Изкуственият интелект разпространи своята полезност и усъвършенстване в няколко области и едно такова ново приложение на тази напреднала технология е откриването на щети по превозни средства. Обявяването на щети по автомобила отнема значително време.
Освен това винаги има възможност за изтичане на искове – разликата между уреждането на цитираните и действителните искове.
Одобрението на иска зависи от визуална проверка, анализ на качеството и валидиране като общо правило. Тъй като оценката се забавя или е неправилна, обработката на исковете става предизвикателство. Още, автоматизирана повреда на автомобила откриване дава възможност за ускоряване на проверката, валидирането и обработката на искове.
Какво е откриване на щети на превозни средства?
Инцидентите и дребните щети по превозните средства са често срещано явление в автомобилния сектор. Проблеми обаче възникват само когато има застрахователна претенция. Според Годишен отчет на отдела за разследване на измами за 2021 г публикувани от правителството на Мичиган, измамите с автомобилни искове са добавили почти 7.7 милиарда долара в излишни плащания към искове за автомобилни наранявания. Водещите автомобилни застрахователи губят близо 29 милиарда долара всяка година от изтичане на премии.
Откриването на щети на превозни средства използва машинно обучение алгоритми за автоматично откриване на външната каросерия на автомобила и оценка на нараняванията и степента на щетите. Повредите по автомобила се идентифицират не само за застрахователни цели, но и за оценка на разходите за ремонт, като се използва компютърно зрение и инструменти за обработка на изображения.
Как да изградим базиран на AI ML модел за откриване на щети на превозни средства?
Здрав наборът от данни за обучение е от решаващо значение за успешен и ефективен ML модел за откриване на щети на автомобили.
Идентификация на обект
От изображения точното местоположение на повредата се идентифицира точно и локализира чрез чертеж ограничаващи кутии около всяка открита повреда. За да направите този процес рационализиран и по-бърз, има техники за обединяване на локализацията и класификацията. Позволява генерирането на отделна ограничителна рамка и клас за всеки идентифициран обект.
Сегментирането:
След като обектите са идентифицирани и класифицирани, се извършва и сегментиране. Двоичната сегментация се използва, когато има нужда да се отделят нещата на преден план от фона.
Как да обучите ML модели да откриват щети на превозни средства
За да обучите ML модели да откриват повреда на превозното средство, имате нужда от разнообразен набор от данни с точност анотирани изображения и видеоклипове. Без високо точни и прецизно етикетирани данни, моделът за машинно обучение няма да може да открие щети. От съществено значение е анотаторите и инструментите за анотации да проверяват качеството на данните.
Обучете моделите да търсят тези три параметъра:
- Проверка дали има повреда или не
- Локализиране на повредата – идентифициране на точната позиция на повредата върху автомобила
- Оценяване на сериозността на повредата въз основа на местоположението й, необходимостта от ремонт и вида на повредата.
След като повредата на автомобила бъде идентифицирана, класифицирана и сегментирана, от съществено значение е моделът да се обучи да търси модели и да ги анализира. Наборът от данни за обучение трябва да се изпълнява чрез ML алгоритъм, който ще анализира и интерпретира данните.
Готови набори от изображения и видео данни за откриване на щети на превозни средства за по-бързо обучение на вашия модел на компютърно зрение
Предизвикателства при откриването на щети на превозни средства
Когато изграждат програма за откриване на щети на превозни средства, разработчиците могат да се сблъскат с няколко предизвикателства при осигуряването на набори от данни, етикетиране и предварителна обработка. Нека разберем някои от най-честите предизвикателства, пред които са изправени екипите.
Осигуряване на правилното Данни за обучение
Тъй като изображенията от реалния свят на повреди на превозни средства трябва да имат отразяващи материали и метални повърхности, тези отражения, открити в снимките, може да се тълкуват погрешно като щети.
Освен това наборът от данни трябва да има разнообразни изображения, направени в различни среди, за да се постигне наистина изчерпателен набор от подходящи изображения. Само когато има разнообразие в набора от данни, моделът ще може да прави точни прогнози.
Няма публична база данни за повредени превозни средства, която да се използва за обучение. За да се противопоставите на това предизвикателство, можете или да събирате изображения в интернет, или да работите с кола застрахователни компании – който ще има хранилище на изображения на счупени автомобили.
Предварителна обработка на изображения
Изображенията на щети по превозни средства най-вероятно ще бъдат направени в неконтролирана среда, което ще направи изображенията нефокусирани, замъглени или твърде ярки. От съществено значение е предварителната обработка на изображенията чрез регулиране на яркостта, намаляване на размера, премахване на излишния шум и т.н.
За да се справят с проблеми с отражението в изображенията, повечето модели използват семантични техники и техники за сегментиране на екземпляри.
Фалшиви положителни резултати
Съществува висок риск от получаване на фалшиви положителни признаци при оценка на щетите на превозното средство. AI моделът може фалшиво да идентифицира повреда, когато няма такава. Това предизвикателство може да бъде смекчено с помощта на двустепенен модел за идентификация и класификация. Първата стъпка ще предприеме само двоична класификация – класифициране на данни между само две категории – върху изображенията. Когато системата идентифицира, че превозното средство е повредено, второто ниво ще действа. Той ще започне да идентифицира вида на повредата на автомобила.
Как помага Shaip?
Като лидер на пазара, Shaip доставя изключително висококачествени и персонализирани набори от данни за обучение на фирми, изграждащи базирани на AI Модели за откриване на щети на превозни средства. Нашият процес на създаване на набор от данни за обучение на вашия ML модел преминава през различни стъпки.
Събиране на данни
Първата стъпка в изграждането на набор от данни за обучение е осигуряването на подходящи и автентични изображения и видеоклипове от няколко източника. Ние разбираме, че колкото по-разнообразен е наборът от данни, който правим, толкова по-добър е моделът за машинно обучение. Нашият набор от данни съдържа снимки и видеоклипове от различни ъгли и места за изграждане на силно категоризирани данни.
Лицензиране на данни
Удостоверяване на събрани данни е решаваща стъпка в изграждането на предсказуем застрахователни искове модел и намаляване на риска за застрахователните компании. За да ускори обучението по ML, Shaip също така предлага готови набори от данни, за да помогне за по-бързото откриване на щети на влака. Освен това нашият набор от данни съдържа също снимки и видеоклипове на повредени превозни средства и автомобили, независимо от моделите и марката.
Изображение/видео анотация
Обработка на искове моделите трябва да могат автоматично да откриват обекти, да идентифицират щетите и да оценяват тежестта им в реалния свят. След като изображенията и видео са разбити на компоненти, те се коментират от нашите обучени експерти по домейни с помощта на алгоритъм, базиран на AI. Нашите опитни анотатори етикетират хиляди изображения и видео сегменти, които се фокусират върху точното идентифициране на вдлъбнатини, щети на автомобилни части, пукнатини или цепнатини във вътрешните и външните панели на автомобила.
сегментиране
Когато процесът на анотиране на данните приключи, се извършва сегментиране на данните. В идеалния случай сегментирането или класифицирането се извършва въз основа на повредени или неповредени участъци, тежестта на повредата и страната или областта на повредата – броня, фар, врата, драскотина, вдлъбнатини, счупено стъкло и др.
Готови ли сте да тествате своя модел за откриване на щети на превозно средство?
В Shaip ние предоставяме изчерпателни набори от данни за щети на превозни средства, предназначени да отговорят на специфичните нужди на моделите за откриване на щети на превозни средства и да гарантираме по-бърза обработка на искове.
Нашите опитни анотатори и модели на човек в цикъла гарантират надеждно качество и първокласна точност в нашата анотирана работа.
Искате ли да научите повече? Свържи се с нас Днес.
