基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法、系统以及设备与流程

1.本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法、系统以及设备。


背景技术：

2.随着金融科技赋能保险领域，一些业务场景由于高重复率和经验导向的特性非常适合运用人工智能进行替代，为保险企业在未来的系统智能化升级过程中起到了降本增效的作用。对于保险理赔来说，理赔材料的图像质量控制，直接影响到理赔的定损、核赔等后续流程的时效，同时对于保险公司内部风险控制反欺诈具有重要的意义。保险行业一定程度上属于人员密集型行业，中国保险企业的人力成本大约占总成本的30％，通过系统检测进行理赔材料的图像质量控制一定意义上节省了大量重复的人力劳动，直接降低了企业的盈利水平。因此理赔材料图像质量控制对于保险公司理赔系统的智能化具有重要的意义。
3.但是，在保险审核材料中，有许多需要客户上传材料原件来作为上传凭证，为此需要去判断客户上传的照片是否为原件。而在现有领域中，往往通过人工鉴别的方式来判断客户上传的图像是原件还是复印件。这种方式的效率低，人力成本较高。


技术实现要素：

4.本发明的目的之一在于提供一种基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法、系统以及设备，能够针对保险审核材料的原件复印件判断，可以大大提高该领域鉴别原件的效率，节省开支，辅助业务人员更好地跟进流程，提高效率。
5.为了实现本发明的至少一个发明目的，本发明提供了一种基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法，所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法包括以下步骤：
6.检测并获取保险审核材料的图像；
7.执行基于计算机视觉的色彩鉴别；
8.计算保险审核材料的综合色彩度量值；
9.根据保险审核材料的综合色彩度量值判断保险审核材料的图像是否为彩色图像，当图像被判断为是彩色图像时，将输入的图像材料分类为原件；
10.执行基于计算机视觉的红章检测；当图像被判断为含有红章或者彩色章时，将输入的图像材料分类为原件；当图像被判断为不含有红章或者彩色章时，将输入的图像材料分类为复印件；以及
11.输出保险审核材料鉴定结果。
12.在一些实施例中，其中所述执行基于计算机视觉的色彩鉴别步骤中，选用对立色彩空间中像素强度值和其值的平均值和标准差计算出图像的色彩度量值。
13.在一些实施例中，其中所述计算保险审核材料的综合色彩度量值步骤中，对立色
彩空间的图像度量值的计算公式为：
14.rg＝r
‑
g
15.yb＝1/2(r g)
‑
b
16.其中，r是红色色彩度量值，g是绿色色彩度量值，b是蓝色色彩度量值。rg和yb为对立色彩空间的综合度量值。
17.在一些实施例中，其中所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法的所述计算保险审核材料的综合色彩度量值步骤中处理后的综合色彩度量值c的计算公式为：
18.c＝σ
rgyb
0.3
×
μ
rgyb
19.其中，标准差
20.其中，平均值
21.在一些实施例中，其中还包括步骤：预设色彩度量值范围，当保险审核材料的综合色彩度量值高于预设的色彩度量值范围时，保险审核材料图像被分类为原件；其中，所述执行基于计算机视觉的红章检测步骤中，获取保险审核材料图像的rgb通道值，检测是否含有彩色像素，如果含有彩色像素，则保险审核材料图像被判断为含有彩色章，被分类为原件。
22.根据本发明的另一方面，还提供了一种基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定设备，包括：
23.存储器，用于存储软件应用程序，
24.处理器，用于执行所述软件应用程序，所述软件应用程序的各程序相对应地执行所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法中的步骤。
25.根据本发明的另一方面，还提供了一种基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法系统，所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法系统包括保险审核材料鉴定客户子系统以及保险审核材料鉴定服务子系统，所述保险审核材料鉴定服务子系统检测并获取所述保险审核材料鉴定客户子系统输入的保险审核材料的图像，执行基于计算机视觉的色彩鉴别以及基于计算机视觉的红章检测，将保险审核材料的图像分类为原件和复印件，并反馈输出至所述保险审核材料鉴定客户子系统，其中所述保险审核材料鉴定服务子系统包括保险审核材料鉴定计算模型模块以及保险审核材料图像分类模块，所述保险审核材料鉴定计算模型模块构建保险审核材料鉴定计算模型，计算保险审核材料图像的综合色彩度量值，所述保险审核材料图像分类模块根据保险审核材料图像的综合色彩度量值将保险审核材料的图像分类为原件和复印件，其中所述保险审核材料鉴定计算模型模块中保险审核材料图像的综合色彩度量值c的计算公式为：c＝σ
rgyb
0.3
×
μ
rgyb
，其中σ
rgyb
为图像的对立色彩空间的综合度量值的标准差，μ
rgyb
为图像的对立色彩空间的综合度量值平均值。
26.在一些实施例中，其中图像的对立色彩空间的综合度量值的标准差σ
rgyb
和平均值μ
rgyb
的计算公式为：
27.rg＝r
‑
g
28.yb＝1/2(r g)
‑
b
[0029][0030][0031]
其中，r是红色色彩度量值，g是绿色色彩度量值，b是蓝色色彩度量值。rg和yb表示对立色彩空间的综合度量值。
[0032]
在一些实施例中，其中所述保险审核材料鉴定服务子系统还包括红章检测模块，所述红章检测模块被配置为：执行基于计算机视觉的红章检测；其中当图像被判断为含有红章或者彩色章时，所述保险审核材料图像分类模块将输入的图像材料分类为原件；当图像被判断为不含有红章或者彩色章时，所述保险审核材料图像分类模块将输入的图像材料分类为复印件。
[0033]
在一些实施例中，其中所述保险审核材料鉴定服务子系统的所述红章检测模块获取保险审核材料图像的rgb通道值，检测是否含有彩色像素，如果含有彩色像素，则保险审核材料图像被判断为含有彩色章。
附图说明
[0034]
图1是根据本发明的一个实施例的一种基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0035]
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。
[0036]
可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。
[0037]
本发明为涉及计算机程序的发明。如图1所示为基于本发明的一种基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法的流程图，阐述了为解决本发明提出的问题，以计算机程序处理流程为基础，通过计算机执行按上述流程编制的计算机程序，对计算机外部对象或者内部对象进行控制或处理的解决方案。通过本发明的基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法，能够利用计算机系统，针对保险审核材料的原件复印件判断，可以大大提高该领域鉴别原件的效率，节省开支，辅助业务人员更好地跟进流程，提高效率。可以理解的是，本发明所称“计算机”不仅仅指台式电脑、笔记本电脑、平板等设备，还包括其他能够按照程序运行，处理数据的智能电子设备。
[0038]
具体地，所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法包括以下步骤：
[0039]
检测并获取保险审核材料的图像；
[0040]
执行基于计算机视觉的色彩鉴别；
[0041]
计算保险审核材料的综合色彩度量值；
[0042]
根据保险审核材料的综合色彩度量值判断保险审核材料的图像是否为彩色图像，当图像被判断为是彩色图像时，将输入的图像材料分类为原件；
[0043]
执行基于计算机视觉的红章检测；
[0044]
当图像被判断为含有红章或者彩色章时，将输入的图像材料分类为原件；当图像被判断为不含有红章或者彩色章时，将输入的图像材料分类为复印件；以及
[0045]
输出保险审核材料鉴定结果。
[0046]
更具体地，所述执行基于计算机视觉的色彩鉴别步骤中，使用opencv和python执行色彩度量鉴别，优选地，选用对立色彩空间(opponent color spaces)中像素强度值和其值的平均值和标准差来计算出图像的色彩度量值。
[0047]
更具体地，所述计算保险审核材料的综合色彩度量值步骤中，对立色彩空间的图像度量值的计算如下所示：
[0048]
rg＝r
‑
g
[0049]
yb＝1/2(r g)
‑
b
[0050]
其中r是红色色彩度量值，g是绿色色彩度量值，b是蓝色色彩度量值。rg和yb表示对立色彩空间的综合度量值。
[0051]
标准差σ
rgyb
和平均值μ
rgyb
的计算公式如下所示：
[0052][0053][0054]
其中c为所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法的所述计算保险审核材料的综合色彩度量值步骤中处理后的综合色彩度量值，计算公式如下：
[0055]
c＝σ
rgyb
0.3
×
μ
rgyb
[0056]
在具体的实施例中，通过以上计算公式，可以计算出审核材料的色彩度量值，该值越高，例如高于预设的色彩度量值范围时，则该图像为彩色图片，反之则为复印件。
[0057]
由于并不是只有彩色图像才是原件，具有法律效应的红章/彩色章图像也能够被分类为原件。所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法中，所述执行基于计算机视觉的红章检测步骤通过判断该图像是否含有红章或者彩色章来判断该图像是否为原件。在具体的实施例中，通过使用opencv，获取该图像的rgb通道值，检测是否含有彩色像素，从而判断其是否含有彩色章。
[0058]
进一步地，保险审核材料的图像被分类为原件和复印件，并且输出结果。
[0059]
本领域的技术人员能够理解的是，可以以方法、系统或计算机程序产品的形式提供本发明的实施例。因此，本发明所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法可采取全硬件实施例、全软件实施例，或者组合软件和硬件的实施例的形式。
[0060]
本领域的技术人员可以理解的是，本发明的所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法可以通过硬件、软件，或者软、硬件结合来实现。本发明可以在至少一个计算机系统中以集中方式实现，或者由分布在几个互连的计算机系统中的不同部分以分散方式实现。任何可以实现方法的计算机系统或其它设备都是可适用的。常用软硬件的结合可以是安装有计算机程序的通用计算机系统，通过安装和执行程序控制计算机系统，使其
按方法运行。
[0061]
本发明可以嵌入在计算机程序产品中，它包括使此处描述的方法得以实施的所有特征。所述计算机程序产品被包含在一个或多个计算机可读存储介质中，所述计算机可读存储介质具有包含于其中的计算机可读程序代码。根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时能够执行本发明的方法的步骤。计算机存储介质是计算机存储器中用于存储某种不连续物理量的媒体。计算机存储介质包括但不限于半导体、磁盘存储器、磁芯、磁鼓、磁带、激光盘等。本领域的技术人员可以理解的是，计算机存储介质并不局限于前述举例，前述例子仅仅作为举例而并不限于本发明。
[0062]
根据本发明的另一方面，还提供了一种基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定设备，该设备包括：软件应用程序、用于存储软件应用程序的存储器，以及处理器，用于执行该软件应用程序。该软件应用程序的各程序能够相对应地执行本发明的所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法中的步骤。
[0063]
硬件和软件的典型的结合可以是带有计算机程序的通用计算机系统，当程序被加载并被执行时，控制计算机系统，从而可以执行本发明揭露的方法。
[0064]
本领域的技术人员可以理解的是，该医学检验数据的智能分析设备可以被体现为台式电脑、笔记本、移动智能设备等，但是前述仅仅作为举例，还包括其他搭载有本发明的该软件应用程序的智能分析设备。
[0065]
与本发明方法的实施例相对应，根据本发明的另一方面，还提供了一种基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法系统，所述系统为本发明的所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定方法在计算机程序改进上的应用。
[0066]
具体地，在具体的实施例中，所述基于灰度和色彩鉴别算法的保险审核材料鉴定系统包括保险审核材料鉴定客户子系统以及保险审核材料鉴定服务子系统，所述保险审核材料鉴定服务子系统检测并获取所述保险审核材料鉴定客户子系统输入的保险审核材料的图像，执行基于计算机视觉的色彩鉴别以及基于计算机视觉的红章检测，将保险审核材料的图像分类为原件和复印件，并反馈输出至所述保险审核材料鉴定客户子系统，其中所述保险审核材料鉴定服务子系统包括保险审核材料鉴定计算模型模块以及保险审核材料图像分类模块，所述保险审核材料鉴定计算模型模块构建保险审核材料鉴定计算模型，计算保险审核材料图像的综合色彩度量值，所述保险审核材料图像分类模块根据保险审核材料图像的综合色彩度量值将保险审核材料的图像分类为原件和复印件，其中所述保险审核材料鉴定计算模型模块中保险审核材料图像的综合色彩度量值c的计算公式为：c＝σ
rgyb
0.3
×
μ
rgyb
，其中σ
rgyb
为图像的对立色彩空间的综合度量值的标准差，μ
rgyb
为图像的对立色彩空间的综合度量值平均值。
[0067]
更具体地，图像的对立色彩空间的综合度量值的标准差σ
rgyb
和平均值μ
rgyb
的计算公式为：
[0068]
rg＝r
‑
g
[0069]
yb＝1/2(r g)
‑
b
[0070]
[0071][0072]
其中r是红色色彩度量值，g是绿色色彩度量值，b是蓝色色彩度量值。rg和yb表示对立色彩空间的综合度量值。
[0073]
在本发明的这个具体实施例中，使用opencv和python实现色彩度量鉴别，选用对立色彩空间(opponent color spaces)中像素强度值和其值的平均值和标准差来计算出图像的色彩度量值。
[0074]
进一步地，所述保险审核材料鉴定服务子系统还包括红章检测模块，所述红章检测模块被配置为：执行基于计算机视觉的红章检测；其中当图像被判断为含有红章或者彩色章时，所述保险审核材料图像分类模块将输入的图像材料分类为原件；当图像被判断为不含有红章或者彩色章时，所述保险审核材料图像分类模块将输入的图像材料分类为复印件。
[0075]
由于并不是只有彩色图像才是原件，具有法律效应的红章/彩色章图像也能够被分类为原件。所述保险审核材料鉴定服务子系统的所述红章检测模块通过判断该图像是否含有红章或者彩色章来判断该图像是否为原件。在具体的实施例中，通过使用opencv，获取该图像的rgb通道值，检测是否含有彩色像素，从而判断其是否含有彩色章。
[0076]
本领域的技术人员可以理解的是，已参考根据本发明的方法、系统及计算机程序产品的流程图和/或方框图说明了本发明。流程图和/或方框图中的每个方框，以及流程图和/或方框图中的方框的组合显然可由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、嵌入式处理器或者其他可编程的数据处理设备的处理器，以产生一台机器，从而指令(所述指令通过计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器)产生用于实现在流程图和/或方框图的一个或多个方框中规定的功能的装置。
[0077]
本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离该原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。