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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利图像造假识别方法、装置、计算机设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115346049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210993662.8，技术领域涉及：G06V10/28；该发明授权图像造假识别方法、装置、计算机设备及存储介质是由罗振珊设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像造假识别方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例属于人工智能领域，应用于图像检测领域中，涉及一种图像造假识别方法，包括对验车图片识别模型进行预训练和验证训练，并在预训练和验证训练阶段分别进行校验，获取当前用户上传的汽车事故认定图片组，将其输入训练完成的验车图片识别模型，进行图片造假识别，并通过模型输出结果对图片进行风控处理，采用验车图片识别模型处理用户上传的照片，通过分析照片中的主体车辆面积占比，识别出图集中是否包括造假图片，另一方面使用人工智能的检测方式识别造假图片，减少人工审核量，提高图片审核效率和准确性。

本发明授权图像造假识别方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像造假识别方法，其特征在于，包括下述步骤： 从公共数据集中采集若干张包含有汽车图像的图片，作为训练图集，输入验车图片识别模型； 利用所述验车图片识别模型中的特征提取子模型对所述训练图集中待检验图片进行特征提取，得到待检验图片中每一像素点对应的特征值； 基于所述特征值和所述验车图片识别模型中的预设概率图子模型对所述待检验图片中每一像素点进行类别预测，获取预测类别为汽车的各像素点，并基于所述预测类别对所述待检验图片中各像素点进行二值化处理； 基于所述二值化处理结果，计算各所述预测类别为汽车的各像素点占对应所述待检验图片的比例； 基于所述二值化处理结果和所述比例，对所述验车图片识别模型进行模型校验，获取预训练后的验车图片识别模型； 获取当前用户上传的汽车事故认定图片组，输入到所述预训练后的验车图片识别模型，得到所述认定图片组中各图片的目标比例，其中，所述认定图片组都包括：对汽车事故进行认定时，分别从车辆左前方、左后方、右前方、右后方、正前方拍摄获取的各方位至少一张事故图片； 基于所述目标比例和预设风控阈值，确定所述认定图片组中是否存在虚假图片，其中，所述预设风控阈值包括第一风控阈值和第二风控阈值，所述基于所述目标比例和预设风控阈值，确定所述认定图片组中是否存在虚假图片的步骤，具体包括： 基于所述目标比例获取当前图片组的变异系数，判断所述变异系数与所述第一风控阈值、第二风控阈值间的关系，其中，所述第一风控阈值大于所述第二风控阈值，所述基于所述目标比例获取当前图片组的变异系数的步骤，具体包括： 基于预设算法公式：,获取变异系数，其中，表示标准差函数，表示均值函数，表示所述认定图片组中各图片对应的所述比例，为正整数，表示所述认定图片组中图片的数量； 若所述变异系数大于所述第一风控阈值，则所述认定图片组中存在虚假图片； 若所述变异系数大于所述第二风控阈值且小于所述第一风控阈值，则发送所述认定图片组至人工复核； 若所述变异系数小于所述第二风控阈值，则所述认定图片组中不存在虚假图片。

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