【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能技術、金融科技，尤其涉及一種圖形壓縮方法、裝置、設備及介質。
技術介紹
1、在現代信息技術飛速發展的背景下，圖像壓縮技術已成為存儲和傳輸圖像數據的重要手段。然而，現有的圖像壓縮方法往往面臨著一個棘手的問題：如何在保證圖像質量的同時實現高效的數據壓縮。特別是在保險理賠過程中，對于圖像中的關鍵細節部分的清晰度要求極高，因為這些細節往往是判斷事故責任和損失程度的關鍵證據。
2、目前，許多圖像壓縮技術，如jpeg、png等，雖然能夠在一定程度上減少圖像文件的大小，但在壓縮過程中往往會犧牲圖像的質量。尤其是在高壓縮比例下，圖像中的一些細微特征和關鍵細節可能會變得模糊不清，這對于需要精確分析圖像內容的保險理賠工作來說無疑是一個巨大的挑戰。
3、為了解決這一問題，研究人員和工程師們正在不斷探索新的圖像壓縮技術。例如，通過對jpeg標準的改進，開發出了jpeg?2000、jpeg?xr等更為先進的圖像格式，這些格式在提供更高壓縮效率的同時，也能更好地保持圖像的細節和質量。然而，盡管已經有了這些進步，但目前還沒有一種圖像壓縮技術能夠完美地解決保險理賠過程中對圖像質量的高要求。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種圖像壓縮方法、裝置、計算機設備及介質，以解決保險理賠過程中對圖像質量的高要求。
2、第一方面，提供了一種圖像壓縮方法，包括：
3、獲取原始圖像；
4、使用預訓練的卷積神經網絡模型對所述原始圖像進行特征提取，得到
5、對所述關鍵主體進行圖像分割，得到關鍵區域和非關鍵區域；
6、將所述關鍵區域和所述非關鍵區域分別進行差異化壓縮，得到關鍵區域壓縮圖像和非關鍵區域壓縮圖像；
7、對所述關鍵區域壓縮圖像和所述非關鍵區域壓縮圖像進行圖像重建，恢復所述關鍵區域的細節特征，生成優化的壓縮圖像。
8、第二方面，提供了一種基于人工智能的圖像壓縮裝置，包括：
9、獲取模塊，用于獲取原始圖像；
10、提取模塊，用于使用預訓練的卷積神經網絡模型對所述原始圖像進行特征提取，得到關鍵主體；
11、分割模塊，用于對所述關鍵主體進行圖像分割，得到關鍵區域和非關鍵區域；
12、壓縮模塊，用于將所述關鍵區域和所述非關鍵區域分別進行差異化壓縮，得到關鍵區域壓縮圖像和非關鍵區域壓縮圖像；
13、重建模塊，用于對所述關鍵區域壓縮圖像和所述非關鍵區域壓縮圖像進行圖像重建，恢復所述關鍵區域的細節特征，生成優化的壓縮圖像。
14、第三方面，提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器中并可在處理器上運行的計算機程序，處理器執行計算機程序時實現上述圖像壓縮方法的步驟。
15、第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執行時實現上述圖像壓縮方法的步驟。
16、上述基于人工智能的圖像壓縮方法、裝置、計算機設備及存儲介質所實現的方案中，可以通過客戶端獲取原始圖像；使用預訓練的卷積神經網絡模型對所述原始圖像進行特征提取，得到關鍵主體；對所述關鍵主體進行圖像分割，得到關鍵區域和非關鍵區域；將所述關鍵區域和所述非關鍵區域進行差異化壓縮，得到壓縮圖像；對所述壓縮圖像進行圖像重建，恢復所述關鍵區域的細節特征，生成優化的壓縮圖像，在本專利技術中，針對保險理賠場景中對高分辨率照片的壓縮處理，開發了一種特別適用的方法。該方法采用先進的圖像處理技術，能夠在保持關鍵細節清晰度的同時，顯著減小圖像文件大小，有效降低存儲和傳輸成本。這一創新不僅提升了數據處理效率，還確保了理賠過程中所需圖像信息的準確傳遞。
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1.一種圖像壓縮方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述使用預訓練的卷積神經網絡模型對所述原始圖像進行特征提取，得到關鍵主體，包括：
3.如權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述對所述關鍵主體進行圖像分割，得到關鍵區域和非關鍵區域，包括：
4.如權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述將所述關鍵區域和所述非關鍵區域分別進行差異化壓縮，得到關鍵區域壓縮圖像和非關鍵區域壓縮圖像，包括：
5.如權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，對所述關鍵區域壓縮圖像和非關鍵區域壓縮圖像進行圖像重建，恢復所述關鍵區域的細節特征，生成優化的壓縮圖像，包括：
6.如權利要求4所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述調整所述非關鍵區域的壓縮級別，得到所述非關鍵區域壓縮圖像，包括：
7.如權利要求5所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述對抗網絡模型的訓練步驟，包括：
8.一種圖像壓縮裝置，其特征在于，包括：
9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述圖像壓縮方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種圖像壓縮方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述使用預訓練的卷積神經網絡模型對所述原始圖像進行特征提取，得到關鍵主體，包括：
3.如權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述對所述關鍵主體進行圖像分割，得到關鍵區域和非關鍵區域，包括：
4.如權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，所述將所述關鍵區域和所述非關鍵區域分別進行差異化壓縮，得到關鍵區域壓縮圖像和非關鍵區域壓縮圖像，包括：
5.如權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，對所述關鍵區域壓縮圖像和非關鍵區域壓縮圖像進行圖像重建，恢復所述關鍵區域的細節特征，生成優化的壓縮圖像，包括：
【專利技術屬性】
技術研發人員：舒潤嘯，
申請(專利權)人：中國平安財產保險股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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