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基于人工智能无监督学习K‑means方法建立不同车型分零件远程定损系统及方法

摘要

基于人工智能无监督学习K‑means方法建立不同车型分零件远程定损系统及方法,属于车辆定损领域,为了解决车辆碰撞后,对于零件检测的问题,技术要点是:零件检测子系统,判断车辆碰撞时零件所产生的损伤等级;所述零件检测子系统对零件训练数据进行学习从而生成零件模型,所述零件模型建立使用无监督学习K‑means方法。效果是:上述技术方案,可以实现对于车辆碰撞的零件检测,在远程定损的这个技术领域使用了机器学习的方法,针对的机器学习方法,在定损过程中,判别的准确率上得以提升。

著录项

  • 公开/公告号CN106067036A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-11-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连楼兰科技股份有限公司;

    申请/专利号CN201610365655.8

  • 发明设计人 田雨农;刘俊俍;

    申请日2016-05-27

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构21235 大连智高专利事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人李猛

  • 地址 116023 辽宁省大连市高新园区汇贤园7号腾飞园2期11层

  • 入库时间 2023-06-19 00:43:59

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20160527

    实质审查的生效

  • 2016-11-02

    公开

    公开

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