Opsporing van voertuigskade

Belangrikheid van goudstandaard opleidingsdata om voertuigskadeopsporingsmodel op te lei

Kunsmatige intelligensie het die bruikbaarheid en gesofistikeerdheid daarvan na verskeie velde versprei, en een so 'n nuwe toepassing van hierdie gevorderde tegnologie is om voertuigskade op te spoor. Om motorskade te eis is 'n aansienlike tydrowende aktiwiteit.

Boonop is daar altyd 'n moontlikheid van eiselekkasie – die verskil tussen gekwoteerde en werklike eiseskikking.

Eisgoedkeuring hang af van visuele inspeksie, kwaliteitontleding en validering as 'n algemene reël. Aangesien die assessering vertraag of verkeerd raak, word dit 'n uitdaging om die eise te verwerk. Tog, outomatiese voertuigskade opsporing maak dit moontlik om die inspeksie, validering en eiseverwerking te bespoedig.

Wat is die opsporing van voertuigskade?

Ongelukke en geringe voertuigskade is redelik algemeen in die motorbedryf. Sake duik egter eers op wanneer daar 'n versekeringseis is. Volgens die 2021 Bedrog Ondersoek Eenheid Jaarverslag wat deur die regering van Michigan vrygestel is, het motoreisbedrog byna $7.7 miljard se oortollige betalings by motorbeseringseise gevoeg. Top motorversekeraars het jaarliks ​​byna $29 miljard verloor aan premielekkasie.

Opsporing van voertuigskade maak gebruik van masjienleer algoritmes om 'n voertuig se buitekant outomaties op te spoor en sy beserings en die omvang van die skade te bepaal. Skade aan die motor word nie net vir versekeringsdoeleindes geïdentifiseer nie, maar ook vir herstelkosteberaming, met behulp van rekenaarvisie en beeldverwerkingsinstrumente.

Hoe om 'n KI-aangedrewe ML-model te bou vir die opsporing van voertuigskade?

'N Robuuste opleidingdatastel is van kardinale belang vir 'n suksesvolle en doeltreffende ML motorskade opsporing model.

Voorwerpidentifikasie

Uit beelde word die presiese ligging van die skade akkuraat geïdentifiseer en gelokaliseer deur te teken grenskaste rondom elke bespeurde skade. Om hierdie proses vaartbelyn en vinniger te maak, is daar tegnieke om lokalisering en klassifikasie bymekaar te bring. Dit laat die generering van 'n aparte grenskassie en klas vir elke geïdentifiseerde voorwerp toe. 

segmentering:

Sodra die voorwerpe geïdentifiseer en geklassifiseer is, word segmentering ook gedoen. Binêre segmentering word gebruik wanneer daar 'n behoefte is om die dinge op die voorgrond van die agtergrond te skei.

Hoe om ML-modelle op te lei om voertuigskade op te spoor

Voertuigskade Ml Model Opleiding

Om ML-modelle op te lei om voertuigskade op te spoor, benodig jy 'n diverse datastel van akkuraat geannoteerde beelde en video's. Sonder hoogs akkurate en presies benoemde data, sal die masjienleermodel nie skade kan opspoor nie. Dit is noodsaaklik dat mens-in-lus-annoteerders en annotasie-instrumente die datakwaliteit nagaan.

Lei die modelle op om na hierdie drie parameters te soek:

  • Kyk of daar skade is of nie
  • Lokalisering van die skade – identifiseer die presiese posisie van die skade op die voertuig
  • Evaluering van die erns van die skade gebaseer op die ligging daarvan, behoefte aan herstelwerk en tipe skade.

Sodra die skade aan die voertuig geïdentifiseer, geklassifiseer en gesegmenteer is, is dit noodsaaklik om die model op te lei om na patrone te soek en dit te ontleed. Die opleidingdatastel moet deur 'n ML-algoritme uitgevoer word wat die data sal analiseer en interpreteer.

Van die rak voertuigskade opsporing beeld- en videodatastelle om jou rekenaarvisiemodel vinniger op te lei

Uitdagings in die opsporing van voertuigskade

Wanneer 'n voertuigskadeopsporingsprogram gebou word, kan ontwikkelaars verskeie uitdagings in die gesig staar met die verkryging van datastelle, etikettering en voorafverwerking. Kom ons verstaan ​​sommige van die mees algemene uitdagings wat spanne in die gesig staar.

Behoorlike verkryging Opleidingsdata

Aangesien die werklike beelde van voertuigbeskadiging reflektiewe materiale en metaaloppervlaktes moet hê, kan hierdie refleksies wat in die prente gevind word, verkeerd opgevat word as skade. 

Boonop moet die datastel uiteenlopende beelde hê wat in verskillende omgewings geneem is om 'n werklik omvattende stel relevante beelde te verkry. Slegs waar daar 'n verskeidenheid in die datastel is, sal die model akkurate voorspellings kan maak.

Daar is geen publieke databasis van beskadigde voertuie wat vir opleidingsdoeleindes gebruik kan word nie. Om hierdie uitdaging die hoof te bied, kan jy óf beelde versamel wat die internet deursoek óf met die motor werk versekeringsmaatskappye – wie sal 'n bewaarplek van stukkende motorbeelde hê.

Voorverwerking van beelde

Voertuigskadebeelde sal heel waarskynlik in onbeheerde omgewings geneem word, wat die beelde uit fokus, vaag of te helder laat lyk. Dit is noodsaaklik om die beelde vooraf te verwerk deur die helderheid aan te pas, af te skaal, oortollige geraas te verwyder, ens.

Om refleksiekwessies in die beelde te hanteer, gebruik die meeste modelle semantiese en instansiesegmenteringstegnieke.

Vals positiewe

Daar is 'n hoë risiko om vals positiewe tekens te kry wanneer voertuigskade geassesseer word. Die KI-model kan skade vals identifiseer as daar geen is nie. Hierdie uitdaging kan versag word deur 'n tweevlak-identifikasie- en klassifikasiemodel te gebruik. Die eerste stap sal slegs binêre klassifikasie onderneem - data klassifiseer tussen slegs twee kategorieë - op die beelde. Wanneer die stelsel identifiseer dat die voertuig beskadig is, sal die tweede vlak in werking tree. Dit sal begin om die tipe skade aan die motor te identifiseer.

Hoe help Shaip?

Voertuigskadeopsporingsdienste

Omdat Shaip die markleier is, lewer Shaip buitengewone hoë gehalte en pasgemaakte opleidingsdatastelle aan besighede wat KI-gebaseerde bou Modelle vir die opsporing van voertuigskade. Ons proses om die datastel vir die opleiding van jou ML-model te skep, gaan deur verskeie stappe.

Data-insameling

Die eerste stap in die bou van 'n opleidingsdatastel is om relevante en outentieke beelde en video's van verskeie bronne te verkry. Ons verstaan ​​dat hoe meer divers die datastel wat ons maak, hoe beter is die ML-model. Ons datastel bevat prente en video's vanuit verskeie hoeke en liggings om hoogs gekategoriseerde data te bou.

Datalisensiëring

Die stawing van die data versamel is 'n deurslaggewende stap in die bou van 'n voorspelbare versekeringseise model en die risiko vir versekeringsmaatskappye te verminder. Ten einde ML-opleiding te bespoedig, bied Shaip ook datastelle van die rak om te help om skadeopsporing vinniger op te lei. Boonop het ons datastel ook foto's en video's van beskadigde voertuie en motors, ongeag die modelle en handelsmerk.

Beeld/video-aantekening

Eise verwerking modelle moet in staat wees om outomaties voorwerpe op te spoor, die skade te identifiseer en die erns daarvan in die werklike wêreld te bepaal. Sodra die beelde en video in komponente opgebreek word, word hulle geannoteer deur ons opgeleide domeinkundiges met die hulp van 'n KI-gebaseerde algoritme. Ons ervare annoteerders benoem duisende prente en videosegmente wat fokus op die akkurate identifisering van duike, skade aan Motoronderdele, krake of skeure in die binne- en buitepanele van die motor.

segmentering

Wanneer die data-aantekeningproses voltooi is, vind segmentering van die data plaas. Ideaal gesproke vind segmentering of klassifikasie plaas op grond van skade of nie-beskadigde dele, die erns van die skade, en die kant of area van skade – buffer, koplamp, deur, skrape, duike, gebreekte glas, en meer.

Is jy gereed om jou voertuigskadeopsporingsmodel te toetsbestuur?

By Shaip verskaf ons omvattende voertuigskadedatastelle wat ontwerp is om aan die spesifieke behoeftes van voertuigskadeopsporingsmodelle te voldoen en te verseker vinniger verwerking van eise.

Ons ervare annoteerders en mens-in-die-lus-modelle verseker betroubare gehalte en uitstaande akkuraatheid in ons geannoteerde werk. 

Wil jy meer weet? Kontak Ons Vandag.

Sosiale Deel