Sztuczna inteligencja rozszerzyła swoją przydatność i wyrafinowanie na kilka dziedzin, a jednym z takich nowatorskich zastosowań tej zaawansowanej technologii jest wykrywanie uszkodzeń pojazdów. Odszkodowanie za uszkodzenie samochodu jest czynnością bardzo czasochłonną.
Ponadto zawsze istnieje możliwość wycieku szkód – różnica między kwotowanym a faktycznym likwidacją szkód.
Zatwierdzenie roszczenia zależy od kontroli wizualnej, analizy jakości i walidacji jako ogólnej zasady. Ponieważ ocena staje się opóźniona lub nieprawidłowa, przetwarzanie roszczeń staje się wyzwaniem. Już, uszkodzenie pojazdu zautomatyzowanego wykrywanie umożliwia przyspieszenie kontroli, walidacji i rozpatrywania reklamacji.
Co to jest wykrywanie uszkodzeń pojazdów?
Wypadki i drobne uszkodzenia pojazdów są dość powszechne w Sektor motoryzacyjny. Jednak problemy pojawiają się tylko wtedy, gdy istnieje roszczenie ubezpieczeniowe. Według Raport roczny jednostki ds. dochodzeń w sprawie oszustw za 2021 r. ogłoszone przez rząd stanu Michigan oszustwo związane z roszczeniami samochodowymi dodało prawie 7.7 miliarda dolarów nadwyżek na roszczenia z tytułu obrażeń samochodowych. Najlepsi ubezpieczyciele samochodów tracili co roku blisko 29 miliardów dolarów z powodu wycieku składek.
Wykrywanie uszkodzeń pojazdów wykorzystuje uczenie maszynowe algorytmy do automatycznego wykrywania nadwozia pojazdu i oceny jego obrażeń oraz zakresu uszkodzeń. Uszkodzenia samochodu identyfikowane są nie tylko w celach ubezpieczeniowych, ale również w celu oszacowania kosztów naprawy, za pomocą wizja komputerowa i narzędzia do przetwarzania obrazu.
Jak zbudować oparty na sztucznej inteligencji model ML do wykrywania uszkodzeń pojazdów?
Solidny zestaw danych treningowych jest kluczowy za udany i skuteczny model wykrywania uszkodzeń samochodów ML.
Identyfikacja obiektu
Na podstawie zdjęć dokładna lokalizacja uszkodzenia jest dokładnie identyfikowana i lokalizowana za pomocą rysunku obwiednie wokół każdego wykrytego uszkodzenia. Aby uprościć i przyspieszyć ten proces, istnieją techniki łączenia lokalizacji i klasyfikacji. Pozwala na wygenerowanie oddzielnej ramki ograniczającej i klasy dla każdego zidentyfikowanego obiektu.
Segmentacja:
Po zidentyfikowaniu i sklasyfikowaniu obiektów przeprowadzana jest również segmentacja. Segmentacja binarna jest używana, gdy istnieje potrzeba oddzielenia rzeczy na pierwszym planie od tła.
Jak trenować modele ML do wykrywania uszkodzeń pojazdów?
Aby nauczyć modele ML pod kątem wykrywania uszkodzeń pojazdów, potrzebujesz zróżnicowanego zestawu danych o dokładnych obrazy z adnotacjami i filmy. Bez bardzo dokładne i precyzyjnie oznakowane dane, model uczenia maszynowego nie będzie w stanie wykryć uszkodzeń. Niezbędne jest posiadanie adnotatorów w pętli i narzędzi do adnotacji sprawdzających jakość danych.
Wytrenuj modele, aby szukały tych trzech parametrów:
- Sprawdzanie, czy jest uszkodzenie, czy nie
- Lokalizacja uszkodzenia – identyfikacja dokładnej pozycji uszkodzenia na pojeździe
- Ocena powagi uszkodzenia na podstawie jego lokalizacji, potrzeby naprawy i rodzaju uszkodzenia.
Gdy uszkodzenie pojazdu zostanie zidentyfikowane, sklasyfikowane i podzielone na segmenty, konieczne jest nauczenie modelu, aby wyszukiwał wzorce i je analizował. Treningowy zestaw danych powinien być prowadzony przez algorytm ML, który przeanalizuje i zinterpretuje dane.
Gotowe zestawy obrazów i wideo do wykrywania uszkodzeń pojazdów, aby szybciej trenować model widzenia komputerowego
Wyzwania w wykrywaniu uszkodzeń pojazdów
Tworząc program do wykrywania uszkodzeń pojazdów, programiści mogą stawić czoła kilku wyzwaniom związanym z pozyskiwaniem zestawów danych, etykietowaniem i wstępnym przetwarzaniem. Rozumiemy niektóre z najczęstszych wyzwań, przed którymi stoją zespoły.
Zamawianie właściwego Dane treningowe
Ponieważ rzeczywiste obrazy uszkodzeń pojazdów muszą mieć odblaskowe materiały i metaliczne powierzchnie, te odbicia znalezione na zdjęciach mogą być błędnie interpretowane jako uszkodzenia.
Ponadto zbiór danych powinien zawierać różne obrazy wykonane w różnych środowiskach, aby uzyskać naprawdę kompleksowy zestaw odpowiednich obrazów. Tylko tam, gdzie zbiór danych jest zróżnicowany, model będzie w stanie dokonywać dokładnych prognoz.
Nie ma publicznej bazy danych uszkodzonych pojazdów, które można wykorzystać do celów szkoleniowych. Aby sprostać temu wyzwaniu, możesz zbierać obrazy przeszukując internet lub pracować z samochodem firmy ubezpieczeniowe – kto będzie miał repozytorium zepsutych zdjęć samochodów.
Wstępne przetwarzanie obrazów
Zdjęcia uszkodzeń pojazdów najprawdopodobniej zostałyby wykonane w niekontrolowanym środowisku, przez co obrazy będą nieostre, zamazane lub zbyt jasne. Niezbędne jest wstępne przetworzenie obrazów poprzez dostosowanie jasności, zmniejszenie, usunięcie nadmiaru szumów itp.
Aby poradzić sobie z problemami z odbiciami na obrazach, większość modeli wykorzystuje techniki segmentacji semantycznej i instancji.
Fałszywe pozytywne
Istnieje wysokie ryzyko uzyskania fałszywych pozytywnych sygnałów podczas oceny uszkodzenia pojazdu. Model AI może błędnie identyfikować uszkodzenia, gdy ich nie ma. To wyzwanie można złagodzić, stosując dwupoziomowy model identyfikacji i klasyfikacji. Pierwszym krokiem byłaby jedynie klasyfikacja binarna – klasyfikowanie danych tylko do dwóch kategorii – na obrazach. Gdy system zidentyfikuje, że pojazd został uszkodzony, zacznie obowiązywać drugi poziom. Zacznie identyfikować rodzaj uszkodzenia samochodu.
Jak pomaga Shaip?
Będąc liderem na rynku, Shaip dostarcza wyjątkowo wysokiej jakości i spersonalizowane zestawy danych szkoleniowych dla firm budujących w oparciu o sztuczną inteligencję Modele wykrywania uszkodzeń pojazdów. Nasz proces tworzenia zestawu danych do trenowania Twojego modelu ML przebiega przez różne etapy.
Zbieranie danych
Pierwszym krokiem w budowaniu zestawu danych treningowych jest pozyskiwanie odpowiednich i autentycznych obrazów i filmów z kilku źródeł. Rozumiemy, że im bardziej zróżnicowany zestaw danych tworzymy, tym lepszy model ML. Nasz zestaw danych zawiera zdjęcia i filmy z różnych kątów i lokalizacji, aby tworzyć wysoce skategoryzowane dane.
Licencjonowanie danych
Uwierzytelnianie informacje zebrane jest kluczowym krokiem w budowaniu przewidywalnego roszczenia ubezpieczeniowe model i zmniejszenie ryzyka dla firm ubezpieczeniowych. Aby przyspieszyć szkolenie w zakresie uczenia maszynowego, Shaip oferuje również gotowe zestawy danych, które pomagają szybciej trenować wykrywanie uszkodzeń. Ponadto w naszym zbiorze danych znajdują się również zdjęcia i filmy uszkodzonych pojazdów i samochodów, niezależnie od modelu i marki.
Adnotacja do obrazu/wideo
Rozpatrywanie roszczeń modele powinny być w stanie automatycznie wykrywać obiekty, identyfikować uszkodzenia i oceniać ich nasilenie w świecie rzeczywistym. Gdy obrazy i wideo są podzielone na komponenty i opisywane przez naszych przeszkolonych ekspertów domenowych za pomocą algorytmu opartego na sztucznej inteligencji. Nasi doświadczeni adnotatorzy opisują tysiące obrazów i segmentów wideo, które koncentrują się na dokładnej identyfikacji wgnieceń i uszkodzeń części samochodowe, pęknięcia lub szczeliny w wewnętrznych i zewnętrznych panelach samochodu.
Segmentacja
Po zakończeniu procesu adnotacji danych następuje segmentacja danych. Idealnie, segmentacja lub klasyfikacja odbywa się w oparciu o uszkodzenia lub nieuszkodzone sekcje, powagę uszkodzenia oraz stronę lub obszar uszkodzenia – zderzak, reflektor, drzwi, zadrapania, wgniecenia, potłuczone szkło i inne.
Czy jesteś gotowy, aby przetestować swój model wykrywania uszkodzeń pojazdu?
W Shaip zapewniamy kompleksowe zestawy danych o uszkodzeniach pojazdów zaprojektowane w celu spełnienia specyficznych potrzeb modeli wykrywania uszkodzeń pojazdów i zapewnienia szybsze przetwarzanie roszczeń.
Nasi doświadczeni adnotatorzy i modele „human-in-the-loop” zapewniają niezawodną jakość i najwyższą dokładność w naszej pracy z adnotacjami.
Chcesz wiedzieć więcej? Skontaktuj się z nami Dzisiaj.
