本技術(shù)涉及人工智能開發(fā)與金融科技領(lǐng)域，尤其涉及數(shù)據(jù)評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、林業(yè)是重要的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)資源，但自然災(zāi)害和人為因素可能導(dǎo)致林木破壞和損失，給林業(yè)保險(xiǎn)公司帶來巨大的理賠壓力。目前，林業(yè)保險(xiǎn)公司采用的對(duì)于林業(yè)險(xiǎn)的損失評(píng)估方式，主要是依靠人工勘察和樣本調(diào)查的處理方式，這樣的處理方式需要花費(fèi)較長時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、整理和分析，導(dǎo)致存在效率低下、成本高昂等問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例的目的在于提出一種數(shù)據(jù)評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決現(xiàn)有的林業(yè)保險(xiǎn)公司采用的對(duì)于林業(yè)險(xiǎn)的損失評(píng)估方式要花費(fèi)較長時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、整理和分析，導(dǎo)致評(píng)估效率低下、成本高昂的技術(shù)問題。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本技術(shù)實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)評(píng)估方法，采用了如下所述的技術(shù)方案：

3、判斷是否接收到用戶觸發(fā)的林業(yè)險(xiǎn)評(píng)估請(qǐng)求；其中，所述林業(yè)險(xiǎn)評(píng)估請(qǐng)求攜帶目標(biāo)林地的林地信息；

4、若是，從預(yù)設(shè)的遙感衛(wèi)星中獲取與所述林地信息對(duì)應(yīng)的林地遙感圖像數(shù)據(jù)；

5、基于預(yù)設(shè)的圖像處理算法，從所述林地遙感圖像數(shù)據(jù)中提取出目標(biāo)特征；

6、基于預(yù)設(shè)的損失評(píng)估模型對(duì)所述目標(biāo)特征進(jìn)行評(píng)估處理，生成與所述目標(biāo)林地對(duì)應(yīng)的損失評(píng)估結(jié)果；

7、對(duì)所述損失評(píng)估結(jié)果進(jìn)行展示處理。

8、進(jìn)一步的，所述基于預(yù)設(shè)的圖像處理算法，從所述林地遙感圖像數(shù)據(jù)中提取出目標(biāo)特征的步驟，具體包括：

9、基于所述圖像處理算法對(duì)所述林地遙感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到對(duì)應(yīng)的初始特征；

10、獲取預(yù)設(shè)的指定特征類型；

11、從所述初始特征中篩選出與所述指定特征類型對(duì)應(yīng)的指定特征；

12、將所述指定特征作為所述目標(biāo)特征。

13、進(jìn)一步的，所述對(duì)所述損失評(píng)估結(jié)果進(jìn)行展示處理的步驟，具體包括：

14、獲取預(yù)設(shè)的地圖；

15、基于地理信息系統(tǒng)技術(shù)，將所述損失評(píng)估結(jié)果以可視化方式呈現(xiàn)在所述地圖上；

16、在預(yù)設(shè)的交互式界面內(nèi)展示所述地圖。

17、進(jìn)一步的，在所述基于預(yù)設(shè)的損失評(píng)估模型對(duì)所述目標(biāo)特征進(jìn)行評(píng)估處理，生成與所述目標(biāo)林地對(duì)應(yīng)的損失評(píng)估結(jié)果的步驟之前，還包括：

18、獲取預(yù)先采集的歷史林地?fù)p失數(shù)據(jù)；

19、對(duì)所述歷史林地?fù)p失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)林地?fù)p失數(shù)據(jù)，并基于所述目標(biāo)林地?fù)p失數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)；

20、調(diào)用預(yù)設(shè)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型；

21、基于預(yù)設(shè)的參數(shù)調(diào)整策略對(duì)所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化得到對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型；

22、使用所述樣本數(shù)據(jù)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行模型構(gòu)建處理，得到符合預(yù)設(shè)的構(gòu)建需求的損失評(píng)估模型。

23、進(jìn)一步的，所述對(duì)所述歷史林地?fù)p失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)林地?fù)p失數(shù)據(jù)的步驟，具體包括：

24、對(duì)所述歷史林地?fù)p失數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理，得到對(duì)應(yīng)的第一損失數(shù)據(jù)；

25、對(duì)所述第一損失數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)充處理，得到對(duì)應(yīng)的第二損失數(shù)據(jù)；

26、對(duì)所述第二損失數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到對(duì)應(yīng)的第三損失數(shù)據(jù)；

27、將所述第三損失數(shù)據(jù)作為所述目標(biāo)損失林地?cái)?shù)據(jù)。

28、進(jìn)一步的，所述基于預(yù)設(shè)的參數(shù)調(diào)整策略對(duì)所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化得到對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型的步驟，具體包括：

29、獲取預(yù)設(shè)的多種參數(shù)調(diào)整策略；

30、從所述多種參數(shù)調(diào)整策略中篩選出目標(biāo)參數(shù)調(diào)整策略；

31、基于所述目標(biāo)參數(shù)調(diào)整策略對(duì)所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行模型優(yōu)化處理，得到優(yōu)化后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型；

32、將所述優(yōu)化后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型作為所述預(yù)測(cè)模型。

33、進(jìn)一步的，所述使用所述樣本數(shù)據(jù)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行模型構(gòu)建處理，得到符合預(yù)設(shè)的構(gòu)建需求的損失評(píng)估模型的步驟，具體包括：

34、基于預(yù)設(shè)的劃分值將所述樣本數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與測(cè)試數(shù)據(jù)集；

35、通過所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)模型；

36、通過所述測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)所述訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行測(cè)試，計(jì)算與所述訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)模型對(duì)應(yīng)的模型評(píng)估指標(biāo)值；

37、判斷所述模型評(píng)估指標(biāo)數(shù)值是否大于預(yù)設(shè)的指標(biāo)閾值；

38、若所述模型評(píng)估指標(biāo)值大于所述指標(biāo)閾值，則將所述訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)模型作為所述損失評(píng)估模型。

39、為了解決上述技術(shù)問題，本技術(shù)實(shí)施例還提供一種數(shù)據(jù)評(píng)估裝置，采用了如下所述的技術(shù)方案：

40、判斷模塊，用于判斷是否接收到用戶觸發(fā)的林業(yè)險(xiǎn)評(píng)估請(qǐng)求；其中，所述林業(yè)險(xiǎn)評(píng)估請(qǐng)求攜帶目標(biāo)林地的林地信息；

41、第一獲取模塊，用于若是，從預(yù)設(shè)的遙感衛(wèi)星中獲取與所述林地信息對(duì)應(yīng)的林地遙感圖像數(shù)據(jù)；

42、提取模塊，用于基于預(yù)設(shè)的圖像處理算法，從所述林地遙感圖像數(shù)據(jù)中提取出目標(biāo)特征；

43、評(píng)估模塊，用于基于預(yù)設(shè)的損失評(píng)估模型對(duì)所述目標(biāo)特征進(jìn)行評(píng)估處理，生成與所述目標(biāo)林地對(duì)應(yīng)的損失評(píng)估結(jié)果；

44、展示模塊，用于對(duì)所述損失評(píng)估結(jié)果進(jìn)行展示處理。

45、為了解決上述技術(shù)問題，本技術(shù)實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，采用了如下所述的技術(shù)方案：

46、判斷是否接收到用戶觸發(fā)的林業(yè)險(xiǎn)評(píng)估請(qǐng)求；其中，所述林業(yè)險(xiǎn)評(píng)估請(qǐng)求攜帶目標(biāo)林地的林地信息；

47、若是，從預(yù)設(shè)的遙感衛(wèi)星中獲取與所述林地信息對(duì)應(yīng)的林地遙感圖像數(shù)據(jù)；

48、基于預(yù)設(shè)的圖像處理算法，從所述林地遙感圖像數(shù)據(jù)中提取出目標(biāo)特征；

49、基于預(yù)設(shè)的損失評(píng)估模型對(duì)所述目標(biāo)特征進(jìn)行評(píng)估處理，生成與所述目標(biāo)林地對(duì)應(yīng)的損失評(píng)估結(jié)果；

50、對(duì)所述損失評(píng)估結(jié)果進(jìn)行展示處理。

51、為了解決上述技術(shù)問題，本技術(shù)實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，采用了如下所述的技術(shù)方案：

52、判斷是否接收到用戶觸發(fā)的林業(yè)險(xiǎn)評(píng)估請(qǐng)求；其中，所述林業(yè)險(xiǎn)評(píng)估請(qǐng)求攜帶目標(biāo)林地的林地信息；

53、若是，從預(yù)設(shè)的遙感衛(wèi)星中獲取與所述林地信息對(duì)應(yīng)的林地遙感圖像數(shù)據(jù)；

54、基于預(yù)設(shè)的圖像處理算法，從所述林地遙感圖像數(shù)據(jù)中提取出目標(biāo)特征；

55、基于預(yù)設(shè)的損失評(píng)估模型對(duì)所述目標(biāo)特征進(jìn)行評(píng)估處理，生成與所述目標(biāo)林地對(duì)應(yīng)的損失評(píng)估結(jié)果；

56、對(duì)所述損失評(píng)估結(jié)果進(jìn)行展示處理。

57、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)實(shí)施例主要有以下有益效果：

58、本技術(shù)實(shí)施例首先判斷是否接收到用戶觸發(fā)的林業(yè)險(xiǎn)評(píng)估請(qǐng)求；若是，從預(yù)設(shè)的遙感衛(wèi)星中獲取與所述林地信息對(duì)應(yīng)的林地遙感圖像數(shù)據(jù)；然后基于預(yù)設(shè)的圖像處理算法，從所述林地遙感圖像數(shù)據(jù)中提取出目標(biāo)特征；后續(xù)基于預(yù)設(shè)的損失評(píng)估模型對(duì)所述目標(biāo)特征進(jìn)行評(píng)估處理，生成與所述目標(biāo)林地對(duì)應(yīng)的損失評(píng)估結(jié)果；最后對(duì)所述損失評(píng)估結(jié)果進(jìn)行展示處理。本技術(shù)實(shí)施例在接收到用戶觸發(fā)的林業(yè)險(xiǎn)評(píng)估請(qǐng)求后，通過遙感衛(wèi)星技術(shù)來快速獲取與所述林地信息對(duì)應(yīng)的林地遙感圖像數(shù)據(jù)，并基于圖像處理算法的使用，從所述林地遙感圖像數(shù)據(jù)中提取出目標(biāo)特征，進(jìn)而基于損失評(píng)估模型對(duì)所述目標(biāo)特征進(jìn)行評(píng)估處理以生成與所述目標(biāo)林地對(duì)應(yīng)的損失評(píng)估結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)林地的損失情況進(jìn)行自動(dòng)化、準(zhǔn)確的評(píng)估處理，相對(duì)于傳統(tǒng)的人工勘察和樣本調(diào)查方法，可以節(jié)約大量的人力物力成本，減少了主觀因素對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響，有效地提高了對(duì)于目標(biāo)林地的損失情況的評(píng)估效率與評(píng)估精度，保證了生成的損失評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。