业务处理方法、装置及设备与流程

本技术实施例涉及人工智能，尤其涉及一种业务处理方法、装置及设备。

背景技术：

1、为了避免对某个对象(例如，肉牛)重复进行某项业务处理(例如，核赔处理)，企业可以将该对象与历史数据库中已进行该项业务处理的多个历史对象进行匹配处理，以确定该对象是否重复进行了该项业务处理。

2、在相关技术中，通常采用人工核验的方式，对该对象与历史数据库中已进行该项业务处理的多个历史对象进行匹配处理。

3、然而，当该项业务的业务处理请求较多时，若采用人工核验方式对每个业务处理请求中的对象进行匹配处理，需要浪费大量的人力和时间成本，且采用人工核验方式进行匹配处理的准确度较低，有可能导致需要重复对某个对象进行匹配处理，导致业务处理的效率较低。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种业务处理方法、装置及设备，用以解决相关技术中采用人工核验方式导致的业务处理效率低的问题。

2、第一方面，本技术实施例提供一种业务处理方法，包括：

3、获取目标对象的目标图像，所述目标图像包括所述目标对象的多个预设部位对应的多个目标部位图像；

4、根据所述目标图像，确定所述目标对象对应的初始向量组；

5、将所述初始向量组与历史数据库中各历史向量组进行匹配处理，得到匹配结果，所述历史向量组为历史对象对应的向量组；

6、根据所述匹配结果，确定所述目标对象的业务处理结果。

7、在一种可能的实现方式中，根据所述匹配结果，确定所述目标对象的业务处理结果，包括：

8、响应于所述匹配结果为匹配成功，根据所述目标图像确定所述目标对象对应的目标向量组，并根据所述目标向量组和所述历史数据库中的目标历史向量组，确定所述业务处理结果，所述目标历史向量组包括第一向量组，所述第一向量组与所述初始向量组之间的相似度大于或等于预设阈值；

9、响应于所述匹配结果为匹配失败，对所述目标对象进行业务处理，得到所述业务处理结果。

10、在一种可能的实现方式中，根据所述目标图像确定所述目标对象对应的目标向量组，包括：

11、根据所述目标图像，确定多个局部部位对应的多个目标特征向量；

12、根据所述多个目标特征向量，确定所述目标向量组。

13、在一种可能的实现方式中，针对任意一个局部部位，确定所述局部部位对应的目标特征向量，包括：

14、确定所述局部部位对应的目标预设部位，所述目标预设部位包括所述局部部位；

15、对所述目标图像中所述目标预设部位对应的目标部位图像进行分割处理，得到所述局部部位对应的局部图像；

16、对所述局部图像进行向量化处理，得到所述局部部位对应的目标特征向量。

17、在一种可能的实现方式中，所述目标历史向量组还包括第二向量组；根据所述目标向量组和所述历史数据库中的目标历史向量组，确定所述业务处理结果，包括：

18、计算所述目标向量组和所述第二向量组的相似度；

19、若所述相似度大于或等于所述预设阈值，则向人工审核平台发送所述目标对象对应的业务处理请求，以请求所述人工审核平台对所述目标对象进行业务处理，得到所述业务处理结果；

20、若所述相似度小于所述预设阈值，则对所述目标对象进行业务处理，得到所述业务处理结果。

21、在一种可能的实现方式中，将所述初始向量组与历史数据库中各历史向量组进行匹配处理，得到匹配结果，包括：

22、计算所述初始向量组与所述历史数据库中各历史向量组之间的相似度；

23、若所述历史数据库中存在目标历史向量组，则确定所述匹配结果为匹配成功，所述目标历史向量组包括第一向量组，所述第一向量组与所述初始向量组之间的相似度大于或等于预设阈值；

24、若所述历史数据库中未存在所述目标历史向量组，则确定所述匹配结果为匹配失败。

25、在一种可能的实现方式中，根据所述目标图像，确定所述目标对象对应的初始向量组，包括：

26、针对任意一个预设部位，对所述目标图像中所述预设部位对应的目标部位图像进行特征提取处理和向量化处理，得到所述预设部位对应的初始特征向量；

27、根据所述多个预设部位对应的多个初始特征向量，确定所述初始向量组。

28、在一种可能的实现方式中，获取目标对象的目标图像，包括：

29、获取所述目标对象的初始图像，所述初始图像包括所述目标对象的多个预设部位对应的多个初始部位图像；

30、针对任意一个预设部位，对所述初始图像中所述预设部位对应的初始部位图像进行预处理，得到所述预设部位对应的目标部位图像，所述预处理包括如下至少一种：目标检测处理、分割处理、校正处理和均衡处理。

31、第二方面，本技术实施例提供一种业务处理装置，所述业务处理装置包括：

32、获取模块，用于获取目标对象的目标图像，所述目标图像包括所述目标对象的多个预设部位对应的多个目标部位图像；

33、确定模块，用于根据所述目标图像，确定所述目标对象对应的初始向量组；

34、匹配模块，用于将所述初始向量组与历史数据库中各历史向量组进行匹配处理，得到匹配结果，所述历史向量组为历史对象对应的向量组；

35、所述确定模块，还用于根据所述匹配结果，确定所述目标对象的业务处理结果。

36、在一种可能的实现方式中，所述确定模块具体用于：

37、响应于所述匹配结果为匹配成功，根据所述目标图像确定所述目标对象对应的目标向量组，并根据所述目标向量组和所述历史数据库中的目标历史向量组，确定所述业务处理结果，所述目标历史向量组包括第一向量组，所述第一向量组与所述初始向量组之间的相似度大于或等于预设阈值；

38、响应于所述匹配结果为匹配失败，对所述目标对象进行业务处理，得到所述业务处理结果。

39、在一种可能的实现方式中，所述确定模块具体还用于：

40、根据所述目标图像，确定多个局部部位对应的多个目标特征向量；

41、根据所述多个目标特征向量，确定所述目标向量组。

42、在一种可能的实现方式中，针对任意一个局部部位，所述确定模块具体还用于：

43、确定所述局部部位对应的目标预设部位，所述目标预设部位包括所述局部部位；

44、对所述目标图像中所述目标预设部位对应的目标部位图像进行分割处理，得到所述局部部位对应的局部图像；

45、对所述局部图像进行向量化处理，得到所述局部部位对应的目标特征向量。

46、在一种可能的实现方式中，所述目标历史向量组还包括第二向量组；所述确定模块具体还用于：

47、计算所述目标向量组和所述第二向量组的相似度；

48、若所述相似度大于或等于所述预设阈值，则向人工审核平台发送所述目标对象对应的业务处理请求，以请求所述人工审核平台对所述目标对象进行业务处理，得到所述业务处理结果；

49、若所述相似度小于所述预设阈值，则对所述目标对象进行业务处理，得到所述业务处理结果。

50、在一种可能的实现方式中，所述匹配模块具体用于：

51、计算所述初始向量组与所述历史数据库中各历史向量组之间的相似度；

52、若所述历史数据库中存在目标历史向量组，则确定所述匹配结果为匹配成功，所述目标历史向量组包括第一向量组，所述第一向量组与所述初始向量组之间的相似度大于或等于预设阈值；

53、若所述历史数据库中未存在所述目标历史向量组，则确定所述匹配结果为匹配失败。

54、在一种可能的实现方式中，所述确定模块具体还用于：

55、针对任意一个预设部位，对所述目标图像中所述预设部位对应的目标部位图像进行特征提取处理和向量化处理，得到所述预设部位对应的初始特征向量；

56、根据所述多个预设部位对应的多个初始特征向量，确定所述初始向量组。

57、在一种可能的实现方式中，所述获取模块具体用于：

58、获取所述目标对象的初始图像，所述初始图像包括所述目标对象的多个预设部位对应的多个初始部位图像；

59、针对任意一个预设部位，对所述初始图像中所述预设部位对应的初始部位图像进行预处理，得到所述预设部位对应的目标部位图像，所述预处理包括如下至少一种：目标检测处理、分割处理、校正处理和均衡处理。

60、第三方面，本技术提供一种业务处理设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；存储器存储有计算机执行指令；处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面中任一项所述的方法。

61、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面中任一项所述的方法。

62、第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时用于实现第一方面中任一项所述的方法。

63、本技术实施例提供的业务处理方法、装置及设备，该方法可以获取目标对象的目标图像，并根据该目标图像确定目标对象对应的初始向量组；还可以将该初始向量组与历史数据库中各历史向量组进行匹配处理，得到匹配结果，并基于匹配结果确定目标对象的业务处理结果。该方法可以基于目标对象的目标图像得到目标对象对应的初始向量组，并基于该初始向量组与各历史向量组进行匹配处理，使得目标对象的匹配处理的准确度更高，避免了对目标对象重复进行匹配处理，从而加快了目标对象基于匹配结果进行业务处理的速度，提高了业务处理的效率。