Искусственный интеллект распространил свою полезность и изощренность на несколько областей, и одним из таких новых применений этой передовой технологии является обнаружение повреждений транспортных средств. Претензия по повреждению автомобиля является существенной трудоемкой деятельностью.
Более того, всегда существует вероятность утечки претензий – разница между котируемым и фактическим урегулированием претензий.
Утверждение претензии зависит от визуального осмотра, анализа качества и проверки, как правило. Поскольку оценка задерживается или неверна, обработка претензий становится проблемой. Все же, автоматическое повреждение автомобиля обнаружение позволяет ускорить проверку, проверку и обработку претензий.
Что такое обнаружение повреждений автомобиля?
Несчастные случаи и незначительные повреждения транспортных средств – обычное дело. автомобильный сектор. Однако проблемы возникают только при наличии страхового возмещения. Согласно Годовой отчет отдела по расследованию мошенничества за 2021 год обнародованном правительством Мичигана, мошенничество с автомобильными претензиями добавило почти 7.7 миллиардов долларов дополнительных выплат к искам о автомобильных травмах. Ведущие автостраховщики ежегодно теряют около 29 миллиардов долларов из-за утечки премий.
Обнаружение повреждений автомобиля использует машинное обучение алгоритмы для автоматического обнаружения внешнего вида кузова автомобиля и оценки его повреждений и степени повреждения. Повреждения автомобиля выявляются не только в целях страхования, но и для оценки стоимости ремонта с использованием компьютерное зрение и средства обработки изображений.
Как создать модель машинного обучения на базе ИИ для обнаружения повреждений автомобиля?
Надежный обучающий набор данных имеет решающее значение для успешной и эффективной модели обнаружения повреждений автомобилей ML.
Идентификация объекта
По изображениям точно определяется точное место повреждения и локализуется по рисунку ограничивающие рамки вокруг каждого обнаруженного повреждения. Чтобы упростить и ускорить этот процесс, существуют методы объединения локализации и классификации. Это позволяет генерировать отдельную ограничивающую рамку и класс для каждого идентифицированного объекта.
Сегментация:
После того, как объекты идентифицированы и классифицированы, также выполняется сегментация. Бинарная сегментация используется, когда необходимо отделить объекты на переднем плане от фона.
Как обучить модели машинного обучения обнаруживать повреждения автомобиля
Чтобы обучить модели машинного обучения обнаруживать повреждения транспортных средств, вам нужен разнообразный набор данных с точными данными. аннотированные изображения и видео. Без высокоточные и точно размеченные данные, модель машинного обучения не сможет обнаружить повреждения. Крайне важно, чтобы аннотаторы и инструменты аннотации проверяли качество данных.
Обучите модели искать эти три параметра:
- Проверяем есть ли повреждения
- Локализация повреждения – определение точного положения повреждения на транспортном средстве.
- Оценка серьезности повреждения на основе его местоположения, необходимости ремонта и типа повреждения.
После того, как повреждение транспортного средства определено, классифицировано и сегментировано, важно обучить модель искать закономерности и анализировать их. Набор обучающих данных должен быть пропущен через алгоритм машинного обучения, который будет анализировать и интерпретировать данные.
Готовые наборы изображений и видеоданных для обнаружения повреждений транспортных средств для более быстрого обучения модели компьютерного зрения
Проблемы обнаружения повреждений транспортных средств
При создании программы обнаружения повреждений транспортных средств разработчики могут столкнуться с рядом проблем при получении наборов данных, маркировке и предварительной обработке. Давайте разберемся с некоторыми из наиболее распространенных проблем, с которыми сталкиваются команды.
Обеспечение надлежащего Тренировочные данные
Поскольку реальные изображения повреждений транспортных средств обязательно должны иметь отражающие материалы и металлические поверхности, эти отражения, обнаруженные на изображениях, могут быть ошибочно истолкованы как повреждения.
Более того, в наборе данных должны быть разнообразные изображения, сделанные в различных условиях, чтобы получить действительно исчерпывающий набор релевантных изображений. Только при наличии разнообразия в наборе данных модель сможет делать точные прогнозы.
Нет общедоступной базы данных поврежденных автомобилей, которую можно было бы использовать в учебных целях. Чтобы противостоять этой проблеме, вы можете либо собирать изображения в Интернете, либо работать с автомобилем. страховые компании — у кого будет хранилище образов разбитых машин.
Предварительная обработка изображений
Изображения повреждений автомобиля, скорее всего, будут сделаны в неконтролируемых условиях, из-за чего изображения будут выглядеть не в фокусе, размытыми или слишком яркими. Очень важно предварительно обработать изображения, отрегулировав яркость, уменьшив размер, удалив лишний шум и т. д.
Чтобы справиться с проблемами отражения в изображениях, в большинстве моделей используются методы семантической сегментации и сегментации экземпляров.
Ложные срабатывания
Существует высокий риск получения ложноположительных признаков при оценке повреждений автомобиля. Модель ИИ может ложно идентифицировать повреждения, когда их нет. Эту проблему можно решить с помощью двухуровневой модели идентификации и классификации. На первом этапе будет выполняться только бинарная классификация — классификация данных только по двум категориям — на изображениях. Когда система определяет, что транспортное средство было повреждено, вступает в силу второй уровень. Он начнет выявлять тип повреждения автомобиля.
Как помогает Шайп?
Являясь лидером рынка, Shaip поставляет исключительно высококачественные и настраиваемые наборы обучающих данных для компаний, разрабатывающих системы на основе ИИ. Модели обнаружения повреждений автомобиля. Наш процесс создания набора данных для обучения вашей модели ML проходит через несколько этапов.
Сбор данных
Первым шагом в создании набора обучающих данных является получение актуальных и аутентичных изображений и видео из нескольких источников. Мы понимаем, что чем разнообразнее набор данных, который мы делаем, тем лучше модель машинного обучения. Наш набор данных содержит изображения и видео с разных ракурсов и мест для создания высококлассифицированных данных.
Лицензирование данных
Аутентификация собранные данные является важным шагом в построении предсказуемой страховые претензии модель и снижение риска для страховых компаний. Чтобы ускорить обучение машинному обучению, Shaip также предлагает готовые наборы данных, которые помогают быстрее обучать обнаружению повреждений. Кроме того, в нашем наборе данных также есть фотографии и видео поврежденных автомобилей и автомобилей независимо от моделей и марок.
Аннотации к изображениям/видео
Обработка претензий модели должны уметь автоматически обнаруживать объекты, идентифицировать повреждения и оценивать их серьезность в реальном мире. Как только изображения и видео разбиты на компоненты, они аннотируются нашими обученными экспертами в предметной области с помощью алгоритма на основе ИИ. Наши опытные аннотаторы маркируют тысячи изображений и видеофрагментов, фокусируясь на точном выявлении вмятин, повреждений части автомобиля, трещины или щели во внутренней и внешней панелях автомобиля.
Сегментация
Когда процесс аннотирования данных завершен, происходит сегментация данных. В идеале сегментация или классификация происходит на основе поврежденных или неповрежденных участков, серьезности повреждения и стороны или области повреждения — бампер, фара, дверь, царапина, вмятины, разбитое стекло и т. д.
Готовы ли вы испытать свою модель обнаружения повреждений автомобиля?
В Shaip мы предоставляем исчерпывающие наборы данных о повреждениях транспортных средств, разработанные для удовлетворения конкретных потребностей моделей обнаружения повреждений транспортных средств и обеспечения более быстрая обработка претензий.
Наши опытные аннотаторы и модели с участием человека обеспечивают надежное качество и первоклассную точность нашей аннотированной работы.
Хотите узнать больше? Свяжитесь с нами Сегодня.
