Inteligența artificială și-a răspândit utilitatea și sofisticarea în mai multe domenii, iar o astfel de aplicație nouă a acestei tehnologii avansate este detectarea daunelor vehiculelor. Revendicarea daunelor mașinii este o activitate substanțială care necesită timp.
În plus, există întotdeauna o posibilitate de scurgere a daunelor – diferența dintre soluționarea daunelor cotată și cea reală.
Aprobarea revendicării depinde de inspecția vizuală, analiza calității și validarea ca regulă generală. Pe măsură ce evaluarea devine întârziată sau incorectă, procesarea cererilor devine o provocare. Inca, deteriorarea automată a vehiculului detectare face posibilă accelerarea inspecției, validării și procesării reclamațiilor.
Ce este detectarea daunelor vehiculului?
Accidentele și pagubele minore ale vehiculelor sunt destul de comune în Sectorul auto. Cu toate acestea, problemele apar numai atunci când există o despăgubire de asigurare. In conformitate cu Raport anual 2021 al Unității de Investigare a Fraudelor eliberată de Guvernul Michigan, frauda privind reclamațiile auto a adăugat aproape 7.7 miliarde de dolari în plăți în exces la cererile de vătămări auto. Principalii asigurători auto au pierdut aproape 29 de miliarde de dolari în fiecare an din pierderi de prime.
Detectarea daunelor vehiculelor folosește învățarea automată algoritmi pentru a detecta automat caroseria exterioară a unui vehicul și pentru a evalua rănile acestuia și amploarea daunelor. Daunele aduse mașinii sunt identificate nu numai în scop de asigurare, ci și pentru estimarea costurilor de reparație, folosind viziunea computerului și instrumente de procesare a imaginilor.
Cum să construiți un model ML alimentat de AI pentru detectarea daunelor vehiculelor?
Un robust setul de date de antrenament este crucial pentru un model ML de detectare a daunelor auto de succes și eficient.
Identificarea obiectelor
Din imagini, locația exactă a daunei este identificată și localizată cu precizie prin desen cutii de delimitare în jurul fiecărei daune detectate. Pentru ca acest proces să fie simplificat și mai rapid, există tehnici care să combine localizarea și clasificarea. Permite generarea unei casete de delimitare și a unei clase separate pentru fiecare obiect identificat.
Segmentarea:
Odată ce obiectele sunt identificate și clasificate, se face și segmentarea. Segmentarea binară este utilizată atunci când este nevoie de a separa lucrurile din prim-plan de fundal.
Cum să antrenezi modelele ML pentru a detecta daunele vehiculului
Pentru a instrui modelele ML pentru a detecta daunele vehiculului, aveți nevoie de un set de date divers, cu precizie imagini adnotate și videoclipuri. Fără date foarte precise și etichetate cu precizie, modelul de învățare automată nu va putea detecta daune. Este esențial să aveți adnotatori human-in-loop și instrumente de adnotare să verifice calitatea datelor.
Antrenați modelele să caute acești trei parametri:
- Verificarea dacă există sau nu daune
- Localizarea avariei – identificarea poziției exacte a avariei pe vehicul
- Evaluarea severității daunei pe baza locației sale, a necesității de reparații și a tipului de daune.
Odată ce deteriorarea vehiculului este identificată, clasificată și segmentată, este esențial să antrenați modelul să caute modele și să le analizeze. Setul de date de antrenament ar trebui să fie rulat printr-un algoritm ML care va analiza și interpreta datele.
Seturi de date de imagine și video de detectare a daunelor vehiculelor disponibile la raft pentru a vă antrena mai rapid modelul de viziune computerizată
Provocări în detectarea daunelor vehiculelor
Atunci când construiesc un program de detectare a daunelor vehiculelor, dezvoltatorii se pot confrunta cu mai multe provocări în achiziționarea de seturi de date, etichetare și preprocesare. Să înțelegem unele dintre cele mai frecvente provocări cu care se confruntă echipele.
Achiziție adecvată Date de instruire
Deoarece imaginile din lumea reală ale daunelor vehiculelor trebuie să aibă materiale reflectorizante și suprafețe metalice, aceste reflexii găsite în imagini ar putea fi interpretate greșit ca daune.
În plus, setul de date ar trebui să aibă diverse imagini luate în medii variate pentru a obține un set cu adevărat cuprinzător de imagini relevante. Numai acolo unde există o varietate în setul de date, modelul va putea face predicții precise.
Nu există o bază de date publică cu vehicule avariate care să poată fi utilizate în scopuri de instruire. Pentru a contracara această provocare, puteți fie să culegeți imagini pe internet, fie să lucrați cu mașina firme de asigurari – care va avea un depozit de imagini cu mașini sparte.
Preprocesarea imaginilor
Imaginile de deteriorare a vehiculului ar fi cel mai probabil realizate în medii necontrolate, făcând imaginile să pară nefocalizate, neclare sau prea luminoase. Este esențial să preprocesați imaginile prin reglarea luminozității, reducerea dimensiunilor, eliminarea zgomotului în exces etc.
Pentru a gestiona problemele de reflecție în imagini, majoritatea modelelor folosesc tehnici semantice și de segmentare a instanțelor.
Pozitive false
Există un risc mare de a obține semne fals pozitive atunci când se evaluează daunele vehiculului. Modelul AI ar putea identifica în mod fals daune atunci când nu există. Această provocare poate fi atenuată folosind un model de identificare și clasificare pe două niveluri. Primul pas ar întreprinde doar clasificarea binară - clasificarea datelor între doar două categorii - pe imagini. Când sistemul identifică că vehiculul a fost avariat, va avea efect al doilea nivel. Va începe să identifice tipul de deteriorare a mașinii.
Cum ajută Shaip?
Fiind lider de piață, Shaip oferă seturi de date de instruire personalizate și de o calitate excepțională pentru companiile care construiesc bazate pe inteligență artificială. Modele de detectare a avariilor vehiculelor. Procesul nostru de creare a setului de date pentru antrenarea modelului dumneavoastră ML parcurge diferiți pași.
Colectare de date
Primul pas în construirea unui set de date de antrenament este achiziționarea de imagini și videoclipuri relevante și autentice din mai multe surse. Înțelegem că, cu cât setul de date pe care îl facem este mai divers, cu atât este mai bun modelul ML. Setul nostru de date conține imagini și videoclipuri din mai multe unghiuri și locații pentru a construi date foarte clasificate.
Licențierea datelor
Autentificarea datele colectate este un pas crucial în construirea unui predictibil creanțe de asigurare model și reducerea riscului pentru companiile de asigurări. Pentru a accelera instruirea ML, Shaip oferă, de asemenea, seturi de date disponibile pentru a ajuta la detectarea daunelor trenului mai rapid. Mai mult, setul nostru de date conține și imagini și videoclipuri cu vehicule și mașini avariate, indiferent de modele și de marcă.
Adnotare imagine/video
Procesarea cererilor modelele ar trebui să fie capabile să detecteze automat obiectele, să identifice daunele și să evalueze gravitatea acesteia în lumea reală. Odată ce imaginile și video sunt împărțite în componente, sunt adnotate de experții noștri instruiți în domeniu cu asistența unui algoritm bazat pe AI. Adnotatorii noștri experimentați etichetează mii de imagini și segmente video care se concentrează pe identificarea cu precizie a loviturilor, a deteriorării piese auto, fisuri sau crăpături în panourile interioare și exterioare ale mașinii.
Segmentarea
Când procesul de adnotare a datelor este finalizat, are loc segmentarea datelor. În mod ideal, segmentarea sau clasificarea are loc pe baza deteriorării sau a secțiunilor nedeteriorate, a gravității daunelor și a părții laterale sau a zonei deteriorate - bara de protecție, far, ușă, zgârieturi, zgârieturi, sticlă spartă și multe altele.
Sunteți gata să testați modelul dvs. de detectare a daunelor vehiculului?
La Shaip, oferim seturi cuprinzătoare de date privind daunele vehiculelor concepute pentru a satisface nevoile specifice ale modelelor de detectare a daunelor vehiculelor și pentru a asigura procesare mai rapidă a pretenţiilor.
Adnotatorii noștri cu experiență și modelele umane în buclă asigură o calitate fiabilă și o acuratețe de vârf în munca noastră adnotată.
Vrei să afli mai multe? Contactați-ne Azi.
