Sigorta Talepleri, Onarım Tahmini ve Filo Denetimi için Araç Görüntüsü Etiketleme Yapay Zekası — Vaka Çalışması
Shaip, her bir gövde parçasının çokgen segmentasyonunu 11 sınıflı hasar sınıflandırması ve bileşen düzeyinde onarım önerileriyle birleştirerek, otomatik sigorta hasar işleme ve araç muayene yapay zekası için üretim kalitesinde bir veri seti olarak oluşturulmuş, özel araç hasar tanımlama sistemini nasıl geliştirdi?
Projeye Genel Bakış
Sigorta ve otomotiv sektöründe yapay zeka, otomatik hasar değerlendirmesi ve araç muayenesi yönünde ilerlerken, müşteri, bir aracın her bir gövde parçasını ayrıntılı hasar sınıflandırmasıyla birlikte bölümlere ayırabilen ve bileşen düzeyinde onarım önerilerini destekleyecek bir ayrıntı düzeyinde veri işleme hattına ihtiyaç duyuyordu.
Shaip, gövde parçası poligon segmentasyonu, 11 sınıflı hasar sınıflandırması, şiddet-konum-onarım öznitelik etiketlemesi ve çok katmanlı hasar zekasını kapsayan uçtan uca bir açıklama hattı oluşturarak, otomatik araç muayenesi ve sigorta talebi yapay zekası için modele hazır veri kümeleri üretti.
Anahtar İstatistikler
Vücut Bölgesi Kapsamı
Tam Dış Cephe
Hasar Sınıfları
11
Nitelik Katmanları
4
Tamir Etiketleri
4 Türleri
Meydan Okumalar
- bölümlere ayırmak her vücut parçası — tamponlar, kapılar, farlar, çamurluklar, alaşım jantlar, aynalar, direkler
- Sınıflandırma 11 farklı hasar türü — çizik, ezik, çatlak, kırılma, boya soyulması, pas, eksik parça, kırık cam
- ayırt edici hafif hasar yüzey yansımalarından, kirden ve gölgelerden
- kullanma örtüşen hasar türleri tek bir panelde birden fazla etiket
- Yaratma Parça düzeyinde onarım önerileri — cilalama, yeniden boyama, kaporta tamiri, değiştirme
Çözüm
Vücut Parçası Çokgen Segmentasyonu
Her aracın görünen her gövde parçası, ön ve arka tamponlar, kaput, bagaj kapağı, tavan, ön ve arka camlar, yan camlar, sol ve sağ kapılar, çamurluklar, yan aynalar, farlar, arka lambalar, ızgara, direkler, yan etekler, tekerlek kemerleri ve alaşım jantlar dahil olmak üzere tüm dış yapıyı kapsayacak şekilde, hassas çokgen segmentasyonu veya sınırlayıcı kutular kullanılarak ayrı ayrı etiketlendi.
11-Sınıflı Hasar Sınıflandırması
İşaretlenmiş her bir gövde parçası, hasar yok, hafif çizik, derin çizik, ezik, çatlak, kırılma, boya soyulması, pas, deformasyon, eksik parça ve kırık cam gibi ayrıntılı bir hasar sınıflandırmasıyla etiketlendi. Bu ayrıntılı hasar taksonomisi, sonraki aşamalarda bileşen düzeyinde onarım önceliklendirmesini destekler.
Çok Katmanlı Hasar Zekası
Her bir etikete, hasar şiddeti (küçük, orta, şiddetli), parçadaki hasar konumu (üst, orta, alt, sol kenar, sağ kenar), onarım önerisi (cilalama, yeniden boyama, kaporta tamiri, değiştirme) ve genel parça durumu puanı gibi ek bağlamsal özellikler uygulandı. Bu çok katmanlı etiketleme, yapay zeka modelinin görüntü verilerinden doğrudan bileşen düzeyinde onarım önerileri oluşturmasını sağlar.
İnce Hasar Ayrımı
Değerlendirme uzmanları, metal paneller, plastik tamponlar ve cam bileşenler de dahil olmak üzere farklı araç yüzey malzemelerindeki çizik türlerini, göçük derinliklerini ve çatlak desenlerini ayırt etmek için katı görsel yönergeler izledi. Hafif çizikler ve boya aşınmaları, normal yüzey yansımalarından veya kir izlerinden dikkatlice ayırt edildi.
Uç Durumlar ve Çoklu Hasarlı Paneller
Uç durumlar arasında, yüksek hassasiyetli çokgen izleme gerektiren kavisli yüzeylerdeki hasarlar, aynı panelde birden fazla üst üste binen hasar türüne sahip ağır hasarlı araçlar, yüzey oksidasyonu ve boya durumu ipuçlarıyla ayırt edilen eski ve yeni hasarlar ve yansımalarda veya aşırı kamera açılarında görülebilen hasarlar yer alıyordu. Dış mekan görüntüleri, gölge girişimi ve metalik yüzeylerdeki parlama nedeniyle karmaşıklığı artırıyordu.
Proje kapsamı
| Veri Kümesi Türü | Kapsam | Hasar Sınıfları | Önem Düzeyleri | Tamir Etiketleri | Yöntemler |
|---|---|---|---|---|---|
| Araç hasarı + kaporta hasarı | Tam dış cephe | 11 sınıfları | 3 (hafif / orta / şiddetli) | 4 (cilalama / yeniden boyama / kaporta tamiri / değiştirme) | Çokgen + kutu |
Çıktıları
- Kurulmuş bir tam dış gövde parçası segmentasyon işlem hattı hasar sınıflandırması ile
- Standardize 11 sınıflı hasar taksonomisi çizikten eksik parçaya kadar uzanan
- teslim 4 katmanlı hasar zekası (ciddiyet, konum, onarım önerisi, durum puanı)
- uygulanan ince hasar farklılaştırması Hasarı yansımalardan ve kirden ayırt etmek
- Müşterinin etkinleştirilmesi Sigorta hasar otomasyonu, onarım tahmini, filo denetimi ve kullanılmış araç değerleme AI
Genel olarak, Shaip, karmaşık bir araç hasar tanımlama gereksinimini, otomatik sigorta talebi değerlendirmesi, onarım maliyeti tahmini, filo denetim otomasyonu ve bileşen düzeyinde onarım zekasına sahip kullanılmış araç değerleme yapay zekasını destekleyebilen, yapılandırılmış ve üretime hazır bir süreç hattına dönüştürmeye yardımcı oldu.
Shaip'in araç hasar işleme hattı, hasar otomasyonumuzun tam olarak ihtiyaç duyduğu şeyi sağladı: her gövde parçası ayrı ayrı ele alındı, her hasar türü sınıflandırıldı, her onarım önerisi etiketlendi. Bu detay seviyesi, daha hızlı ve daha doğru hasar kararlarına doğrudan yansıdı.
