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公开(公告)号：CN116030484A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310017922.2
申请日：2023-01-06
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种驾照日期数字识别方法及装置，涉及字符和模式识别技术领域；方法包括获得驾照日期部分的待处理图像，输入基于先验知识的双CNN的识别网络获得每一位置的数字，识别网络包括依次连接的均值滤波器、第一CNN结构、第二CNN结构、第一全连接层、第二全连接层和输出层，两个CNN结构相同，两个全连接层相同，CNN结构包括依次连接的卷积层、最大池化层、卷积层和最大池化层，输出层添加有先验知识，先验知识包括年份的前三位为194至202中的任意一项、月份不超过12和日期不超过31；装置包括识别模块，其通过带有先验知识的双CNN的神经网络进行识别，实现驾照日期识别效率高、效果好。
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公开(公告)号：CN115984786A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310008443.4
申请日：2023-01-04
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06V20/54 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/774
Abstract: 本申请提供了一种车辆损伤检测方法及装置、终端、存储介质，本申请属于车辆检测技术领域，该车辆损伤检测方法包括：获取待检测的目标车辆损伤图像；将目标车辆损伤图像输入预设的车辆损伤检测模型中，获得目标车辆损伤图像的损伤检测结果；其中，车辆损伤检测模型用于生成目标车辆损伤图像的分类特征图和确定目标车辆损伤图像的共现因果图，并基于分类特征图和共现因果图输出目标车辆损伤图像的损伤检测结果。本申请能够有效提高车辆损伤检测结果准确度。
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公开(公告)号：CN117991108B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410406108.4
申请日：2024-04-07
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开一种基于数据的动力电池损伤检测方法，包括：读取车辆的电池数据；接收汽车动力电池大数据平台的数据，将汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行实时数据交互；对汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行预处理；构建损伤诊断模型，其中损伤诊断模型能够根据场景定义构建多个指标，从而对动力电池电芯级的异常状态进行预测，并结合损伤逻辑和/或行业经验方案输出对于动力电池电芯级的维修建议，其中，多个指标包括：电池的温度一致性、电压一致性、绝缘漏电和电芯状态特征；基于预处理后的汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据以及损伤诊断模型对动力电池损伤情况进行检测。还公开了对应的检测系统。
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公开(公告)号：CN116434047B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310322396.0
申请日：2023-03-29
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于数据处理的车辆损伤范围确定方法及系统，属于车辆数据特征识别与处理技术领域。方法包括步骤S100：获取目标图片；S200：识别车辆损伤区域的闭合轮廓；S300：建立平面坐标系；S400：确定闭合轮廓最小水平方向坐标值Xmin、最大水平方向坐标值Xmax、最小垂直方向坐标值Ymin以及最大垂直方向坐标值Ymax；S500：确定矩形定位点ABCD；S600：更新所述矩形ABCD的边界范围，得到更新多边形；S700：基于更新多边形，确定车辆损伤范围。本发明可以自动根据车损图片结合损伤位置和轮廓(56)对比文件I. Shirokov;A. Azarov;E. Shirokova.《Localization and Determination of theNature and Size of Damage of the ShipBody Plating》《.2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering andModern Technologies (FarEastCon)》.2019,全文.
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公开(公告)号：CN116126547B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310408692.2
申请日：2023-04-18
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种车辆数据处理方法及系统，属于车辆数据特征识别与处理技术领域。方法包括步骤S100：接收待处理的车辆数据；待处理车辆数据包括对话数据和非对话数据；所述对话数据为由语音对话引擎激活后接收的待处理数据；所述非对话数据为用户直接输入的待处理数据；S200：基于待处理车辆数据的处理属性，启动待处理进程；S300：通过所述待处理进程对所述待处理车辆数据进行处理，得出处理结果。车辆数据处理系统包括车辆数据接收单元、进程启动单元、数据处理单元和结果反馈单元。本发明可以识别不同的车辆待处理的处理属性从而确定处理需求，能够提高车载系统的用户体验，并可以随着用户的反馈自适应学习更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116126547A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310408692.2
申请日：2023-04-18
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出一种车辆数据处理方法及系统，属于车辆数据特征识别与处理技术领域。方法包括步骤S100：接收待处理的车辆数据；待处理车辆数据包括对话数据和非对话数据；所述对话数据为由语音对话引擎激活后接收的待处理数据；所述非对话数据为用户直接输入的待处理数据；S200：基于待处理车辆数据的处理属性，启动待处理进程；S300：通过所述待处理进程对所述待处理车辆数据进行处理，得出处理结果。车辆数据处理系统包括车辆数据接收单元、进程启动单元、数据处理单元和结果反馈单元。本发明可以识别不同的车辆待处理的处理属性从而确定处理需求，能够提高车载系统的用户体验，并可以随着用户的反馈自适应学习更新。
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公开(公告)号：CN116012075B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310314663.X
申请日：2023-03-29
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G06Q30/0282 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
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公开(公告)号：CN117991108A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410406108.4
申请日：2024-04-07
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开一种基于数据的动力电池损伤检测方法，包括：读取车辆的电池数据；接收汽车动力电池大数据平台的数据，将汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行实时数据交互；对汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据进行预处理；构建损伤诊断模型，其中损伤诊断模型能够根据场景定义构建多个指标，从而对动力电池电芯级的异常状态进行预测，并结合损伤逻辑和/或行业经验方案输出对于动力电池电芯级的维修建议，其中，多个指标包括：电池的温度一致性、电压一致性、绝缘漏电和电芯状态特征；基于预处理后的汽车动力电池大数据平台的数据和车辆的电池数据以及损伤诊断模型对动力电池损伤情况进行检测。还公开了对应的检测系统。
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公开(公告)号：CN115631002B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202211572702.8
申请日：2022-12-08
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G06Q30/0283 , G06Q40/08 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本申请提供的一种基于计算机视觉的车险智能定损方法及系统，涉及计算机技术领域，该方法包括：根据目标车辆对应的理赔请求，获取所述目标车辆的定损图像和定损视频；将所述定损图像输入至车险定损模型，得到所述目标车辆的车型和定损部位；将所述定损视频输入至所述车险定损模型，得到所述目标车辆的定损信息和定损评分；基于所述车型、所述定损部位和所述定损评分，得到初始定损策略和初始定损金额；基于所述目标车辆的维修信息和用户反馈信息，对所述初始定损策略和所述初始定损金额进行调整，得到目标定损策略和目标定损金额。本申请能够提升车辆定损、理赔的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116128484B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310218201.8
申请日：2023-03-08
Applicant: 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06T7/00 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的汽车剩余维修时间确定方法及系统，涉及神经网络技术领域，通过所述汽车损伤后的外观图像使用卷积神经网络模型确定汽车损伤度，基于所述维修人员信息使用深度神经网络模型确定所述维修人员的熟练度，最后基于所述汽车损伤度、所述维修人员的熟练度和所述汽车维修监控视频使用长短期神经网络模型确定所述汽车剩余维修时间，从而能够准确的确定汽车剩余维修时间。
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