一种车辆事故维修配件推荐方法及相关装置与流程

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种车辆事故维修配件推荐方法及相关装置。

背景技术：

1、随着汽车保有量的增加，车辆发生交通事故的频率也逐渐升高。在事故车辆的维修过程中，准确、快速地确定合适的维修配件对车辆维修质量和维修效率至关重要。

2、目前在车辆发生事故后，一般在就近维修服务中心通过人工现场检查确定维修配件清单，耗时较长，且可能由于人工经验不足或信息不全导致人工确定的维修配件清单不准确。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本申请提供了一种车辆事故维修配件推荐方法及相关装置，相对于人工现场检查确定维修配件清单，所需时间更短且准确性更高。具体方案如下：

2、本申请第一方面提供一种车辆事故维修配件推荐方法，包括：

3、在车辆发生碰撞后，获取多模态碰撞关联数据，所述多模态碰撞关联数据包括多个类型的碰撞关联数据；

4、根据多个类型的碰撞关联数据识别碰撞位置，得到多个碰撞位置识别结果；

5、基于所述多模态碰撞关联数据和多个所述碰撞位置识别结果，得到维修配件推荐结果。

6、在一种可能的实现中，所述根据多个类型的碰撞关联数据识别碰撞位置，得到多个碰撞位置识别结果，包括：

7、分别根据每个碰撞关联数据组识别碰撞位置，得到每个所述碰撞关联数据组对应的所述碰撞位置识别结果，其中，每个所述碰撞关联数据组至少包括一个类型的碰撞关联数据，不同所述碰撞关联数据组中包括的碰撞关联数据不完全相同。

8、在一种可能的实现中，所述根据多个类型的碰撞关联数据识别碰撞位置，得到多个碰撞位置识别结果，包括以下中的至少两项：

9、根据所述多模态碰撞关联数据中的事故图像和/或车辆发生碰撞前后的激光雷达数据，识别碰撞位置，得到所述碰撞位置识别结果；

10、根据所述多模态碰撞关联数据中的车辆运动轨迹识别碰撞位置，得到所述碰撞位置识别结果；

11、根据所述多模态碰撞关联数据中的传感器信号和/或诊断故障代码识别碰撞位置，得到所述碰撞位置识别结果。

12、在一种可能的实现中，所述根据所述多模态碰撞关联数据中的事故图像和/或车辆发生碰撞前后的激光雷达数据，识别碰撞位置，得到所述碰撞位置识别结果，包括：

13、将所述多模态碰撞关联数据中的事故图像和/或车辆发生碰撞前后的激光雷达数据输入碰撞位置识别模型，得到所述碰撞位置识别模型输出的所述碰撞位置识别结果。

14、在一种可能的实现中，所述根据所述多模态碰撞关联数据中的车辆运动轨迹识别碰撞位置，得到所述碰撞位置识别结果，包括：

15、根据所述车辆运动轨迹确定车辆发生碰撞后的运动方向；

16、依据车辆发生碰撞后的运动方向确定所述碰撞位置识别结果。

17、在一种可能的实现中，所述根据所述多模态碰撞关联数据中的传感器信号和/或诊断故障代码识别碰撞位置，得到所述碰撞位置识别结果，包括：

18、在车辆发生碰撞前后的传感器信号变化情况满足故障条件的情况下，将所述传感器信号对应的零件确定为故障零件；

19、在所述多模态碰撞关联数据中包括所述诊断故障代码的情况下，将所述诊断故障代码对应的零件确定为所述故障零件；

20、根据预先设定的零件故障关联关系，确定所述故障零件的关联零件；

21、根据车身零件结构图，确定所述故障零件以及所述故障零件的关联零件对应的零件区域，并将所述零件区域确定为所述碰撞位置识别结果。

22、在一种可能的实现中，基于所述多模态碰撞关联数据和多个所述碰撞位置识别结果，得到维修配件推荐结果，包括：

23、将所述多模态碰撞关联数据和多个所述碰撞位置识别结果输入多模态大模型；

24、依次向所述多模态大模型输入多条引导指令，使所述多模态大模型依次响应于所述多条引导指令得到所述维修配件推荐结果，所述多条引导指令至少包括多个所述碰撞位置识别结果的权重。

25、在一种可能的实现中，所述车辆事故维修配件推荐方法还包括：

26、基于所述多模态碰撞关联数据和多个所述碰撞位置识别结果，得到目标碰撞位置，所述目标碰撞位置包括至少一个所述碰撞位置识别结果表示的位置；

27、根据车身零件结构图，确定所述维修配件推荐结果对应的零件区域；

28、在所述目标碰撞位置与所述维修配件推荐结果对应的零件区域匹配的情况下，将所述维修配件推荐结果确定为最终维修配件推荐结果。

29、在一种可能的实现中，所述车辆事故维修配件推荐方法还包括：

30、将所述最终维修配件推荐结果发送到保险公司的电子设备。

31、在一种可能的实现中，所述车辆事故维修配件推荐方法还包括：

32、基于所述多模态碰撞关联数据和多个所述碰撞位置识别结果，得到碰撞损伤程度。

33、本申请第二方面提供一种车辆事故维修配件推荐装置，包括：

34、数据获取单元，用于在车辆发生碰撞后，获取多模态碰撞关联数据，所述多模态碰撞关联数据包括多个类型的碰撞关联数据；

35、碰撞位置识别单元，用于根据多个类型的碰撞关联数据识别碰撞位置，得到多个碰撞位置识别结果；

36、维修配件推荐单元，用于基于所述多模态碰撞关联数据和多个所述碰撞位置识别结果，得到维修配件推荐结果。

37、本申请第三方面提供一种电子设备，包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器，其中：

38、所述存储器用于存储计算机程序；

39、所述处理器用于执行所述计算机程序，以使所述电子设备能够实现上述第一方面或第一方面任一实现方式的车辆事故维修配件推荐方法。

40、本申请第四方面提供一种计算机程序产品，包括计算机可读指令，当所述计算机可读指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备实现上述第一方面或第一方面任一实现方式的车辆事故维修配件推荐方法。

41、本申请第五方面提供一种计算机存储介质，所述存储介质承载有一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被电子设备执行时，能够使所述电子设备上述第一方面或第一方面任一实现方式的车辆事故维修配件推荐方法。

42、借由上述技术方案，本申请提供的一种车辆事故维修配件推荐方法及相关装置，在车辆发生碰撞后，获取包括多个类型的碰撞关联数据的多模态碰撞关联数据，根据多个类型的碰撞关联数据识别碰撞位置，得到多个碰撞位置识别结果，实现对碰撞位置全面、准确的识别，从而对多模态碰撞关联数据和多个碰撞位置识别结果进行融合分析，能够得到准确的维修配件推荐结果，相对于人工现场检查确定维修配件清单，所需时间更短且准确性更高。

1.一种车辆事故维修配件推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的车辆事故维修配件推荐方法，其特征在于，所述根据多个类型的碰撞关联数据识别碰撞位置，得到多个碰撞位置识别结果，包括：

3.根据权利要求1所述的车辆事故维修配件推荐方法，其特征在于，所述根据多个类型的碰撞关联数据识别碰撞位置，得到多个碰撞位置识别结果，包括以下中的至少两项：

4.根据权利要求3所述的车辆事故维修配件推荐方法，其特征在于，所述根据所述多模态碰撞关联数据中的事故图像和/或车辆发生碰撞前后的激光雷达数据，识别碰撞位置，得到所述碰撞位置识别结果，包括：

5.根据权利要求3所述的车辆事故维修配件推荐方法，其特征在于，所述根据所述多模态碰撞关联数据中的车辆运动轨迹识别碰撞位置，得到所述碰撞位置识别结果，包括：

6.根据权利要求3所述的车辆事故维修配件推荐方法，其特征在于，所述根据所述多模态碰撞关联数据中的传感器信号和/或诊断故障代码识别碰撞位置，得到所述碰撞位置识别结果，包括：

7.根据权利要求1-6中任意一项所述的车辆事故维修配件推荐方法，其特征在于，基于所述多模态碰撞关联数据和多个所述碰撞位置识别结果，得到维修配件推荐结果，包括：

8.根据权利要求1-6中任意一项所述的车辆事故维修配件推荐方法，其特征在于，所述车辆事故维修配件推荐方法还包括：

9.根据权利要求8所述的车辆事故维修配件推荐方法，其特征在于，所述车辆事故维修配件推荐方法还包括：

10.根据权利要求1-6中任意一项所述的车辆事故维修配件推荐方法，其特征在于，所述车辆事故维修配件推荐方法还包括：

11.一种车辆事故维修配件推荐装置，其特征在于，包括：

12.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器，其中：

13.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机可读指令，当所述计算机可读指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备实现如权利要求1至10中任意一项所述的车辆事故维修配件推荐方法。

14.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质承载有一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被电子设备执行时，能够使所述电子设备实现如权利要求1至10中任意一项所述的车辆事故维修配件推荐方法。