Kunstig intelligens har spredt sin nytte og sofistikering til flere felt, og en slik ny anvendelse av denne avanserte teknologien er å oppdage kjøretøyskader. Å hevde bilskader er en betydelig tidkrevende aktivitet.
Dessuten er det alltid en mulighet for skadelekkasje – forskjellen mellom notert og faktisk skadeoppgjør.
Kravgodkjenning avhenger av visuell inspeksjon, kvalitetsanalyse og validering som en generell tommelfingerregel. Ettersom vurderingen blir forsinket eller feilaktig, blir det en utfordring å behandle kravene. Ennå, automatiserte kjøretøyskader deteksjon gjør det mulig å fremskynde inspeksjon, validering og reklamasjonsbehandling.
Hva er deteksjon av kjøretøyskade?
Ulykker og mindre kjøretøyskader er ganske vanlig i landet bilsektoren. Problemer dukker imidlertid opp bare når det er et forsikringskrav. Ifølge Årsrapport for 2021 Fraud Investigation Unit utgitt av regjeringen i Michigan, la svindel med bilkrav nesten 7.7 milliarder dollar i overskytende betalinger til skadekrav. Topp bilforsikringsselskaper tapte nærmere 29 milliarder dollar hvert år i premiumlekkasje.
Skadedeteksjon av kjøretøy bruker maskinlæring algoritmer for automatisk å oppdage kjøretøyets utvendige karosseri og vurdere skadene og omfanget av skaden. Skader på bilen identifiseres ikke bare for forsikringsformål, men også for estimering av reparasjonskostnader, ved hjelp av datasyn og bildebehandlingsverktøy.
Hvordan bygge en AI-drevet ML-modell for kjøretøyskadedeteksjon?
En robust opplæringsdatasettet er avgjørende for en vellykket og effektiv ML bilskadedeteksjonsmodell.
Objektidentifikasjon
Fra bilder blir den nøyaktige plasseringen av skaden nøyaktig identifisert og lokalisert ved å tegne avgrensende bokser rundt hver oppdaget skade. For å gjøre denne prosessen strømlinjeformet og raskere, finnes det teknikker for å bringe lokalisering og klassifisering sammen. Den tillater å generere en egen avgrensningsboks og klasse for hvert identifisert objekt.
segmentering:
Når objektene er identifisert og klassifisert, gjøres også segmentering. Binær segmentering brukes når det er behov for å skille tingene i forgrunnen fra bakgrunnen.
Hvordan trene ML-modeller til å oppdage kjøretøyskader
For å trene ML-modeller til å oppdage kjøretøyskader, trenger du et mangfoldig datasett med nøyaktig kommenterte bilder og videoer. Uten svært nøyaktige og presist merket data, vil maskinlæringsmodellen ikke kunne oppdage skader. Det er viktig å ha annotatorer og merknadsverktøy som kan kontrollere datakvaliteten.
Tren modellene til å se etter disse tre parameterne:
- Sjekker om det er skader eller ikke
- Lokalisere skaden – identifisere den nøyaktige plasseringen av skaden på kjøretøyet
- Vurdere alvorlighetsgraden av skaden basert på dens plassering, behov for reparasjoner og type skade.
Når skaden på kjøretøyet er identifisert, klassifisert og segmentert, er det viktig å trene modellen til å se etter mønstre og analysere dem. Treningsdatasettet bør kjøres gjennom en ML-algoritme som vil analysere og tolke dataene.
Hyllevare for registrering av bilde- og videodatasett for kjøretøyskade for å trene datasynsmodellen raskere
Utfordringer i deteksjon av kjøretøyskade
Når du bygger et program for oppdagelse av kjøretøyskade, kan utviklere møte flere utfordringer med å skaffe datasett, merking og forhåndsbehandling. La oss forstå noen av de vanligste utfordringene team står overfor.
Anskaffe skikkelig Treningsdata
Siden de virkelige bildene av kjøretøyskader er bundet til å ha reflekterende materialer og metalliske overflater, kan disse refleksjonene på bildene misforstås som skader.
Dessuten bør datasettet ha forskjellige bilder tatt i varierte miljøer for å oppnå et virkelig omfattende sett med relevante bilder. Bare der det er variasjon i datasettet vil modellen kunne gjøre nøyaktige spådommer.
Det er ingen offentlig database over skadede kjøretøy som kan brukes til opplæringsformål. For å møte denne utfordringen kan du enten samle bilder som leter på internett eller jobbe med bil forsikringsselskap – som skal ha et depot av ødelagte bilbilder.
Forbehandling av bilder
Bilskadebilder vil mest sannsynlig bli tatt i ukontrollerte omgivelser, noe som får bildene til å virke uskarpe, uskarpe eller for lyse. Det er viktig å forhåndsbehandle bildene ved å justere lysstyrken, redusere størrelsen, fjerne overflødig støy osv.
For å håndtere refleksjonsproblemer i bildene bruker de fleste modellene semantiske og instanssegmenteringsteknikker.
Falske positive
Det er stor risiko for å få falske positive tegn ved vurdering av kjøretøyskader. AI-modellen kan feilaktig identifisere skader når det ikke er noen. Denne utfordringen kan reduseres ved å bruke en to-lags identifiserings- og klassifiseringsmodell. Det første trinnet ville bare foreta binær klassifisering - klassifisering av data mellom bare to kategorier - på bildene. Når systemet identifiserer at kjøretøyet har blitt skadet, vil det andre nivået tre i kraft. Det vil begynne å identifisere typen skade på bilen.
Hvordan hjelper Shaip?
Som markedsleder leverer Shaip eksepsjonelt høykvalitets og tilpassede opplæringsdatasett til virksomheter som bygger AI-basert Modeller for oppdagelse av kjøretøyskade. Prosessen vår med å lage datasettet for opplæring av ML-modellen din går gjennom ulike trinn.
Datainnsamling
Det første trinnet i å bygge et treningsdatasett er å skaffe relevante og autentiske bilder og videoer fra flere kilder. Vi forstår at jo mer mangfoldig datasettet vi lager, jo bedre er ML-modellen. Datasettet vårt inneholder bilder og videoer fra flere vinkler og steder for å bygge svært kategoriserte data.
Datalisensiering
Autentisering av data samlet er et avgjørende skritt i å bygge en forutsigbar forsikringskrav modell og redusere risikoen for forsikringsselskaper. For å øke hastigheten på ML-trening, tilbyr Shaip også hyllevaredatasett for å hjelpe til med å trene skadedeteksjon raskere. Dessuten har datasettet vårt også bilder og videoer av skadede kjøretøy og biler uavhengig av modell og merke.
Bilde/videokommentar
Skadebehandling Modeller skal være i stand til automatisk å oppdage objekter, identifisere skaden og vurdere alvorlighetsgraden i den virkelige verden. Når bildene og video er brutt ned i komponenter, blir de kommentert av våre trente domeneeksperter ved hjelp av en AI-basert algoritme. Våre erfarne kommentatorer merker tusenvis av bilder og videosegmenter som fokuserer på nøyaktig å identifisere bulker, skader på bildeler, sprekker eller sprekker i de indre og ytre panelene på bilen.
segmentering
Når datakommentarprosessen er fullført, skjer segmentering av dataene. Ideelt sett skjer segmentering eller klassifisering basert på skader eller ikke-skadede seksjoner, alvorlighetsgraden av skaden og siden eller området av skade – støtfanger, hodelykt, dør, riper, bulker, knust glass og mer.
Er du klar til å prøvekjøre din kjøretøyskadedeteksjonsmodell?
Hos Shaip tilbyr vi omfattende datasett for kjøretøyskade utformet for å møte de spesifikke behovene til kjøretøyskadedeteksjonsmodeller og sikre raskere behandling av krav.
Våre erfarne kommentatorer og human-in-the-loop-modeller sikrer pålitelig kvalitet og førsteklasses nøyaktighet i vårt kommenterte arbeid.
Vil du vite mer? Kontakt oss I dag.
