Kunstmatige intelligentie heeft zijn bruikbaarheid en verfijning naar verschillende gebieden verspreid, en een van die nieuwe toepassingen van deze geavanceerde technologie is het detecteren van voertuigschade. Het claimen van autoschade is een behoorlijk tijdrovende bezigheid.
Bovendien is er altijd een kans op schade-lekkage – het verschil tussen geoffreerde en daadwerkelijke schadeafhandeling.
De goedkeuring van claims hangt af van visuele inspectie, kwaliteitsanalyse en validatie als algemene vuistregel. Naarmate de beoordeling vertraagd of onjuist wordt, wordt het een uitdaging om de claims te verwerken. Nog, geautomatiseerde voertuigschade opsporing maakt het mogelijk om de inspectie, validatie en claimverwerking te versnellen.
Wat is voertuigschadedetectie?
Ongelukken en kleine voertuigschade zijn heel gewoon in de automobielsector. Problemen duiken echter alleen op als er een verzekeringsclaim is. Volgens de Jaarverslag Afdeling fraudeonderzoek 2021 vrijgegeven door de regering van Michigan, heeft fraude met autoclaims bijna $ 7.7 miljard aan extra betalingen toegevoegd aan claims voor autoschade. Top autoverzekeraars verloren elk jaar bijna $ 29 miljard aan premielekkage.
Detectie van voertuigschade maakt gebruik van machine learning algoritmen om de carrosserie van een voertuig automatisch te detecteren en de verwondingen en de omvang van de schade te beoordelen. Schade aan de auto wordt niet alleen geïdentificeerd voor verzekeringsdoeleinden, maar ook voor schatting van de reparatiekosten, met behulp van computer visie en beeldverwerkingstools.
Hoe bouw je een AI-aangedreven ML-model voor detectie van voertuigschade?
Een robuuste trainingsdataset is cruciaal voor een succesvol en efficiënt ML-model voor autoschadedetectie.
Objectidentificatie
Van afbeeldingen wordt de exacte locatie van de schade nauwkeurig geïdentificeerd en gelokaliseerd door tekening begrenzende vakken rond elke gedetecteerde schade. Om dit proces gestroomlijnd en sneller te maken, zijn er technieken om lokalisatie en classificatie bij elkaar te brengen. Het maakt het mogelijk om voor elk geïdentificeerd object een afzonderlijk begrenzingsvak en -klasse te genereren.
Segmentatie:
Zodra de objecten zijn geïdentificeerd en geclassificeerd, wordt ook segmentatie uitgevoerd. Binaire segmentatie wordt gebruikt wanneer het nodig is om de dingen op de voorgrond van de achtergrond te scheiden.
Hoe ML-modellen te trainen om voertuigschade te detecteren
Om ML-modellen te trainen om voertuigschade te detecteren, hebt u een gevarieerde dataset nodig van nauwkeurig geannoteerde afbeeldingen en video's. Zonder zeer nauwkeurige en nauwkeurig gelabelde gegevens, zal het machine learning-model geen schade kunnen detecteren. Het is essentieel om human-in-loop annotators en annotatietools de datakwaliteit te laten controleren.
Train de modellen om naar deze drie parameters te zoeken:
- Controleren of er schade is of niet
- Lokaliseren van de schade – het identificeren van de exacte positie van de schade op het voertuig
- Het beoordelen van de ernst van de schade op basis van de locatie, de noodzaak van reparaties en het type schade.
Zodra de schade aan het voertuig is geïdentificeerd, geclassificeerd en gesegmenteerd, is het essentieel om het model te trainen om patronen te zoeken en deze te analyseren. De trainingsdataset moet door een ML-algoritme worden geleid dat de gegevens zal analyseren en interpreteren.
Kant-en-klare beeld- en videogegevenssets voor het detecteren van voertuigschade om uw computervisiemodel sneller te trainen
Uitdagingen bij het opsporen van voertuigschade
Bij het bouwen van een programma voor het detecteren van voertuigschade, kunnen ontwikkelaars verschillende uitdagingen tegenkomen bij het verkrijgen van datasets, labeling en voorverwerking. Laten we eens kijken naar enkele van de meest voorkomende uitdagingen waarmee teams worden geconfronteerd.
juiste aanschaf Trainingsdata
Aangezien de echte afbeeldingen van voertuigschade ongetwijfeld reflecterende materialen en metalen oppervlakken bevatten, kunnen deze reflecties op de afbeeldingen verkeerd worden opgevat als schade.
Bovendien moet de dataset verschillende afbeeldingen bevatten die in verschillende omgevingen zijn gemaakt om een echt uitgebreide set relevante afbeeldingen te krijgen. Alleen als er variatie in de dataset is, kan het model nauwkeurige voorspellingen doen.
Er is geen openbare database van beschadigde voertuigen die voor trainingsdoeleinden kunnen worden gebruikt. Om deze uitdaging aan te gaan, kun je afbeeldingen verzamelen op internet of met de auto werken verzekeringsmaatschappijen - die een opslagplaats van kapotte auto-afbeeldingen zal hebben.
Voorbewerking van afbeeldingen
Afbeeldingen van voertuigschade zouden hoogstwaarschijnlijk in ongecontroleerde omgevingen worden gemaakt, waardoor de afbeeldingen onscherp, wazig of te helder lijken. Het is essentieel om de afbeeldingen voor te bewerken door de helderheid aan te passen, te verkleinen, overtollige ruis te verwijderen, enz.
Om reflectieproblemen in de afbeeldingen aan te pakken, gebruiken de meeste modellen semantische en instantiesegmentatietechnieken.
Valse positieven
Er is een groot risico op het krijgen van fout-positieve signalen bij het beoordelen van voertuigschade. Het AI-model kan schade ten onrechte identificeren als die er niet is. Deze uitdaging kan worden verminderd met behulp van een tweeledig identificatie- en classificatiemodel. De eerste stap zou alleen binaire classificatie zijn - het classificeren van gegevens tussen slechts twee categorieën - op de afbeeldingen. Wanneer het systeem identificeert dat het voertuig is beschadigd, treedt het tweede niveau in werking. Het zal beginnen met het identificeren van het type schade aan de auto.
Hoe helpt Shaip?
Als marktleider levert Shaip uitzonderlijk hoogwaardige en op maat gemaakte trainingsdatasets aan bedrijven die AI-gebaseerd bouwen Modellen voor detectie van voertuigschade. Ons proces voor het maken van de dataset voor het trainen van uw ML-model doorloopt verschillende stappen.
Data Collection
De eerste stap bij het bouwen van een trainingsdataset is het verkrijgen van relevante en authentieke afbeeldingen en video's uit verschillende bronnen. We begrijpen dat hoe diverser de dataset die we maken, hoe beter het ML-model. Onze dataset bevat foto's en video's vanuit verschillende hoeken en locaties om zeer gecategoriseerde gegevens op te bouwen.
Gegevenslicenties
Authenticatie van de verzamelde data is een cruciale stap in het bouwen van een voorspelbaar verzekeringsclaims model en het verminderen van het risico voor verzekeringsmaatschappijen. Om ML-training te versnellen, biedt Shaip ook kant-en-klare datasets om schadedetectie sneller te trainen. Bovendien bevat onze dataset ook foto's en video's van beschadigde voertuigen en auto's, ongeacht het model en het merk.
Annotatie afbeelding/video
Claimverwerking modellen moeten in staat zijn om automatisch objecten te detecteren, de schade te identificeren en de ernst ervan in de echte wereld te beoordelen. Zodra de afbeeldingen en video- worden opgesplitst in componenten, ze worden geannoteerd door onze getrainde domeinexperts met behulp van een op AI gebaseerd algoritme. Onze ervaren annotators labelen duizenden afbeeldingen en videosegmenten die zich richten op het nauwkeurig identificeren van deuken, schade aan auto onderdelen, scheuren of spleten in de binnen- en buitenpanelen van de auto.
Segmentatie
Wanneer het gegevensannotatieproces is voltooid, vindt segmentering van de gegevens plaats. Idealiter vindt segmentatie of classificatie plaats op basis van schade of niet-beschadigde delen, de ernst van de schade en de zijkant of het gebied van de schade - bumper, koplamp, deur, kras, deuken, gebroken glas en meer.
Bent u klaar om een proefrit te maken met uw voertuigschadedetectiemodel?
Bij Shaip bieden we uitgebreide gegevenssets voor voertuigschade die zijn ontworpen om te voldoen aan de specifieke behoeften van modellen voor voertuigschadedetectie en om ervoor te zorgen dat: snellere verwerking van claims.
Onze ervaren annotators en human-in-the-loop-modellen zorgen voor betrouwbare kwaliteit en eersteklas nauwkeurigheid in ons geannoteerde werk.
Nieuwsgierig naar meer? Ons Contacten Vandaag.
