Adnotare a imaginilor vehiculelor pentru cereri de despăgubire, estimare a reparațiilor și inspecție a flotei auto prin inteligență artificială — Studiu de caz
Cum a furnizat Shaip adnotarea specializată a daunelor vehiculelor, combinând segmentarea poligonară a fiecărei părți a caroseriei cu clasificarea daunelor în 11 clase și recomandări de reparații la nivel de componentă - construit ca un set de date de nivel de producție pentru procesarea automată a cererilor de asigurare și inspecția vehiculelor prin inteligență artificială.
rezumatul proiectului
Pe măsură ce inteligența artificială din domeniul asigurărilor și al industriei auto se îndreaptă către evaluarea automată a daunelor și inspecția vehiculelor, clientul avea nevoie de o rețea de adnotări capabilă să segmenteze fiecare parte a caroseriei unui vehicul, alături de o clasificare detaliată a daunelor - la un nivel de granularitate care să susțină recomandări de reparații la nivel de componentă.
Shaip a construit canalul de adnotare end-to-end care acoperă segmentarea poligoanelor pentru părțile caroseriei, clasificarea daunelor în 11 clase, etichetarea atributelor gravitate-locație-reparare și inteligența daunelor pe mai multe straturi — producând seturi de date pregătite pentru model pentru inspecția automată a vehiculelor și inteligența artificială a cererilor de despăgubire.
Statistici cheie
Acoperirea părților corpului
Exterior complet
Clase de daune
11
Straturi de atribute
4
Etichete de reparare
Tipuri 4
Activități
- Segmentare fiecare parte a corpului — bare de protecție, uși, faruri, aripi, jante din aliaj, oglinzi, stâlpi
- Clasificarea 11 tipuri distincte de daune — zgârietură, îndoire, crăpătură, sfărâmare, exfoliere de vopsea, rugină, piesă lipsă, sticlă spartă
- Distingător daune subtile din reflexiile de suprafață, murdărie și umbre
- Manipularea tipuri de daune suprapuse pe un singur panou cu mai multe etichete
- Generator recomandări de reparații la nivel de componentă — lustruire, revopsire, finisare panou, înlocuire
Soluţie
Segmentarea poligoanelor pe părți ale corpului
Fiecare parte vizibilă a caroseriei fiecărui vehicul a fost adnotată individual folosind segmentarea precisă a poligoanelor sau cutii de delimitare, acoperind întreaga structură exterioară - bare de protecție față și spate, capotă, portbagaj, plafon, parbrize față și spate, geamuri laterale, uși stânga și dreapta, aripi, oglinzi laterale, faruri, stopuri, grilă, stâlpi, praguri laterale, arcade roți și jante din aliaj.
Clasificarea daunelor pe 11 clase
Fiecare parte a caroseriei adnotată a fost etichetată cu o clasificare detaliată a deteriorării, care acoperă: fără deteriorări, zgârieturi ușoare, zgârieturi profunde, adâncituri, crăpături, spargeri, exfoliere de vopsea, rugină, deformare, piese lipsă și sticlă spartă. Această taxonomie granulară a deteriorării permite trierea reparațiilor la nivel de componentă în aval.
Inteligență multi-strat privind daunele
Fiecărei adnotări i-au fost aplicate atribute contextuale suplimentare, acoperind severitatea deteriorării (minoră, moderată, severă), locația deteriorării pe piesă (sus, centru, jos, marginea stângă, marginea dreaptă), recomandarea de reparare (lustruire, revopsire, denivelare panou, înlocuire) și scorul general al stării piesei. Această etichetare multistratificată permite modelului de inteligență artificială să genereze recomandări de reparare la nivel de componentă direct din datele imaginii.
Diferențierea subtilă a daunelor
Adnotatorii au urmat instrucțiuni vizuale stricte pentru a diferenția între tipurile de zgârieturi, adâncimile loviturilor și modelele de fisuri pe diferite materiale de suprafață ale vehiculelor, inclusiv panouri metalice, bare de protecție din plastic și componente din sticlă. Zgârieturile ușoare și urmele de vopsea au fost atent distinse de reflexiile normale de suprafață sau de urmele de murdărie.
Cazuri marginale și panouri cu daune multiple
Cazurile limită au inclus daune pe suprafețe curbate care necesită trasare poligon de înaltă precizie, vehicule grav avariate cu mai multe tipuri de daune suprapuse pe același panou, daune vechi versus noi diferențiate prin oxidarea suprafeței și indicii privind starea vopselei, precum și daune vizibile în reflexii sau la unghiuri extreme ale camerei. Imaginile din exterior au adăugat complexitate prin interferențe cu umbre și strălucire pe suprafețele metalice.
Domeniul de aplicare al proiectului
| Tipul setului de date | Acoperire | Clase de daune | Niveluri de severitate | Etichete de reparare | Aplicate |
|---|---|---|---|---|---|
| Daune vehicul + parte a caroseriei | Exterior complet | clase de 11 | 3 (minor / moderat / sever) | 4 (lustruiește / revopsește / șterg panoul / înlocuiește) | Poligon + cutie |
Rezultate
- Înființat a segmentare completă a părților exterioare ale caroseriei cu clasificarea daunelor
- standardizat Taxonomie de daune cu 11 clase de la zero la partea lipsă
- Livrat Inteligență de daune pe 4 niveluri (severitate, locație, recomandare de reparare, scor de stare)
- Pus în aplicare diferențierea subtilă a daunelor distingerea deteriorării de reflexii și murdărie
- A activat clientul automatizarea cererilor de despăgubire, estimarea reparațiilor, inspecția flotei și evaluarea mașinilor second-hand AI
Per total, Shaip a contribuit la transformarea unei cerințe complexe de adnotare a daunelor vehiculelor într-un flux structurat, pregătit pentru producție - unul capabil să sprijine evaluarea automată a daunelor de asigurare, estimarea costurilor de reparații, automatizarea inspecției flotei și evaluarea mașinilor second-hand prin inteligență artificială, cu inteligență de reparații la nivel de componentă.
Canalul de daune vehiculelor al lui Shaip a furnizat exact ceea ce avea nevoie automatizarea cererilor de despăgubire - fiecare parte a caroseriei segmentată, fiecare tip de daună clasificată, fiecare recomandare de reparație etichetată. Granularitatea s-a tradus direct în decizii de despăgubire mai rapide și mai precise.
