Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει εξαπλώσει τη χρησιμότητα και την πολυπλοκότητά της σε πολλούς τομείς, και μια τέτοια νέα εφαρμογή αυτής της προηγμένης τεχνολογίας είναι ο εντοπισμός ζημιών οχημάτων. Η αξίωση για ζημιά αυτοκινήτου είναι μια σημαντική χρονοβόρα δραστηριότητα.
Επιπλέον, υπάρχει πάντα μια πιθανότητα διαρροής ζημιών – η διαφορά μεταξύ της εισηγμένης και της πραγματικής διευθέτησης ζημιών.
Η έγκριση της αξίωσης εξαρτάται από την οπτική επιθεώρηση, την ποιοτική ανάλυση και την επικύρωση ως γενικός εμπειρικός κανόνας. Καθώς η αξιολόγηση καθυστερεί ή είναι εσφαλμένη, γίνεται πρόκληση η επεξεργασία των αξιώσεων. Ακόμη, ζημιά αυτοματοποιημένου οχήματος ανίχνευση καθιστά δυνατή την επιτάχυνση της επιθεώρησης, της επικύρωσης και της επεξεργασίας των αξιώσεων.
Τι είναι η ανίχνευση ζημιών οχήματος;
Τα ατυχήματα και οι μικρές ζημιές οχημάτων είναι αρκετά συνηθισμένα στο τομέα της αυτοκινητοβιομηχανίας. Ωστόσο, τα ζητήματα εμφανίζονται μόνο όταν υπάρχει αξίωση ασφάλισης. Σύμφωνα με την Ετήσια Έκθεση Μονάδας Διερεύνησης Απάτης 2021 που κυκλοφόρησε από την κυβέρνηση του Μίσιγκαν, η απάτη για αξιώσεις αυτοκινήτων πρόσθεσε σχεδόν 7.7 δισεκατομμύρια δολάρια σε επιπλέον πληρωμές σε αξιώσεις για τραυματισμό αυτοκινήτων. Οι κορυφαίες ασφαλιστικές εταιρείες αυτοκινήτων έχασαν σχεδόν 29 δισεκατομμύρια δολάρια κάθε χρόνο λόγω διαρροής ασφαλίστρων.
Ο εντοπισμός ζημιών οχήματος χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση αλγόριθμοι για την αυτόματη ανίχνευση του εξωτερικού αμαξώματος ενός οχήματος και την αξιολόγηση των τραυματισμών και της έκτασης της ζημιάς. Οι ζημιές στο αυτοκίνητο εντοπίζονται όχι μόνο για λόγους ασφάλισης αλλά και για εκτίμηση κόστους επισκευής, χρησιμοποιώντας όραση υπολογιστή και εργαλεία επεξεργασίας απεικόνισης.
Πώς να δημιουργήσετε ένα μοντέλο ML με τεχνητή νοημοσύνη για ανίχνευση ζημιών οχήματος;
Ένα ισχυρό Το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης είναι ζωτικής σημασίας για ένα επιτυχημένο και αποτελεσματικό μοντέλο ανίχνευσης ζημιών αυτοκινήτου ML.
Αναγνώριση αντικειμένου
Από εικόνες, η ακριβής θέση της ζημιάς προσδιορίζεται με ακρίβεια και εντοπίζεται με σχέδιο κουτιά οριοθέτησης γύρω από κάθε εντοπισμένη ζημιά. Για να γίνει αυτή η διαδικασία απλοποιημένη και ταχύτερη, υπάρχουν τεχνικές που συνδυάζουν τον εντοπισμό και την ταξινόμηση. Επιτρέπει τη δημιουργία ενός ξεχωριστού πλαισίου οριοθέτησης και κλάσης για κάθε αναγνωρισμένο αντικείμενο.
Κατάτμηση:
Μόλις εντοπιστούν και ταξινομηθούν τα αντικείμενα, γίνεται επίσης τμηματοποίηση. Η δυαδική τμηματοποίηση χρησιμοποιείται όταν υπάρχει ανάγκη να διαχωριστούν τα πράγματα στο προσκήνιο από το παρασκήνιο.
Πώς να εκπαιδεύσετε μοντέλα ML για την ανίχνευση ζημιών στο όχημα
Για να εκπαιδεύσετε μοντέλα ML ώστε να ανιχνεύουν ζημιές οχημάτων, χρειάζεστε ένα διαφορετικό σύνολο δεδομένων με ακρίβεια σχολιασμένες εικόνες και βίντεο. Χωρίς δεδομένα υψηλής ακρίβειας και ακριβείας, το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης δεν θα μπορεί να ανιχνεύσει ζημιές. Είναι σημαντικό να έχετε σχολιαστές και εργαλεία σχολιασμού που ελέγχουν την ποιότητα των δεδομένων.
Εκπαιδεύστε τα μοντέλα να αναζητούν αυτές τις τρεις παραμέτρους:
- Έλεγχος αν υπάρχει ζημιά ή όχι
- Εντοπισμός της ζημιάς – αναγνώριση της ακριβούς θέσης της ζημιάς στο όχημα
- Εκτίμηση της σοβαρότητας της ζημιάς με βάση τη θέση της, την ανάγκη για επισκευές και το είδος της ζημιάς.
Μόλις εντοπιστεί, ταξινομηθεί και τμηματοποιηθεί η ζημιά στο όχημα, είναι απαραίτητο να εκπαιδεύσετε το μοντέλο να αναζητά μοτίβα και να τα αναλύει. Το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης θα πρέπει να εκτελείται μέσω ενός αλγόριθμου ML που θα αναλύει και θα ερμηνεύει τα δεδομένα.
Σύνολα δεδομένων εικόνων και βίντεο ανίχνευσης ζημιών οχημάτων εκτός ραφιού για να εκπαιδεύσετε το μοντέλο όρασης του υπολογιστή σας πιο γρήγορα
Προκλήσεις στον εντοπισμό ζημιών οχημάτων
Κατά τη δημιουργία ενός προγράμματος ανίχνευσης ζημιών οχημάτων, οι προγραμματιστές μπορούν να αντιμετωπίσουν πολλές προκλήσεις όσον αφορά την προμήθεια συνόλων δεδομένων, την επισήμανση και την προεπεξεργασία. Ας κατανοήσουμε μερικές από τις πιο συνηθισμένες προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι ομάδες.
Η σωστή προμήθεια Δεδομένα εκπαίδευσης
Δεδομένου ότι οι πραγματικές εικόνες ζημιών οχημάτων είναι βέβαιο ότι έχουν ανακλαστικά υλικά και μεταλλικές επιφάνειες, αυτές οι αντανακλάσεις που βρίσκονται στις εικόνες μπορεί να παρερμηνευθούν ως ζημιά.
Επιπλέον, το σύνολο δεδομένων θα πρέπει να έχει διαφορετικές εικόνες που λαμβάνονται σε ποικίλα περιβάλλοντα για να επιτευχθεί ένα πραγματικά ολοκληρωμένο σύνολο σχετικών εικόνων. Μόνο όπου υπάρχει ποικιλία στο σύνολο δεδομένων, το μοντέλο θα μπορεί να κάνει ακριβείς προβλέψεις.
Δεν υπάρχει δημόσια βάση δεδομένων για κατεστραμμένα οχήματα που να μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εκπαιδευτικούς σκοπούς. Για να αντιμετωπίσετε αυτήν την πρόκληση, μπορείτε είτε να συγκεντρώσετε εικόνες που ψάχνουν στο διαδίκτυο είτε να εργαστείτε με αυτοκίνητο ασφαλιστικές εταιρείες – ποιος θα έχει ένα αποθετήριο εικόνων σπασμένων αυτοκινήτων.
Προεπεξεργασία εικόνων
Οι εικόνες από ζημιές οχημάτων πιθανότατα θα ληφθούν σε μη ελεγχόμενα περιβάλλοντα, με αποτέλεσμα οι εικόνες να εμφανίζονται εκτός εστίασης, θολές ή πολύ φωτεινές. Είναι απαραίτητο να προεπεξεργάζεστε τις εικόνες προσαρμόζοντας τη φωτεινότητα, μειώνοντας το μέγεθος, αφαιρώντας τον υπερβολικό θόρυβο κ.λπ.
Για να χειριστούν ζητήματα αντανάκλασης στις εικόνες, τα περισσότερα μοντέλα χρησιμοποιούν τεχνικές σημασιολογικής τμηματοποίησης και παρουσίασης.
Ψεύτικα θετικά
Υπάρχει υψηλός κίνδυνος να λάβετε ψευδώς θετικά σημάδια κατά την αξιολόγηση της ζημιάς του οχήματος. Το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να αναγνωρίσει ψευδώς ζημιά όταν δεν υπάρχει. Αυτή η πρόκληση μπορεί να μετριαστεί χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο αναγνώρισης και ταξινόμησης δύο επιπέδων. Το πρώτο βήμα θα αναλάμβανε μόνο δυαδική ταξινόμηση – ταξινόμηση δεδομένων μόνο σε δύο κατηγορίες – στις εικόνες. Όταν το σύστημα αναγνωρίσει ότι το όχημα έχει υποστεί ζημιά, θα ισχύσει η δεύτερη βαθμίδα. Θα αρχίσει να αναγνωρίζει το είδος της ζημιάς στο αυτοκίνητο.
Πώς βοηθά το Shaip;
Όντας ο ηγέτης της αγοράς, η Shaip παρέχει εξαιρετικά υψηλής ποιότητας και εξατομικευμένα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης σε επιχειρήσεις που χτίζουν βασισμένες σε AI Μοντέλα ανίχνευσης ζημιών οχημάτων. Η διαδικασία δημιουργίας του συνόλου δεδομένων για την εκπαίδευση του μοντέλου σας ML περνά από διάφορα βήματα.
Συλλογή δεδομένων
Το πρώτο βήμα για τη δημιουργία ενός συνόλου δεδομένων εκπαίδευσης είναι η απόκτηση σχετικών και αυθεντικών εικόνων και βίντεο από διάφορες πηγές. Κατανοούμε ότι όσο πιο διαφοροποιημένο είναι το σύνολο δεδομένων που φτιάχνουμε, τόσο καλύτερο είναι το μοντέλο ML. Το σύνολο δεδομένων μας περιέχει εικόνες και βίντεο από διάφορες γωνίες και τοποθεσίες για τη δημιουργία δεδομένων υψηλής κατηγοριοποίησης.
Αδειοδότηση Δεδομένων
Έλεγχος ταυτότητας του συλλέγονται δεδομένα είναι ένα κρίσιμο βήμα για την οικοδόμηση ενός προβλέψιμου ασφαλιστικές απαιτήσεις μοντέλο και μείωση του κινδύνου για τις ασφαλιστικές εταιρείες. Προκειμένου να επιταχυνθεί η εκπαίδευση ML, η Shaip προσφέρει επίσης σύνολα δεδομένων εκτός ραφιού για να βοηθήσει στον ταχύτερο εντοπισμό ζημιών στο τρένο. Επιπλέον, το σύνολο δεδομένων μας έχει επίσης φωτογραφίες και βίντεο κατεστραμμένων οχημάτων και αυτοκινήτων ανεξάρτητα από το μοντέλο και τη μάρκα.
Σχολιασμός εικόνας/βίντεο
Επεξεργασία αξιώσεων Τα μοντέλα θα πρέπει να μπορούν να ανιχνεύουν αυτόματα αντικείμενα, να αναγνωρίζουν τη ζημιά και να αξιολογούν τη σοβαρότητά της στον πραγματικό κόσμο. Μόλις οι εικόνες και βίντεο αναλύονται σε στοιχεία, σχολιάζονται από τους εκπαιδευμένους ειδικούς μας στον τομέα με τη βοήθεια ενός αλγορίθμου που βασίζεται σε AI. Οι έμπειροι σχολιαστές μας επισημαίνουν χιλιάδες εικόνες και τμήματα βίντεο που εστιάζουν στον ακριβή εντοπισμό βαθουλωμάτων, ζημιών σε εξαρτήματα αυτοκινήτων, ρωγμές ή ρωγμές στο εσωτερικό και το εξωτερικό πάνελ του αυτοκινήτου.
Κατάτμηση
Όταν ολοκληρωθεί η διαδικασία σχολιασμού δεδομένων, πραγματοποιείται τμηματοποίηση των δεδομένων. Στην ιδανική περίπτωση, η τμηματοποίηση ή η ταξινόμηση γίνεται με βάση τη ζημιά ή τα τμήματα που δεν έχουν υποστεί ζημιά, τη σοβαρότητα της ζημιάς και την πλευρά ή την περιοχή της ζημιάς - προφυλακτήρας, προβολέας, πόρτα, γρατσουνιές, βαθουλώματα, σπασμένα τζάμια και άλλα.
Είστε έτοιμοι να δοκιμάσετε το μοντέλο ανίχνευσης βλάβης οχήματος;
Στη Shaip, παρέχουμε ολοκληρωμένα σύνολα δεδομένων ζημιών οχημάτων που έχουν σχεδιαστεί για να ανταποκρίνονται στις συγκεκριμένες ανάγκες των μοντέλων ανίχνευσης ζημιών οχήματος και να διασφαλίζουν ταχύτερη επεξεργασία των αξιώσεων.
Οι έμπειροι σχολιαστές μας και τα μοντέλα μας εξασφαλίζουν αξιόπιστη ποιότητα και κορυφαία ακρίβεια στις σχολιασμένες εργασίες μας.
Θέλετε να μάθετε περισσότερα; Επικοινωνία Σήμερα.
