Artificiell intelligens har spridit dess användbarhet och sofistikering till flera områden, och en sådan ny tillämpning av denna avancerade teknologi är att upptäcka fordonsskador. Att göra anspråk på bilskador är en mycket tidskrävande aktivitet.
Dessutom finns det alltid en risk för skadeläckage – skillnaden mellan noterad och faktisk skadereglering.
Godkännande av anspråk beror på visuell inspektion, kvalitetsanalys och validering som en allmän tumregel. Eftersom bedömningen blir försenad eller felaktig blir det en utmaning att behandla anspråken. Än, automatiserade fordonsskador upptäckt gör det möjligt att påskynda inspektionen, valideringen och reklamationshanteringen.
Vad är fordonsskadedetektering?
Olyckor och mindre fordonsskador är ganska vanliga i landet bilindustrin. Problem dyker dock upp först när det finns ett försäkringskrav. Enligt Årsrapport för 2021 års bedrägeriutredningsenhet släppt av regeringen i Michigan, bilskadebedrägeri ökade nästan 7.7 miljarder dollar i överskottsbetalningar till skadeanspråk. De bästa bilförsäkringsbolagen förlorade nästan 29 miljarder dollar varje år i premiumläckage.
Detektering av fordonsskador använder maskininlärning algoritmer för att automatiskt upptäcka ett fordons yttre kaross och bedöma dess skador och omfattningen av skadorna. Skador på bilen identifieras inte bara för försäkringsändamål utan också för uppskattning av reparationskostnad, med hjälp av dator vision och bildbehandlingsverktyg.
Hur bygger man en AI-driven ML-modell för fordonsskadedetektering?
En robust utbildningsdatauppsättning är avgörande för en framgångsrik och effektiv ML bilskadedetekteringsmodell.
Objektidentifiering
Från bilder identifieras den exakta platsen för skadan exakt och lokaliseras genom ritning avgränsande lådor runt varje upptäckt skada. För att göra denna process strömlinjeformad och snabbare finns det tekniker för att sammanföra lokalisering och klassificering. Det tillåter generering av en separat begränsningsruta och klass för varje identifierat objekt.
segmentering:
När objekten har identifierats och klassificerats görs även segmentering. Binär segmentering används när det finns ett behov av att separera sakerna i förgrunden från bakgrunden.
Hur man tränar ML-modeller för att upptäcka fordonsskador
För att träna ML-modeller för att upptäcka fordonsskador behöver du en mångsidig datauppsättning av exakt kommenterade bilder och videor. Utan mycket exakta och exakt märkta data, kommer maskininlärningsmodellen inte att kunna upptäcka skador. Det är viktigt att låta annotatorer och anteckningsverktyg kontrollera datakvaliteten.
Träna modellerna att leta efter dessa tre parametrar:
- Kontrollera om det är skador eller inte
- Lokalisera skadan – identifiera den exakta positionen för skadan på fordonet
- Bedöma hur allvarlig skadan är baserat på dess plats, behov av reparationer och typ av skada.
När skadan på fordonet har identifierats, klassificerats och segmenterats är det viktigt att träna modellen att leta efter mönster och analysera dem. Träningsdataset bör köras genom en ML-algoritm som kommer att analysera och tolka data.
Uppsättningar av bild- och videodatauppsättningar för att upptäcka skador på fordon för att träna din datorseende modell snabbare
Utmaningar i fordonsskadedetektering
När man bygger ett fordonsskadedetekteringsprogram kan utvecklare möta flera utmaningar när det gäller att skaffa datauppsättningar, märkning och förbearbetning. Låt oss förstå några av de vanligaste utmaningarna som team möter.
Skaffa ordentligt Utbildningsdata
Eftersom de verkliga bilderna av fordonsskador måste ha reflekterande material och metalliska ytor, kan dessa reflektioner som finns i bilderna misstolkas som skador.
Dessutom bör datasetet ha olika bilder tagna i olika miljöer för att uppnå en verkligt omfattande uppsättning relevanta bilder. Endast där det finns en variation i datasetet kommer modellen att kunna göra korrekta förutsägelser.
Det finns ingen offentlig databas över skadade fordon som kan användas i utbildningssyfte. För att möta den här utmaningen kan du antingen samla bilder på internet eller arbeta med bil försäkringsbolag – som kommer att ha ett förråd av trasiga bilbilder.
Förbehandling av bilder
Bilskadabilder skulle med största sannolikhet tas i okontrollerade miljöer, vilket gör att bilderna verkar oskarpa, suddiga eller för ljusa. Det är viktigt att förbehandla bilderna genom att justera ljusstyrkan, minska storleken, ta bort överflödigt brus, etc.
För att hantera reflektionsproblem i bilderna använder de flesta modeller semantiska och instanssegmenteringstekniker.
Falska positiva
Det finns en stor risk att få falska positiva tecken vid bedömning av fordonsskador. AI-modellen kan felaktigt identifiera skador när det inte finns någon. Denna utmaning kan mildras med hjälp av en tvåstegs identifierings- och klassificeringsmodell. Det första steget skulle endast genomföra binär klassificering – klassificering av data mellan endast två kategorier – på bilderna. När systemet identifierar att fordonet har skadats, kommer den andra nivån att gälla. Det kommer att börja identifiera typen av skada på bilen.
Hur hjälper Shaip?
Som marknadsledare levererar Shaip exceptionellt högkvalitativa och anpassade utbildningsdatauppsättningar till företag som bygger AI-baserat Modeller för upptäckt av fordonsskador. Vår process att skapa datamängden för att träna din ML-modell går igenom olika steg.
Datainsamling
Det första steget i att bygga en utbildningsdatauppsättning är att skaffa relevanta och autentiska bilder och videor från flera källor. Vi förstår att ju mer mångsidig datauppsättning vi gör, desto bättre är ML-modellen. Vår datauppsättning innehåller bilder och videor från flera vinklar och platser för att bygga högt kategoriserad data.
Datalicensiering
Autentisera data som samlats in är ett avgörande steg för att bygga en förutsägbar försäkringsfordringar modell och minska risken för försäkringsbolag. För att påskynda ML-träning, erbjuder Shaip också färdiga datauppsättningar för att hjälpa till att träna skadedetektering snabbare. Dessutom har vår datauppsättning också bilder och videor av skadade fordon och bilar oavsett modell och märke.
Bild/videokommentar
Skadehantering modeller ska automatiskt kunna upptäcka föremål, identifiera skadan och bedöma dess svårighetsgrad i den verkliga världen. När bilderna och video- är uppdelade i komponenter, kommenteras de av våra utbildade domänexperter med hjälp av en AI-baserad algoritm. Våra erfarna annotatorer märker tusentals bilder och videosegment som fokuserar på att noggrant identifiera bucklor, skador på bildelar, sprickor eller springor i bilens inre och yttre paneler.
segmente~~POS=TRUNC
När dataanteckningsprocessen är klar sker segmentering av datan. Helst sker segmentering eller klassificering baserat på skador eller icke-skadade sektioner, skadans svårighetsgrad och skadans sida eller område – stötfångare, strålkastare, dörr, repa, bucklor, krossat glas och mer.
Är du redo att provköra din fordonsskadedetekteringsmodell?
På Shaip tillhandahåller vi omfattande datauppsättningar för fordonsskador utformade för att möta de specifika behoven hos fordonsskadedetekteringsmodeller och säkerställa snabbare bearbetning av anspråk.
Våra erfarna annotatorer och mänskliga-i-slingan-modeller säkerställer pålitlig kvalitet och förstklassig noggrannhet i vårt kommenterade arbete.
Vill du veta mer? Kontakta oss Idag.
