Tekoäly on levittänyt hyödyllisyytensä ja kehittyneisyytensä useille aloille, ja yksi tämän edistyneen teknologian uusi sovellus on ajoneuvovaurioiden havaitseminen. Autovaurioiden ilmoittaminen on huomattavan aikaa vievää toimintaa.
Lisäksi on aina olemassa vahingonkorvausvuotojen mahdollisuus – noteeratun ja todellisen korvausratkaisun välinen ero.
Vaatimuksen hyväksyminen riippuu yleisenä peukalosääntönä silmämääräisestä tarkastuksesta, laatuanalyysistä ja validoinnista. Arvioinnin viivästyessä tai virheellisesti hakemusten käsittelystä tulee haaste. Vielä, automaattinen ajoneuvovaurio havaitseminen mahdollistaa tarkastusten, validoinnin ja reklamaatioiden käsittelyn nopeuttamisen.
Mikä on ajoneuvovaurioiden havaitseminen?
Onnettomuudet ja pienet ajoneuvovauriot ovat melko yleisiä alueella autoalan. Ongelmat ilmenevät kuitenkin vasta vakuutuskorvauksen yhteydessä. Mukaan 2021 Petostutkintayksikön vuosikertomus Michiganin hallituksen julkaissut autokorvauspetokset lisäsivät lähes 7.7 miljardia dollaria ylimääräisiä maksuja autovahinkovaatimuksiin. Parhaat autovakuutusyhtiöt menettivät vuosittain lähes 29 miljardia dollaria vakuutusmaksuvuotojen vuoksi.
Ajoneuvon vaurioiden havaitseminen käyttää koneoppimista algoritmeja, jotka tunnistavat automaattisesti ajoneuvon ulkokorin ja arvioivat sen vammat ja vaurion laajuuden. Autolle aiheutuneita vaurioita tunnistetaan paitsi vakuutustarkoituksiin, myös korjauskustannusarvioita varten tietokoneen visio ja kuvankäsittelytyökalut.
Kuinka rakentaa tekoälyllä toimiva ML-malli ajoneuvovaurioiden havaitsemiseen?
Vankka koulutustietokanta on ratkaisevan tärkeä onnistuneesta ja tehokkaasta ML-autovaurioiden havaitsemismallista.
Kohteen tunnistaminen
Kuvien perusteella vaurion tarkka sijainti tunnistetaan tarkasti ja paikallistetaan piirtämällä sitovat laatikot jokaisen havaitun vaurion ympärillä. Jotta tämä prosessi olisi virtaviivaistettu ja nopeampi, on olemassa tekniikoita lokalisoinnin ja luokituksen yhdistämiseksi. Se mahdollistaa erillisen rajauslaatikon ja luokan luomisen jokaiselle tunnistetulle objektille.
segmentointi:
Kun kohteet on tunnistettu ja luokiteltu, myös segmentointi tehdään. Binäärisegmentointia käytetään, kun on tarve erottaa etualalla olevat asiat taustasta.
Kuinka kouluttaa ML-malleja havaitsemaan ajoneuvovaurioita
Jotta voit kouluttaa ML-malleja havaitsemaan ajoneuvovaurioita, tarvitset monipuolisen tietojoukon tarkasti selostettuja kuvia ja videoita. Ilman erittäin tarkkoja ja tarkasti merkittyjä tietoja, koneoppimismalli ei pysty havaitsemaan vaurioita. On olennaista, että ihmissilmukassa toimivat annotaattorit ja merkintätyökalut tarkistavat tietojen laadun.
Kouluta mallit etsimään näitä kolmea parametria:
- Tarkistaa, onko vaurioita vai ei
- Vahingon paikallistaminen – vaurion tarkan sijainnin tunnistaminen ajoneuvossa
- Vahingon vakavuuden arvioiminen sen sijainnin, korjaustarpeen ja vauriotyypin perusteella.
Kun ajoneuvon vauriot on tunnistettu, luokiteltu ja segmentoitu, on tärkeää kouluttaa malli etsimään kuvioita ja analysoimaan niitä. Harjoitustietojoukko tulee ajaa ML-algoritmin kautta, joka analysoi ja tulkitsee tiedot.
Valmiit ajoneuvovaurioiden havaitsemiskuva- ja videotietojoukot, jotka kouluttavat tietokoneesi näkömalliasi nopeammin
Haasteet ajoneuvovaurioiden havaitsemisessa
Ajoneuvon vaurioiden havaitsemisohjelmaa rakentaessaan kehittäjät voivat kohdata useita haasteita tietojoukkojen hankinnassa, merkinnöissä ja esikäsittelyssä. Ymmärrämme joitakin yleisimmistä joukkueiden kohtaamista haasteista.
Asianmukainen hankinta Harjoittelutiedot
Koska todellisissa kuvissa ajoneuvovaurioista on väistämättä heijastavia materiaaleja ja metallipintoja, nämä kuvista löytyneet heijastukset voidaan tulkita väärin vaurioiksi.
Lisäksi tietojoukossa tulisi olla erilaisia kuvia, jotka on otettu erilaisissa ympäristöissä, jotta saadaan todella kattava joukko relevantteja kuvia. Vain silloin, kun tietojoukossa on vaihtelua, malli pystyy tekemään tarkkoja ennusteita.
Vaurioituneista ajoneuvoista ei ole julkista tietokantaa, jota voitaisiin käyttää koulutustarkoituksiin. Vastataksesi tähän haasteeseen voit joko kerätä kuvia internetistä tai työskennellä auton kanssa vakuutusyhtiöt – kenellä on arkisto rikkinäisistä autokuvista.
Kuvien esikäsittely
Ajoneuvovauriokuvat otettaisiin todennäköisesti hallitsemattomissa ympäristöissä, jolloin kuvat näyttävät epätarkilta, sumeilta tai liian kirkkailta. Kuvien esikäsittely on tärkeää säätämällä kirkkautta, pienentämällä kokoa, poistamalla ylimääräistä kohinaa jne.
Useimmat mallit käyttävät semanttisia ja ilmentymien segmentointitekniikoita kuvien heijastusongelmien käsittelemiseksi.
Väärät positiiviset
On suuri riski saada vääriä positiivisia merkkejä arvioitaessa ajoneuvovaurioita. Tekoälymalli saattaa virheellisesti tunnistaa vaurioita, kun niitä ei ole. Tätä haastetta voidaan lieventää käyttämällä kaksitasoista tunnistus- ja luokitusmallia. Ensimmäinen vaihe toteutettaisiin kuvissa vain binääriluokittelu – tietojen luokittelu vain kahden luokan välillä. Kun järjestelmä havaitsee, että ajoneuvo on vaurioitunut, toinen taso tulee voimaan. Se alkaa tunnistaa auton vaurion tyypin.
Miten Shaip auttaa?
Markkinajohtajana Shaip toimittaa poikkeuksellisen korkealaatuisia ja räätälöityjä koulutustietojoukkoja tekoälypohjaisia rakentaville yrityksille. Ajoneuvon vaurioiden havaitsemismallit. Tietojoukon luontiprosessi ML-mallisi harjoittelua varten kulkee eri vaiheiden kautta.
Tiedonkeruu
Ensimmäinen askel harjoitustietojoukon rakentamisessa on asianmukaisten ja autenttisten kuvien ja videoiden hankkiminen useista lähteistä. Ymmärrämme, että mitä monimuotoisemman tietojoukon teemme, sitä parempi on ML-malli. Tietojoukkomme sisältää kuvia ja videoita useista eri näkökulmista ja paikoista erittäin luokiteltujen tietojen rakentamiseksi.
Tietojen lisensointi
Todentaminen kerätyt tiedot on ratkaiseva askel ennustettavan rakentamisessa vakuutusvaatimukset mallia ja vähentää vakuutusyhtiöiden riskejä. Nopeuttaakseen ML-harjoitusta Shaip tarjoaa myös valmiita tietojoukkoja, jotka auttavat vaurioiden havaitsemisessa nopeammin. Lisäksi tietojoukostamme löytyy myös kuvia ja videoita vaurioituneista ajoneuvoista ja autoista malleista ja merkistä riippumatta.
Kuvan/videon huomautus
Vaatimusten käsittely mallien tulee pystyä tunnistamaan esineet automaattisesti, tunnistamaan vauriot ja arvioimaan sen vakavuutta todellisessa maailmassa. Kun kuvat ja video- on jaettu osiin, koulutetut toimialueen asiantuntijamme kirjoittavat ne AI-pohjaisen algoritmin avulla. Kokeneet annotaattorimme merkitsevät tuhansia kuvia ja videosegmenttejä, jotka keskittyvät tunnistamaan tarkasti kolhuja ja vaurioita. auton osat, halkeamia tai rakoja auton sisä- ja ulkopaneeleissa.
jakautuminen
Kun tietojen merkintäprosessi on valmis, data segmentoidaan. Ihannetapauksessa segmentointi tai luokittelu tapahtuu vaurioiden tai vahingoittumattomien osien, vaurion vakavuuden ja vaurion puolen tai alueen perusteella – puskuri, otsalamppu, ovi, naarmu, kolhut, lasinsirut ja paljon muuta.
Oletko valmis koeajamaan ajoneuvovaurioiden havaitsemismalliasi?
Shaip tarjoaa kattavia ajoneuvovauriotietosarjoja, jotka on suunniteltu täyttämään ajoneuvovaurioiden havaitsemismallien erityistarpeet ja varmistamaan nopeampi käsittely vaatimuksista.
Kokeneet annotaattorimme ja ihminen silmukassa -mallimme takaavat luotettavan laadun ja huippuluokan tarkkuuden kommentoidussa työssämme.
Haluatko tietää enemmän? Ota yhteyttä Tänään.
