本发明属于图像识别，具体涉及一种摩托车险线上智能出单处理方法。
背景技术：
1、随着互联网技术的发展，摩托车保险业务也从传统的线下纸质出单流程转为线上出单，车主在购买摩托车险时，可上传车主身份证、行驶证、行驶证等包含各种证件图像的承保影像，然后由审核人员进行人工审核，并将证件中的一些关键信息如车主姓名、身份证号以及车辆车牌号等录入系统以生成摩托车险保险订单。
2、然而，采用这样的方式需要手动录入订单信息，这一过程需要耗费大量的人力成本，且保险订单的出单速度较慢，增加了保险公司的运营成本，降低了客户的使用体验。
3、因此，如何提供一种有效的方案，以提高保险订单的出单效率，降低运营成本，已成为现有技术中一亟待解决的难题。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种摩托车险线上智能出单处理方法，用以解决现有技术中存在的上述问题。
2、为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
3、第一方面，本发明提供了一种摩托车险线上智能出单处理方法，包括：
4、接收购买摩托车险的车主所上传的多个承保影像，每个承保影像中包括一种证件图像；
5、通过边缘轮廓识别，提取出所述多个承保影像中的证件图像；
6、确定出各证件图像中的目标像素点，其中任一证件图像中的目标像素点为所述任一证件图像中位于所述任一证件图像的指定对角线上的像素点；
7、基于像素坐标，对各证件图像中的目标像素点进行排序，得到各证件图像的目标像素点序列；
8、提取各证件图像的目标像素点序列中，所有目标像素点所对应的积分图值，得到各证件图像所对应的积分图值序列；
9、基于各证件图像所对应的积分图值序列，确定出各证件图像所对应的证件类型；
10、基于各证件图像所对应的证件类型，确定出各证件图像的关键信息区域以及关键信息区域所对应的信息类型；
11、通过光学字符识别，识别出各证件图像的关键信息区域内的文本信息；
12、基于各证件图像的关键信息区域内的文本信息以及关键信息区域所对应的信息类型，生成摩托车险保险订单。
13、基于上述公开的内容，本发明通过接收购买摩托车险的车主所上传的多个承保影像，每个承保影像中包括一种证件图像；通过边缘轮廓识别，提取出多个承保影像中的证件图像；确定出各证件图像中的目标像素点，其中任一证件图像中的目标像素点为任一证件图像中位于所述任一证件图像的指定对角线上的像素点；基于像素坐标，对各证件图像中的目标像素点进行排序，得到各证件图像的目标像素点序列；提取各证件图像的目标像素点序列中，所有目标像素点所对应的积分图值，得到各证件图像所对应的积分图值序列；基于各证件图像所对应的积分图值序列，确定出各证件图像所对应的证件类型；基于各证件图像所对应的证件类型，确定出各证件图像的关键信息区域以及关键信息区域所对应的信息类型；通过光学字符识别，识别出各证件图像的关键信息区域内的文本信息；基于各证件图像的关键信息区域内的文本信息以及关键信息区域所对应的信息类型，生成摩托车险保险订单。如此，可自动识别出承保影像中各种证件图像所对应的证件类型，并可自动提取出各种证件图像中的文本信息以及识别文本信息所对应的信息类型，从而自动生成摩托车险保险订单，无需手动录入，降低保险公司的运营成本，提高保险订单的出单效率，提升客户的使用体验。
14、在一个可能的设计中，任一证件图像的指定对角线为所述任一证件图像的从左上角到右下角方向的对角线；
15、所述基于像素坐标，对各证件图像中的目标像素点进行排序，包括：
16、基于像素坐标，按照像素横坐标小的目标像素点先于像素横坐标大的目标像素点，像素横坐标相同两个目标像素点中，所对应像素纵坐标小的目标像素点先于像素纵坐标大的目标像素点的顺序，对各证件图像中的目标像素点进行排序。
17、在一个可能的设计中，所述提取各证件图像的目标像素点序列中，所有目标像素点所对应的积分图值，得到各证件图像所对应的积分图值序列，包括：
18、提取各证件图像的目标像素点序列中，所有目标像素点所对应的积分图值；
19、基于目标像素点在目标像素点序列中的排序顺序，将各证件图像的所有目标像素点所对应的积分图值进行组合，得到各证件图像所对应的积分图值序列；
20、其中，证件图像中目标像素点所对应的积分图值为，表示证件图像中像素坐标为（i，j）的目标像素点所对应的积分图值，表示证件图像中像素坐标为（i，j）的像素点所对应的灰度值或二值化值。
21、在一个可能的设计中，所述基于各证件图像所对应的积分图值序列，确定出各证件图像所对应的证件类型，包括：
22、基于各证件图像所对应的积分图值序列，确定出各证件图像所对应的积分图值分布曲线；
23、将各证件图像所对应的积分图值分布曲线，与已知证件类型的样本证件图像所对应的积分图值分布曲线进行相似度计算，确定出各证件图像所对应的证件类型；或
24、将各证件图像所对应的积分图值序列作为预先训练的证件类型识别模型的输入进行运算，得到各证件图像所对应的证件类型；
25、其中，所述证件类型识别模型是以已知证件类型的样本证件图像所对应的积分图值序列作为样本输入，样本证件图像为各类证件类型的置信度作为输出进行训练得到的。
26、在一个可能的设计中，在确定出各证件图像中的目标像素点之前，所述方法还包括：
27、将各证件图像进行角度调整后转换为指出尺寸。
28、在一个可能的设计中，在提取各证件图像的目标像素点序列中，所有目标像素点所对应的积分图值之前，所述方法还包括：
29、将各证件图像转换为灰度图像或二值化图像。
30、在一个可能的设计中，所述多个承保影像中的证件图像包括身份证图像、营业执照图像、驾驶证图像、行驶证图像和/或车辆合格证图像。
31、第二方面，本发明提供了一种摩托车险线上智能出单处理装置，包括：
32、接收单元，用于接收购买摩托车险的车主所上传的多个承保影像，每个承保影像中包括一种证件图像；
33、第一提取单元，用于通过边缘轮廓识别，提取出所述多个承保影像中的证件图像；
34、第一确定单元，用于确定出各证件图像中的目标像素点，其中任一证件图像中的目标像素点为所述任一证件图像中位于所述任一证件图像的指定对角线上的像素点；
35、排序单元，用于基于像素坐标，对各证件图像中的目标像素点进行排序，得到各证件图像的目标像素点序列；
36、第二提取单元，用于提取各证件图像的目标像素点序列中，所有目标像素点所对应的积分图值，得到各证件图像所对应的积分图值序列；
37、第二确定单元，用于基于各证件图像所对应的积分图值序列，确定出各证件图像所对应的证件类型；
38、第三确定单元，用于基于各证件图像所对应的证件类型，确定出各证件图像的关键信息区域以及关键信息区域所对应的信息类型；
39、识别单元，用于通过光学字符识别，识别出各证件图像的关键信息区域内的文本信息；
40、生成单元，用于基于各证件图像的关键信息区域内的文本信息以及关键信息区域所对应的信息类型，生成摩托车险保险低订单。
41、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如上述第一方面或第一方面任一可能设计所述的摩托车险线上智能出单处理方法。
42、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行第一方面或第一方面任一可能设计所述的摩托车险线上智能出单处理方法。
43、第五方面，本发明提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面或第一方面任一可能设计所述的摩托车险线上智能出单处理方法。
44、有益效果：
45、本发明可自动识别出承保影像中各种证件图像所对应的证件类型，并可自动提取出各种证件图像中的文本信息以及识别文本信息所对应的信息类型，从而自动生成摩托车险保险订单，无需手动录入，降低保险公司的运营成本，提高保险订单的出单效率，提升客户的使用体验，便于实际应用和推广。
1.一种摩托车险线上智能出单处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的摩托车险线上智能出单处理方法，其特征在于，任一证件图像的指定对角线为所述任一证件图像的从左上角到右下角方向的对角线；
3.根据权利要求1所述的摩托车险线上智能出单处理方法，其特征在于，所述提取各证件图像的目标像素点序列中，所有目标像素点所对应的积分图值，得到各证件图像所对应的积分图值序列，包括：
4.根据权利要求1所述的摩托车险线上智能出单处理方法，其特征在于，所述基于各证件图像所对应的积分图值序列，确定出各证件图像所对应的证件类型，包括：
5.根据权利要求1所述的摩托车险线上智能出单处理方法，其特征在于，在确定出各证件图像中的目标像素点之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的摩托车险线上智能出单处理方法，其特征在于，在提取各证件图像的目标像素点序列中，所有目标像素点所对应的积分图值之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的摩托车险线上智能出单处理方法，其特征在于，所述多个承保影像中的证件图像包括身份证图像、营业执照图像、驾驶证图像、行驶证图像和/或车辆合格证图像。
8.一种摩托车险线上智能出单处理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1～7任意一项所述的摩托车险线上智能出单处理方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或所述指令在被计算机执行时实现如权利要求1～7任意一项所述的摩托车险线上智能出单处理方法。
