Autovakuutus

Autojen vaurioiden havaitsemisen tietojoukko autoteollisuudelle

Kerää, merkitse ja segmentoi video- ja kuvatietojoukkoja mallikoulutusta varten

Esittelyssä olevat asiakkaat

Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.

Tekoäly (AI) ei ole enää muotisana. Se on niin valtavirtaa kuin vain saa. Treffisovelluksista Automotive AI:hin, jokaisessa tekniikan elementissä on ripauksen tekoälyä, ja autovakuutus ei eroa

Tekoälyllä autovakuutuksessa on merkittävä potentiaali arvioida nopeasti ajoneuvovahingot. Pian tekoälyalgoritmien edistymisen myötä manuaalinen arviointi olisi menneisyyttä. Perinteisesti useat osapuolet tekivät vahinkoarvioinnin, joka vei aikaa ja oli erittäin altis inhimillisille virheille, mikä johti epätarkkoihin kustannusarvioihin

Teollisuus:

Maailmanlaajuisten autojen törmäyskorjausmarkkinoiden koko oli 185.98 miljardia dollaria vuonna 2020. Niiden odotetaan kasvavan CAGR:llä 2.1% alkaen 2021 ja 2028.

Teollisuus:

Yhdysvaltain autojen törmäyskorjausmarkkinoiden koon arvioitiin 33.75 miljardiksi Yhdysvaltain dollariksi vuonna 2018, ja sen odotetaan kasvavan CAGR:llä 1.5% alkaen 2019 ja 2025

Veriskin – data-analytics co.:n mukaan yhdysvaltalaiset autovakuutusyhtiöt menettävät 29 miljardia dollaria vuosittain virheiden ja puuttuvien tietojen vuoksi ajoneuvovaurioiden havaitsemisessa ja arvioinnissa.

Kuinka tekoäly auttaa autovaurioiden havaitsemisessa

Koneoppiminen on otettu laajasti käyttöön toistuvien manuaalisten prosessien automatisoinnissa. Uuden sukupolven tekniikan, algoritmien ja kehysten avulla tekoäly voi ymmärtää prosessia, jolla vaurioituneet osat tunnistetaan ja tunnistetaan, vaurion laajuuden arvioiminen, tarvittavan korjauksen tyypin ennustaminen ja kokonaiskustannusten arvioiminen. Tämä voidaan saavuttaa Image/Video Annotation for Computer Vision avulla ML-mallien kouluttamiseksi. ML-mallit voivat poimia, analysoida ja tarjota näkemyksiä, jotka johtavat nopeaan tarkastusprosessiin, jossa otetaan huomioon tie, sää, valaistus, nopeus, vauriotyyppi, onnettomuuden vakavuus ja liikenne entistä tarkemmin.

Vaiheet vankan tekoälyn harjoitustietojen luomiseksi

Koneoppimismallien kouluttaminen ajoneuvovaurioiden havaitsemiseen ja arviointiin alkaa laadukkaiden koulutustietojen hankinnasta, jota seuraa tietojen merkintä ja datasegmentointi.

Tiedonkeruu

ML-mallien harjoittelu vaatii valtavan määrän asiaankuuluvaa kuva-/videodataa. Mitä enemmän tietoa eri lähteistä, sitä parempi malli olisi. Teemme yhteistyötä suurten autovakuutusyhtiöiden kanssa, joilla on jo lukuisia kuvia rikkinäisistä auton osista. Voimme auttaa sinua keräämään kuvia ja/tai videoita 360°:n kulmassa eri puolilta maailmaa kouluttaaksesi ML-mallejasi.

Tietojen lisensointi

Lisensoi valmis ajoneuvokuvatietojoukko/autokuvatietojoukko koneoppimismallien kouluttamiseksi arvioimaan tarkasti ajoneuvovaurioita, jotta voidaan ennustaa vakuutuskorvaukset ja minimoida vakuutusyhtiöiden tappiot.

Tietojen merkintä

Kun tiedot on kerätty, järjestelmän tulee automaattisesti tunnistaa ja analysoida esineitä ja skenaarioita todellisen maailman vaurioiden arvioimiseksi. Tässä datamerkinnät auttavat sinua merkitsemään tuhansia kuvia/videoita, joita voidaan edelleen käyttää ML-mallien kouluttamiseen.

Annotaattorit voivat auttaa sinua merkitsemään kolhua, kolhua tai halkeamaa auton ulko-/sisäpaneeleista, joita ovat: puskurit, lokasuojat, neljännespaneelit, ovet, konepellit, moottori, istuimet, säilytystila, tavaratilat jne.

Tietojen segmentointi

Kun tiedot on merkitty, ne voidaan segmentoida tai luokitella seuraavasti:

Vahinko vs vahingoittumaton
Vaurioitumispuoli: Etu, Taka, Taka
Vaurioiden vakavuus: Pieni, Keskivaikea, Vakava
Vahinkojen luokitus: Puskurin lommo, Oven lommo, Lasin särkyminen, Ajovalo rikki, Takalamppu rikki, Naarmu, Smash, Ei vaurioita jne.

Ajoneuvon vaurioiden havaitsemisen tietojoukot

Vaurioitunut 2-pyöräinen kuvatietosarja

55 1000 selitettyä kuvaa (2 XNUMX per malli) XNUMX-pyöräisistä autoista metatietojen kera.

Vaurioitunut 3-pyöräinen kuvatietosarja

82 1000 selitettyä kuvaa (3 XNUMX per malli) XNUMX-pyöräisistä ja metadata

Vaurioitunut 4-pyöräinen kuvatietosarja

32 4 selitettyä kuvaa (yhdessä metatietojen kanssa) vaurioituneista nelipyöräilijöistä.

Vaurioituneiden ajoneuvojen (pieni) videotietojoukko

5.5k videota autoista, joissa on pieniä vaurioita Intian ja Pohjois-Amerikan alueilta

Näytä lisää tietokonenäön tietojoukkoja…

Kuka hyötyy?

Shaipin korkealaatuiseen dataan rakennettu ML-malli voi auttaa

Kykymme

Ihmiset

Omistetut ja koulutetut ryhmät:

Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen luontia, merkintöjä ja laadunvalvontaa varten
Tunnistettu projektinhallintaryhmä
Kokenut tuotekehitystiimi
Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi

Käsitellä asiaa

Korkein prosessitehokkuus taataan:

Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka

foorumi

Patentoitu alusta tarjoaa etuja:

Verkkopohjainen alusta loppuun
Moitteeton laatu
Nopeampi TAT
Saumaton toimitus

Miksi Shaip?

Hallittu työvoima täydelliseen hallintaan, luotettavuuteen ja tuottavuuteen

Tehokas alusta, joka tukee erityyppisiä merkintöjä

Vähintään 95%: n tarkkuus taataan erinomaiselle laadulle

Globaalit projektit yli 60 maassa

Yritystason SLA: t

Luokkansa parhaat tosielämän ajo-tietojoukot

Kliinisen NLP: n luominen on kriittinen tehtävä, jonka ratkaiseminen vaatii valtavaa verkkotunnusta. Näen selvästi, että olet useita vuosia edellä Googlea tällä alalla. Haluan työskennellä kanssasi ja skaalata sinut.

Google Inc. Johtaja

Suunnittelutiimini työskenteli Shaipin tiimin kanssa yli 2 vuotta terveydenhuollon puheen API: n kehittämisen aikana. Meihin on vaikuttunut heidän työstään terveydenhuollon erityisissä NLP-palveluissa ja siitä, mitä he pystyvät saavuttamaan monimutkaisilla aineistoilla.

Google Inc. Insinööripäällikkö

Oletko valmis hyödyntämään tekoälyn voimaa? Ota yhteyttä!