辆图像掩膜； 基于所述像素值对所述调整车辆图像掩膜进行边缘检测，得到边缘点坐标； 根据所述边缘点坐标和所述像素值，生成所述目标受损车辆图像的检测标注信息。

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