Otomotiv Sigortası

Otomotiv Sektörüne Yönelik Araç Hasar Tespit Veri Seti

Model eğitimi için Video ve Görüntü Veri Kümelerini Toplayın, Açıklama Ekleyin ve Segmentlere Ayırın

Araç Hasar Değerlendirmesi

Öne Çıkan Müşteriler

Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.

Amazon
Google
Microsoft
diş örgüsü

Yapay Zeka (AI) artık bir moda kelime değil. Olabildiğince ana akım. Flört uygulamalarından Otomotiv Yapay Zekasına kadar her teknoloji öğesinde bir parça yapay zeka vardır ve otomotiv sigortası da farklı değildir

Otomotiv sigortasındaki yapay zeka, araç hasarlarını hızlı bir şekilde tahmin etmek için önemli bir potansiyele sahiptir. Yapay zeka algoritmalarındaki gelişmelerle birlikte, manuel olarak yapılan değerlendirmeler geçmişte kaldı. Geleneksel olarak hasar değerlendirmesi, zaman alan, insan hatasına son derece yatkın olan ve yanlış maliyet tahminlerine yol açan birden çok taraf tarafından gerçekleştirildi.

Sanayi:

Küresel otomotiv çarpışma onarım pazarının büyüklüğü 185.98'de 2020 milyar ABD dolarıydı. %2.1 2021 gelen 2028 için.

Sanayi:

ABD otomotiv çarpışma onarım pazarının büyüklüğü 33.75'de 2018 milyar ABD Doları değerindeydi ve bir CAGR'de büyümesi bekleniyor. %1.5 2019 gelen 2025 için

Bir veri analitiği şirketi olan Verisk'e göre, ABD'li otomobil sigortacıları, araç hasar tespiti ve değerlendirmesindeki hatalar ve eksik bilgiler nedeniyle yılda 29 milyar dolar kaybediyor.

AI, Araç Hasar Tespitinde Nasıl Yardımcı Olur? 

Makine Öğrenimi, konu tekrarlayan manuel süreçleri otomatikleştirmeye geldiğinde yaygın bir şekilde benimsendi. Yeni nesil teknoloji, algoritmalar ve çerçeveler ile AI, hasarlı parçaları belirleme ve tanıma, hasarın boyutunu değerlendirme, gereken onarım türünü tahmin etme ve toplam maliyeti tahmin etme sürecini anlayabilir. Bu, ML modellerini eğitmek için Bilgisayarla görü için Görüntü/Video Açıklaması yardımıyla başarılabilir. ML modelleri yolu, hava durumunu, aydınlatmayı, hızı, hasar türünü, kazanın ciddiyetini ve trafiği daha doğru bir şekilde dikkate alan hızlı bir inceleme süreciyle sonuçlanan öngörüleri çıkarabilir, analiz edebilir ve sunabilir.

Sağlam bir AI Eğitim Verisi oluşturma adımları

Araç Hasar Tespiti ve Değerlendirmesi için Makine Öğrenimi Modellerinizi eğitmek için her şey yüksek kaliteli Eğitim Verilerinin tedarik edilmesiyle başlar, bunu Veri Açıklaması ve Veri Segmentasyonu izler.

Veri koleksiyonu

ML modellerinin eğitimi, çok sayıda ilgili görüntü/video verisi gerektirir. Farklı kaynaklardan gelen veriler ne kadar fazla olursa, model o kadar iyi olur. Halihazırda çok sayıda kırık araba parçası görüntüsüne sahip olan büyük araba sigortası şirketleriyle çalışıyoruz. Makine öğrenimi modellerinizi eğitmek için dünyanın dört bir yanından 360° açıyla görüntü ve/veya video toplamanıza yardımcı olabiliriz.

Araç Hasar Değerlendirme Veri Toplama
Araç Hasar Değerlendirme Veri Açıklaması

Veri Lisanslama

Sigorta şirketleri için zararı en aza indirirken sigorta taleplerini tahmin etmek için araç hasarını doğru bir şekilde değerlendirmek için makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanıma hazır Araç görüntü veri kümesi/Araç görüntü veri kümesi lisansı.

Veri Açıklama

Veriler toplandıktan sonra sistem, gerçek dünyadaki hasarları değerlendirmek için nesneleri ve senaryoları otomatik olarak tanımlamalı ve analiz etmelidir. Burası, veri açıklayıcılarının, makine öğrenimi modellerini eğitmek için daha fazla kullanılabilecek binlerce görüntüye/videoya açıklama eklemenize yardımcı olduğu yerdir.

Açıklamalar, aracın dış/iç panellerindeki bir girinti, çentik veya çatlağa açıklama eklemenize yardımcı olabilir: tamponlar, çamurluklar, yan paneller, kapılar, kaputlar, motor, koltuklar, depolar, bagajlar vb.

Araç Hasar Değerlendirme Veri Açıklaması
Araç Hasar Değerlendirme Veri Segmentasyonu

Veri Segmentasyonu

Verilere açıklama eklendikten sonra, aynısı bölümlere ayrılabilir veya şu şekilde sınıflandırılabilir:

  • Hasarlı vs hasarsız
  • Hasarlı Taraf: Ön, Arka, Arka
  • Hasarın ciddiyeti: Küçük, Orta, Şiddetli
  • Hasar Sınıflandırması: Tampon göçük, Kapı göçük, Cam kırıkları, Far Kırık, Arka lamba kırık, Çizik, Ezilmiş, Hasar yok, vb.

Araç Hasar Tespit Veri Kümeleri

Hasarlı 2 tekerlekli Görüntü Veri Kümesi

Meta verilerle birlikte 55 tekerlekli araçların 1000 bin açıklamalı görüntüsü (model başına 2).

Hasarlı 2 Wheelers Görüntü Veri Kümesi

  • Kullanım Örneği: Araç Hasar Tespiti
  • Biçim: Görüntüler
  • Cilt: 55,000+
  • Ek Açıklama: Evet

Hasarlı 3 tekerlekli Görüntü Veri Kümesi

82 tekerlekli araçların meta verilerle birlikte 1000 bin açıklamalı görüntüsü (model başına 3)

Hasarlı 3 Wheelers Görüntü Veri Kümesi

  • Kullanım Örneği: Araç Hasar Tespiti
  • Biçim: Görüntüler
  • Cilt: 82,000+
  • Ek Açıklama: Evet

Hasarlı 4 tekerlekli Görüntü Veri Kümesi

Hasarlı 32 tekerlekli araçların 4 bin açıklamalı görüntüsü (meta verilerle birlikte).

Hasarlı 4 Wheelers Görüntü Veri Kümesi

  • Kullanım Örneği: Araç Hasar Tespiti
  • Biçim: Görüntüler
  • Cilt: 32,000+
  • Ek Açıklama: Evet

Hasarlı Araçlar (Küçük) Video Veri Seti

Hindistan ve Kuzey Amerika bölgelerinden hafif hasarlı arabaların 5.5 bin videosu

Hasarlı Araçlar (Küçük) Video Veri Seti

  • Kullanım Örneği: Araç Hasar Tespiti
  • Biçim: Videolar
  • Cilt: 5,500+
  • Ek Açıklama: Yok hayır

Kim Faydaları?

Shaip'in yüksek kaliteli verileri üzerine kurulmuş bir ML modeli yardımcı olabilir

Yapay Zeka Şirketleri

AI Şirketler

Otomobil Sigortası için Makine Öğrenimi Modelleri oluşturan

Sigorta şirketleri

Sigorta şirketleri

dolandırıcılıkları önleyerek ve sigortalama sürecini hızlandırarak

Araba Tamir Hizmetleri

Araba Tamir Hizmetleri

maliyet tahmini ve onarımlarda gerekli şeffaflığı getirerek

Araba Kiralama Hizmetleri

Araba Kiralama Hizmetleri

araç kiralarken müşteri ve kiralama şirketi arasında şeffaflık getirerek

Kabiliyetimiz

İnsanlar

İnsanlar

Özel ve eğitimli ekipler:

  • Veri Oluşturma, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
  • Yetkili Proje Yönetim Ekibi
  • Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
  • Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi

süreç

süreç

En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:

  • Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
  • 6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
  • Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü

platform

platform

Patentli platform şu avantajlara sahiptir:

  • Web tabanlı uçtan uca platform
  • Kusursuz Kalite
  • Daha hızlı TAT
  • Sorunsuz Teslimat

Neden Shaip?

Tam kontrol, güvenilirlik ve üretkenlik için yönetilen işgücü

Farklı açıklama türlerini destekleyen güçlü bir platform

Üstün kalite için garanti edilen minimum %95 doğruluk

60'tan fazla ülkede küresel projeler

Kurumsal düzeyde SLA'lar

Sınıfının en iyisi gerçek hayattaki sürüş veri setleri

Yapay zekanın gücünden yararlanmaya hazır mısınız? Temasta olmak!