Araç Hasar Tespiti

Araç Hasar Tespit Modelini eğitmek için Altın standart eğitim verilerinin önemi

Yapay Zeka, kullanışlılığını ve karmaşıklığını çeşitli alanlara yaymıştır ve bu ileri teknolojinin böyle yeni bir uygulaması, araç hasarını tespit etmektir. Araba hasarını talep etmek, önemli ölçüde zaman alan bir faaliyettir.

Ayrıca, her zaman bir iddia sızıntısı olasılığı vardır - alıntılanan ve gerçek tazminat ödemesi arasındaki fark.

Talep onayı, genel bir kural olarak görsel incelemeye, kalite analizine ve doğrulamaya bağlıdır. Değerlendirme geciktikçe veya yanlış oldukça, iddiaları işleme koymak zorlaşıyor. Hala, otomatik araç hasarı bulma inceleme, doğrulama ve talep işleme sürecini hızlandırmayı mümkün kılar.

Araç Hasar Tespiti Nedir?

Kazalar ve küçük araç hasarları ülkemizde oldukça yaygındır. Otomotiv sektörü. Bununla birlikte, sorunlar yalnızca bir sigorta talebi olduğunda ortaya çıkar. Göre 2021 Dolandırıcılık Soruşturma Birimi Faaliyet Raporu Michigan Hükümeti tarafından yayınlanan otomobil iddia dolandırıcılığı, otomobil yaralanması iddialarına neredeyse 7.7 milyar dolar fazla ödeme ekledi. En iyi otomobil sigortacıları, prim kaçaklarında her yıl 29 milyar dolara yakın kayıp yaşadı.

Araç hasar tespiti, makine öğrenimini kullanır bir aracın dış gövdesini otomatik olarak algılayan ve yaralanmalarını ve hasarın boyutunu değerlendiren algoritmalar. Araçta meydana gelen hasarlar, yalnızca sigorta amaçlı değil, aynı zamanda onarım maliyeti tahmini için de belirlenir. Bilgisayar görüşü ve görüntüleme işleme araçları.

Araç Hasar Tespiti için Yapay Zekayla Desteklenen Bir Makine Öğrenimi Modeli Nasıl Oluşturulur?

Sağlam eğitim veri seti çok önemlidir Başarılı ve verimli bir ML araba hasar tespit modeli için.

Nesne Tanımlama

Görüntülerden, hasarın tam yeri doğru bir şekilde belirlenir ve çizilerek lokalize edilir. sınırlayıcı kutular tespit edilen her hasarın etrafında. Bu süreci kolaylaştıran ve hızlandıran yerelleştirme ve sınıflandırmayı bir araya getiren teknikler vardır. Tanımlanan her nesne için ayrı bir sınırlayıcı kutu ve sınıf oluşturmaya izin verir. 

segmentasyon:

Nesneler tanımlanıp sınıflandırıldıktan sonra segmentasyon da yapılır. İkili segmentasyon, ön plandaki şeyleri arka plandan ayırmaya ihtiyaç duyulduğunda kullanılır.

Araç hasarını tespit etmek için ML modelleri nasıl eğitilir?

Araç Hasar Ml Model Eğitimi

ML modellerini araç hasarını tespit edecek şekilde eğitmek için, doğru bir şekilde çok çeşitli bir veri setine ihtiyacınız var. açıklamalı resimler ve videolar. Olmadan son derece doğru ve kesin olarak etiketlenmiş veriler, makine öğrenimi modeli hasarları tespit edemez. İnsan-in-loop açıklayıcılarının ve açıklama araçlarının veri kalitesini kontrol etmesi çok önemlidir.

Modelleri şu üç parametreyi arayacak şekilde eğitin:

  • Hasar olup olmadığını kontrol etmek
  • Hasarın yerini belirleme – hasarın araçtaki tam konumunu belirleme
  • Bulunduğu yere, onarım ihtiyacına ve hasarın türüne göre hasarın ciddiyetinin değerlendirilmesi.

Araçtaki hasar belirlendikten, sınıflandırıldıktan ve bölümlere ayrıldıktan sonra, modeli kalıp aramak ve analiz etmek için eğitmek esastır. Eğitim veri seti, verileri analiz edecek ve yorumlayacak bir ML algoritması ile çalıştırılmalıdır.

Bilgisayarlı görü modelinizi daha hızlı eğitmek için kullanıma hazır araç hasar algılama görüntü ve video veri kümeleri

Araç Hasar Tespitindeki Zorluklar

Bir araç hasar tespit programı oluştururken geliştiriciler, veri kümelerini tedarik etme, etiketleme ve ön işleme konularında çeşitli zorluklarla karşılaşabilir. Ekiplerin karşılaştığı en yaygın zorluklardan bazılarını anlayalım.

uygun tedarik Eğitim verileri

Araç hasarının gerçek dünya görüntülerinin yansıtıcı malzemelere ve metalik yüzeylere sahip olması zorunlu olduğundan, resimlerde bulunan bu yansımalar hasar olarak yanlış yorumlanabilir. 

Ayrıca, gerçekten kapsamlı bir ilgili görüntü kümesi elde etmek için veri kümesinde çeşitli ortamlarda çekilmiş çeşitli görüntüler bulunmalıdır. Yalnızca veri kümesinde çeşitliliğin olduğu yerde model doğru tahminlerde bulunabilecektir.

Eğitim amacıyla kullanılabilecek hasarlı araçlara ilişkin halka açık bir veri tabanı bulunmamaktadır. Bu zorluğa karşı koymak için, internette dolaşan görüntüler toplayabilir veya araba ile çalışabilirsiniz. sigorta şirketleri – bozuk araba resimleri deposu kimde olacak.

Görüntülerin Ön İşleme Alınması

Araç hasar görüntüleri büyük olasılıkla kontrolsüz ortamlarda çekilecek ve bu da görüntülerin odak dışı, bulanık veya çok parlak görünmesine neden olacaktır. Parlaklığı ayarlayarak, küçülterek, aşırı gürültüyü kaldırarak vb. Görüntüleri önceden işlemek önemlidir.

Görüntülerdeki yansıma sorunlarını çözmek için çoğu model semantik ve örnek segmentasyon tekniklerini kullanır.

Yanlış pozitif

Araç hasarını değerlendirirken yanlış pozitif işaretler alma riski yüksektir. AI modeli, yokken hasarı yanlış tanımlayabilir. Bu zorluk, iki katmanlı bir tanımlama ve sınıflandırma modeli kullanılarak azaltılabilir. İlk adım, görüntüler üzerinde yalnızca ikili sınıflandırmayı (verileri yalnızca iki kategori arasında sınıflandırmayı) üstlenecektir. Sistem, aracın hasar gördüğünü tespit ettiğinde ikinci aşama geçerli olacaktır. Arabadaki hasarın türünü belirlemeye başlayacaktır.

Shaip Nasıl Yardımcı Olur?

Araç Hasar Tespit Hizmetleri

Pazar lideri olan Shaip, yapay zeka tabanlı bina inşa eden işletmelere olağanüstü yüksek kaliteli ve özelleştirilmiş eğitim veri kümeleri sunar. Araç hasar tespit modelleri. Makine öğrenimi modelinizi eğitmek için veri kümesi oluşturma sürecimiz çeşitli adımlardan geçer.

Veri koleksiyonu

Bir eğitim veri seti oluşturmanın ilk adımı, çeşitli kaynaklardan alakalı ve özgün görseller ve videolar elde etmektir. Yaptığımız veri kümesi ne kadar çeşitli olursa, makine öğrenimi modelinin o kadar iyi olduğunu anlıyoruz. Veri kümemiz, yüksek düzeyde kategorize edilmiş veriler oluşturmak için çeşitli açılardan ve konumlardan resimler ve videolar içerir.

Veri Lisanslama

kimlik doğrulaması toplanan veri öngörülebilir bir yapı oluşturmak için çok önemli bir adımdır. sigorta talepleri model ve sigorta şirketleri için riski azaltmak. Makine öğrenimi eğitimini hızlandırmak için Shaip, hasar tespitini daha hızlı bir şekilde eğitmeye yardımcı olmak için kullanıma hazır veri kümeleri de sunar. Ayrıca veri setimizde model ve marka fark etmeksizin hasarlı araç ve arabaların resim ve videoları da bulunmaktadır.

Resim/Video Açıklaması

Talep işleme modeller nesneleri otomatik olarak algılayabilmeli, hasarı tanımlayabilmeli ve gerçek dünyada ciddiyetini değerlendirebilmelidir. Bir kez görüntüler ve video bileşenlere ayrılırlar, eğitimli alan uzmanlarımız tarafından yapay zeka tabanlı bir algoritmanın yardımıyla açıklamalar yapılır. Deneyimli yorumcularımız, çentikleri, hasarları doğru bir şekilde belirlemeye odaklanan binlerce görüntü ve video segmentini etiketler. araba parçalarıarabanın iç ve dış panellerinde , çatlaklar veya yarıklar.

Bölünme

Veri açıklama işlemi tamamlandığında, verilerin segmentasyonu gerçekleşir. İdeal olarak, segmentasyon veya sınıflandırma, hasarlı veya hasarsız bölümlere, hasarın ciddiyetine ve hasarın yan veya alanına (tampon, far, kapı, çizik, ezik, kırık cam ve daha fazlası) göre yapılır.

Araç Hasar Tespit Modelinizi test etmeye hazır mısınız?

Shaip'te, Araç Hasar Tespit modellerinin özel ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlanmış kapsamlı araç hasar veri kümeleri sağlıyoruz ve daha hızlı işlem iddiaların.

Deneyimli annotatörlerimiz ve insan-in-the-loop modellerimiz, açıklamalı çalışmalarımızda güvenilir kalite ve birinci sınıf doğruluk sağlar. 

Daha fazla bilmek ister misiniz? Bize ulaşın Bugün.

sosyal paylaşım