Registrering af køretøjsskader

Vigtigheden af ​​Gold-standard træningsdata til at træne køretøjsskadedetektionsmodel

Kunstig intelligens har spredt dens anvendelighed og sofistikering til flere områder, og en sådan ny anvendelse af denne avancerede teknologi er at opdage skader på køretøjer. At gøre krav på bilskader er en betydelig tidskrævende aktivitet.

Derudover er der altid mulighed for skadelækage – forskellen mellem tilbudt og faktisk skadeafvikling.

Godkendelse af krav afhænger af visuel inspektion, kvalitetsanalyse og validering som en generel tommelfingerregel. Efterhånden som vurderingen bliver forsinket eller forkert, bliver det en udfordring at behandle kravene. Endnu, automatiseret køretøjsskade afsløring gør det muligt at fremskynde inspektion, validering og reklamationsbehandling.

Hvad er registrering af køretøjsskade?

Ulykker og mindre skader på køretøjer er ret almindelige i landet bilsektoren. Problemer dukker dog først op, når der er et forsikringskrav. Ifølge Årsrapport for 2021 Fraud Investigation Unit frigivet af Michigans regering, føjede svindel med biler næsten 7.7 milliarder dollars i overskydende betalinger til skadeskrav. Top bilforsikringsselskaber tabte næsten 29 milliarder dollars hvert år i præmielækage.

Registrering af køretøjsskader bruger maskinlæring algoritmer til automatisk at registrere et køretøjs udvendige karosseri og vurdere dets skader og omfanget af skaden. Skader på bilen identificeres ikke kun til forsikringsformål, men også til estimering af reparationsomkostninger, vha computersyn og billedbehandlingsværktøjer.

Hvordan bygger man en AI-drevet ML-model til registrering af køretøjsskader?

En robust træningsdatasæt er afgørende for en vellykket og effektiv ML bilskadedetektionsmodel.

Objektidentifikation

Fra billeder er den nøjagtige placering af skaden nøjagtigt identificeret og lokaliseret ved tegning afgrænsningskasser omkring hver opdaget skade. For at gøre denne proces strømlinet og hurtigere er der teknikker til at bringe lokalisering og klassificering sammen. Det gør det muligt at generere en separat afgrænsningsboks og klasse for hvert identificeret objekt. 

Segmentering:

Når objekterne er identificeret og klassificeret, foretages der også segmentering. Binær segmentering bruges, når der er behov for at adskille tingene i forgrunden fra baggrunden.

Sådan træner du ML-modeller til at opdage skader på køretøjet

Vehicle Damage Ml Model Training

For at træne ML-modeller til at opdage skader på køretøjet, har du brug for et mangfoldigt datasæt af nøjagtigt kommenterede billeder og videoer. Uden meget nøjagtige og præcist mærkede data, vil maskinlæringsmodellen ikke være i stand til at opdage skader. Det er vigtigt at få annotatorer og annoteringsværktøjer til at kontrollere datakvaliteten.

Træn modellerne til at lede efter disse tre parametre:

  • Tjek om der er skader eller ej
  • Lokalisering af skaden – identifikation af den nøjagtige placering af skaden på køretøjet
  • Vurdering af skadens alvor baseret på dens placering, behov for reparationer og type skade.

Når skaden på køretøjet er identificeret, klassificeret og segmenteret, er det vigtigt at træne modellen til at lede efter mønstre og analysere dem. Træningsdatasættet skal køres gennem en ML-algoritme, som analyserer og fortolker dataene.

Billed- og videodatasæt til registrering af skader på hylden for at træne din computersynsmodel hurtigere

Udfordringer ved registrering af køretøjsskader

Når man bygger et program til registrering af køretøjsskader, kan udviklere stå over for adskillige udfordringer med at skaffe datasæt, mærkning og forbehandling. Lad os forstå nogle af de mest almindelige udfordringer, som teams står over for.

Anskaffelse ordentligt Træningsdata

Da billederne i den virkelige verden af ​​skader på køretøjer er bundet til at have reflekterende materialer og metaloverflader, kan disse refleksioner på billederne misforstås som skader. 

Desuden bør datasættet have forskellige billeder taget i forskellige miljøer for at opnå et virkeligt omfattende sæt af relevante billeder. Kun hvor der er en variation i datasættet, vil modellen være i stand til at lave præcise forudsigelser.

Der er ingen offentlig database over beskadigede køretøjer, der kan bruges til træningsformål. For at imødegå denne udfordring kan du enten samle billeder gennem internettet eller arbejde med bil forsikringsselskaber – hvem vil have et lager af ødelagte bilbilleder.

Forbehandling af billeder

Billeder med skader på køretøjer vil højst sandsynligt blive taget i ukontrollerede omgivelser, hvilket får billederne til at se ude af fokus, slørede eller for lyse. Det er vigtigt at forbehandle billederne ved at justere lysstyrken, reducere størrelsen, fjerne overskydende støj osv.

For at håndtere refleksionsproblemer i billederne bruger de fleste modeller semantiske og instanssegmenteringsteknikker.

Falske Positiver

Der er stor risiko for at få falske positive tegn ved vurdering af køretøjsskader. AI-modellen kan fejlagtigt identificere skader, når der ikke er nogen. Denne udfordring kan afbødes ved hjælp af en todelt identifikations- og klassifikationsmodel. Det første trin ville kun foretage binær klassificering - klassificering af data mellem kun to kategorier - på billederne. Når systemet identificerer, at køretøjet er blevet beskadiget, træder det andet niveau i kraft. Det vil begynde at identificere typen af ​​skade på bilen.

Hvordan hjælper Shaip?

Tjenester til registrering af køretøjsskade

Som markedsleder leverer Shaip exceptionelt høj kvalitet og tilpassede træningsdatasæt til virksomheder, der bygger AI-baseret Modeller til registrering af skader på køretøjer. Vores proces med at skabe datasættet til træning af din ML-model gennemgår forskellige trin.

Dataindsamling

Det første trin i opbygningen af ​​et træningsdatasæt er at skaffe relevante og autentiske billeder og videoer fra flere kilder. Vi forstår, at jo mere forskelligartet datasættet vi laver, jo bedre er ML-modellen. Vores datasæt indeholder billeder og videoer fra flere vinkler og steder for at opbygge højt kategoriserede data.

Datalicensering

Autentificering af data indsamlet er et afgørende skridt i at opbygge en forudsigelig forsikringskrav model og reducere risikoen for forsikringsselskaber. For at fremskynde ML-træning tilbyder Shaip også hyldedatasæt for at hjælpe med at træne skadesdetektion hurtigere. Desuden har vores datasæt også billeder og videoer af beskadigede køretøjer og biler uanset modeller og mærke.

Billede/videoanmærkning

Skadebehandling modeller skal være i stand til automatisk at opdage genstande, identificere skaden og vurdere dens alvor i den virkelige verden. Når billederne og video er opdelt i komponenter, er de kommenteret af vores uddannede domæneeksperter ved hjælp af en AI-baseret algoritme. Vores erfarne annotatorer mærker tusindvis af billeder og videosegmenter, der fokuserer på nøjagtigt at identificere buler, skader på bil dele, revner eller sprækker i bilens indre og ydre paneler.

Segmentering

Når dataanmærkningsprocessen er afsluttet, sker segmentering af dataene. Ideelt set sker segmentering eller klassificering baseret på beskadigede eller ikke-beskadigede sektioner, skadens sværhedsgrad og skadens side eller område - kofanger, forlygte, dør, ridse, buler, knust glas og mere.

Er du klar til at prøvekøre din køretøjsskadedetekteringsmodel?

Hos Shaip leverer vi omfattende datasæt for køretøjsskader designet til at opfylde de specifikke behov for køretøjsskadedetektionsmodeller og sikre hurtigere behandling af krav.

Vores erfarne annotatorer og human-in-the-loop-modeller sikrer pålidelig kvalitet og førsteklasses nøjagtighed i vores kommenterede arbejde. 

Vil du vide mere? Kontakt Dag.

Social Share