Umělá inteligence rozšířila svou užitečnost a sofistikovanost do několika oblastí a jednou z takových nových aplikací této pokročilé technologie je detekce poškození vozidel. Reklamace poškození vozu je časově značně náročná činnost.
Navíc vždy existuje možnost úniku pojistných událostí – rozdíl mezi kótovanými a skutečnými pojistnými událostmi.
Schválení reklamace závisí na vizuální kontrole, analýze kvality a validaci jako obecné pravidlo. Vzhledem k tomu, že se hodnocení zpožďuje nebo je nesprávné, stává se výzvou pro zpracování nároků. Dosud, automatizované poškození vozidla zjištění umožňuje urychlit kontrolu, validaci a zpracování reklamací.
Co je detekce poškození vozidla?
Nehody a drobná poškození vozidel jsou v ČR zcela běžnou záležitostí automobilový průmysl. Problémy se však objevují pouze v případě pojistné události. Podle Výroční zpráva útvaru pro vyšetřování podvodů za rok 2021 zveřejněné vládou Michiganu, podvody s automobilovými pojistnými událostmi přidaly téměř 7.7 miliardy dolarů v přeplatcích na náhradu škody způsobenou auto úrazy. Nejlepší autopojistitelé ztratili každý rok téměř 29 miliard dolarů na úniku pojistného.
Detekce poškození vozidla využívá strojové učení algoritmy pro automatickou detekci vnější karoserie vozidla a posouzení jeho zranění a rozsahu poškození. Škody na voze se zjišťují nejen pro účely pojištění, ale také pro odhad nákladů na opravy počítačového vidění a nástroje pro zpracování obrazu.
Jak vytvořit model ML s umělou inteligencí pro detekci poškození vozidla?
Robustní tréninková datová sada je zásadní pro úspěšný a efektivní model detekce poškození vozu ML.
Identifikace objektu
Ze snímků je přesné místo poškození přesně identifikováno a lokalizováno kresbou ohraničující krabice kolem každého zjištěného poškození. Aby se tento proces zjednodušil a urychlil, existují techniky, které spojují lokalizaci a klasifikaci. Umožňuje generovat samostatný ohraničující rámeček a třídu pro každý identifikovaný objekt.
Segmentace:
Jakmile jsou objekty identifikovány a klasifikovány, je také provedena segmentace. Binární segmentace se používá, když je potřeba oddělit věci v popředí od pozadí.
Jak trénovat modely ML k detekci poškození vozidla
Chcete-li trénovat modely ML, aby detekovaly poškození vozidla, potřebujete přesný různorodý soubor dat komentované obrázky a videa. Bez vysoce přesná a přesně označená data, model strojového učení nebude schopen detekovat poškození. Je nezbytné, aby anotátory a anotační nástroje kontrolovaly kvalitu dat.
Trénujte modely tak, aby hledaly tyto tři parametry:
- Kontrola, zda nedošlo k poškození nebo ne
- Lokalizace poškození – identifikace přesné polohy poškození na vozidle
- Posouzení závažnosti poškození na základě jeho umístění, potřeby oprav a typu poškození.
Jakmile je poškození vozidla identifikováno, klasifikováno a segmentováno, je nezbytné vycvičit model, aby hledal vzory a analyzoval je. Tréninkový datový soubor by měl být spuštěn pomocí ML algoritmu, který bude analyzovat a interpretovat data.
Standardní soubory dat pro detekci poškození vozidla a obrazu pro rychlejší trénování vašeho modelu počítačového vidění
Výzvy v detekci poškození vozidla
Při sestavování programu detekce poškození vozidla mohou vývojáři čelit několika výzvám při pořizování datových sad, označování a předzpracování. Pojďme se podívat na některé z nejčastějších problémů, kterým týmy čelí.
Správné pořízení Údaje o školení
Vzhledem k tomu, že obrázky poškození vozidla v reálném světě mají nutně reflexní materiály a kovové povrchy, mohou být tyto odrazy nalezené na obrázcích nesprávně vykládány jako poškození.
Kromě toho by datová sada měla obsahovat různé snímky pořízené v různých prostředích, aby se dosáhlo skutečně komplexní sady relevantních snímků. Pouze tam, kde je rozmanitost datové sady, bude model schopen provádět přesné předpovědi.
Neexistuje žádná veřejná databáze poškozených vozidel, která by mohla být použita pro účely školení. Chcete-li čelit této výzvě, můžete buď sbírat obrázky na internetu, nebo pracovat s autem pojišťovny – kdo bude mít úložiště rozbitých obrázků aut.
Předzpracování obrázků
Snímky poškození vozidla by s největší pravděpodobností byly pořízeny v nekontrolovaném prostředí, takže by snímky vypadaly neostré, rozmazané nebo příliš světlé. Je nezbytné předzpracovat snímky úpravou jasu, zmenšením, odstraněním nadměrného šumu atd.
K řešení problémů s odrazem v obrazech používá většina modelů techniky sémantické a instanční segmentace.
Falešné pozitivy
Při posuzování poškození vozidla existuje vysoké riziko získání falešně pozitivních známek. Model AI může chybně identifikovat poškození, když žádné není. Tento problém lze zmírnit pomocí dvouvrstvého modelu identifikace a klasifikace. Prvním krokem by byla pouze binární klasifikace – klasifikace dat pouze do dvou kategorií – na snímcích. Když systém identifikuje, že vozidlo bylo poškozeno, uplatní se druhý stupeň. Začne zjišťovat typ poškození vozu.
Jak Shaip pomáhá?
Jako lídr na trhu poskytuje Shaip výjimečně vysoce kvalitní a přizpůsobené školicí datové sady podnikům, které budují založené na umělé inteligenci. Modely detekce poškození vozidel. Náš proces vytváření datové sady pro trénování vašeho modelu ML prochází různými kroky.
Sběr dat
Prvním krokem při vytváření tréninkového souboru dat je získání relevantních a autentických obrázků a videí z několika zdrojů. Chápeme, že čím rozmanitější soubor dat vytvoříme, tím lepší je model ML. Naše datová sada obsahuje obrázky a videa z několika úhlů a míst k vytvoření vysoce kategorizovaných dat.
Licencování dat
Ověřování shromážděných údajů je zásadním krokem při budování předvídatelného pojistné nároky model a snížení rizika pro pojišťovny. Za účelem urychlení školení ML nabízí Shaip také běžně dostupné datové sady, které pomáhají rychleji trénovat detekci poškození. Navíc naše datová sada obsahuje také obrázky a videa poškozených vozidel a automobilů bez ohledu na model a značku.
Anotace obrázku/videa
Zpracování reklamací modely by měly být schopny automaticky detekovat předměty, identifikovat poškození a posoudit jeho závažnost v reálném světě. Jakmile obrázky a video jsou rozděleny do komponent, jsou anotovány našimi vyškolenými doménovými experty s pomocí algoritmu založeného na umělé inteligenci. Naši zkušení anotátoři označují tisíce obrázků a video segmentů, které se zaměřují na přesnou identifikaci promáčklin, poškození Autodílypraskliny nebo štěrbiny ve vnitřních a vnějších panelech vozu.
Segmentace
Po dokončení procesu anotace dat dojde k segmentaci dat. V ideálním případě se segmentace nebo klasifikace provádí na základě poškození nebo nepoškozených částí, závažnosti poškození a straně nebo oblasti poškození – nárazník, světlomet, dveře, škrábance, promáčkliny, rozbité sklo a další.
Jste připraveni vyzkoušet svůj model detekce poškození vozidla?
Ve společnosti Shaip poskytujeme komplexní datové sady o poškození vozidel navržené tak, aby vyhovovaly specifickým potřebám modelů detekce poškození vozidel a zajistily rychlejší zpracování pohledávek.
Naši zkušení anotátoři a modely typu human-in-the-loop zajišťují spolehlivou kvalitu a špičkovou přesnost naší anotované práce.
Chcete se dozvědět více? Kontaktujte nás Dnes.
