A mesterséges intelligencia hasznosságát és kifinomultságát számos területen elterjesztette, és ennek a fejlett technológiának az egyik ilyen újszerű alkalmazása a járműkárosodások észlelése. Az autókár bejelentése jelentős időigényes tevékenység.
Sőt, mindig fennáll a kárkiszivárgás lehetősége – ez a különbség a jegyzett és a tényleges kárrendezés között.
A követelés jóváhagyása általános ökölszabályként a szemrevételezéstől, a minőségelemzéstől és az érvényesítéstől függ. Mivel az elbírálás késik vagy helytelen, kihívást jelent a követelések feldolgozása. Még, automatizált járműkárosítás érzékelés lehetővé teszi az ellenőrzés, az érvényesítés és az igények feldolgozásának felgyorsítását.
Mi az a járműkárosodás-észlelés?
A balesetek és a kisebb járműkárok meglehetősen mindennaposak a autóipar. A problémák azonban csak biztosítási igény esetén merülnek fel. Szerint a 2021. évi csalásvizsgáló egység éves jelentése A michigani kormány közzétette, az autókár-csalás csaknem 7.7 milliárd dollárral növelte a többletkifizetéseket az autósérülési igényekhez. A legjobb gépjármű-biztosítók évente közel 29 milliárd dollárt veszítettek díjkiszivárgás miatt.
A járműsérülések észlelése gépi tanulást használ algoritmusok, amelyek automatikusan felismerik a jármű külső felépítményét, és felmérik a sérüléseket és a sérülés mértékét. Az autóban keletkezett károkat nemcsak biztosítási célból, hanem a javítási költségbecsléshez is felhasználják számítógépes látás és képfeldolgozó eszközök.
Hogyan készítsünk mesterséges intelligenciával működő ML-modellt a járműkárosodások észlelésére?
Robusztus a képzési adatkészlet döntő fontosságú egy sikeres és hatékony ML autókárészlelő modellhez.
Objektum azonosítása
Képekről a sérülés pontos helye pontosan azonosítható és rajzzal lokalizálható határoló dobozok minden észlelt sérülés körül. A folyamat egyszerűbbé és gyorsabbá tétele érdekében léteznek olyan technikák, amelyek a lokalizációt és az osztályozást egyesítik. Lehetővé teszi egy külön határoló doboz és osztály létrehozását minden azonosított objektumhoz.
szegmentálás:
Az objektumok azonosítása és osztályozása után a szegmentálás is megtörténik. A bináris szegmentálást akkor használjuk, ha el kell különíteni az előtérben lévő dolgokat a háttértől.
Az ML modellek betanítása a jármű sérüléseinek észlelésére
Ahhoz, hogy az ML-modelleket betaníthassuk a jármű sérüléseinek észlelésére, sokféle, pontos adatkészletre van szükség megjegyzésekkel ellátott képek és videókat. Nélkül nagyon pontos és pontosan felcímkézett adatok, a gépi tanulási modell nem lesz képes észlelni a sérüléseket. Alapvető fontosságú, hogy a human-in-loop annotátorok és annotáló eszközök ellenőrizzék az adatok minőségét.
Tanítsd meg a modelleket, hogy megkeressék ezt a három paramétert:
- Ellenőrizze, hogy van-e sérülés vagy sem
- A sérülés lokalizálása – a sérülés pontos helyének meghatározása a járművön
- A kár súlyosságának felmérése annak helye, javítási igénye és a kár típusa alapján.
A jármű sérülésének azonosítása, osztályozása és szegmentálása után elengedhetetlen a modell betanítása a minták keresésére és elemzésére. A betanítási adatkészletet egy ML algoritmuson keresztül kell futtatni, amely elemzi és értelmezi az adatokat.
Készen kapható járműsérülésészlelő kép- és videoadatkészletek, amelyek gyorsabban betanítják számítógépes látásmodelljét
Kihívások a járműsérülések észlelésében
A járműkárfelderítő program felépítése során a fejlesztők számos kihívással szembesülhetnek az adatkészletek beszerzése, a címkézés és az előfeldolgozás során. Nézzünk meg néhányat a csapatok előtt álló leggyakoribb kihívások közül.
Megfelelő beszerzés Képzési adatok
Mivel a járműkárokról készült valós képeken fényvisszaverő anyagok és fémfelületek vannak, előfordulhat, hogy a képeken található visszaverődések tévesen károsodásként értelmezhetők.
Ezen túlmenően, az adatkészletnek változatos, változatos környezetben készült képekkel kell rendelkeznie, hogy a releváns képek valóban átfogó készletét lehessen elérni. A modell csak akkor tud pontos előrejelzéseket készíteni, ha az adatkészlet változatos.
A sérült járművekről nem áll rendelkezésre nyilvános adatbázis, amely oktatási célokra használható lenne. Ennek a kihívásnak a leküzdésére vagy képeket gyűjthet az interneten, vagy dolgozhat autóval biztosító társaságok – akinek lesz tárháza a törött autós képeknek.
Képek előfeldolgozása
A járművek sérüléseiről készült képek valószínűleg ellenőrizetlen környezetben készülnek, így a képek életlennek, elmosódottnak vagy túl világosnak tűnnek. Elengedhetetlen a képek előfeldolgozása a fényerő beállításával, kicsinyítéssel, felesleges zajok eltávolításával stb.
A képek tükröződési problémáinak kezelésére a legtöbb modell szemantikai és példányszegmentációs technikákat használ.
Hamis pozitív
Nagy a kockázata annak, hogy hamis pozitív jeleket kap a jármű sérüléseinek felmérésekor. Az AI-modell hamisan azonosíthatja a sérülést, ha nincs. Ez a kihívás mérsékelhető egy kétszintű azonosítási és osztályozási modell segítségével. Az első lépésben a képeken csak bináris osztályozást végeznének – csak két kategória között osztályozva az adatokat. Amikor a rendszer azt észleli, hogy a jármű megsérült, a második szint lép életbe. Elkezdi azonosítani az autó sérülésének típusát.
Hogyan segít Shaip?
Piacvezetőként a Shaip kivételesen jó minőségű és testreszabott képzési adatkészleteket szállít az AI-alapú vállalkozások számára. Járműsérülés-érzékelő modellek. Az ML-modell betanításához szükséges adatkészlet létrehozásának folyamata különböző lépéseken megy keresztül.
Adatgyűjtés
A képzési adatkészlet felépítésének első lépése a releváns és hiteles képek és videók beszerzése több forrásból. Tisztában vagyunk vele, hogy minél változatosabb az adatkészletünk, annál jobb az ML-modell. Adatkészletünk képeket és videókat tartalmaz több szemszögből és helyről, hogy erősen kategorizált adatokat hozzunk létre.
Adatengedélyezés
A hitelesítés a összegyűjtött adatok döntő lépése a kiszámítható biztosítási igények modell és a biztosítótársaságok kockázatának csökkentése. Az ML képzés felgyorsítása érdekében a Shaip kész adatkészleteket is kínál, amelyek elősegítik a sérülések gyorsabb észlelését. Sőt, adatkészletünkben képek és videók is találhatók sérült járművekről és autókról modelltől és márkától függetlenül.
Kép/Videó megjegyzés
Követelések feldolgozása A modelleknek képesnek kell lenniük a tárgyak automatikus észlelésére, a sérülések azonosítására és a valós világban annak súlyosságának felmérésére. Miután a képek és videó komponensekre vannak bontva, képzett tartományszakértőink jegyzetekkel látják el őket egy AI-alapú algoritmus segítségével. Tapasztalt jegyzőink több ezer képet és videórészletet címkéznek fel, amelyek a horpadások és a sérülések pontos azonosítására összpontosítanak. autó alkatrészek, repedések vagy repedések az autó belső és külső paneljén.
szegmentálás
Amikor az adatjelölési folyamat befejeződött, megtörténik az adatok szegmentálása. Ideális esetben a szegmentálás vagy osztályozás a sérülés vagy a nem sérült részek, a sérülés súlyossága és a sérülés oldala vagy területe alapján történik – lökhárító, fényszóró, ajtó, karcolás, horpadások, törött üveg stb.
Készen áll a járműkárészlelő modelljének próbavezetésére?
A Shaipnél átfogó járműkár-adatkészleteket kínálunk, amelyeket úgy alakítottak ki, hogy megfeleljenek a járműkárosodás-észlelő modellek speciális igényeinek, és biztosítsák gyorsabb feldolgozás követelések.
Tapasztalt annotátoraink és humán-in-the-loop modelljeink megbízható minőséget és kiváló pontosságot biztosítanak a kommentárokkal ellátott munkánk során.
Szeretne többet tudni? Kapcsolatba lép velünk Today.
