L'intelligenza artificiale ha diffuso la sua utilità e sofisticatezza in diversi campi e una di queste nuove applicazioni di questa tecnologia avanzata è il rilevamento dei danni veicolari. La richiesta di danni all'auto è un'attività che richiede molto tempo.
Inoltre, c'è sempre la possibilità di perdite di indennizzo, la differenza tra la liquidazione dei sinistri citata e quella effettiva.
L'approvazione del reclamo dipende dall'ispezione visiva, dall'analisi della qualità e dalla convalida come regola generale. Poiché la valutazione viene ritardata o errata, diventa una sfida elaborare le richieste. Ancora, danni al veicolo automatizzato rivelazione consente di velocizzare l'ispezione, la convalida e l'elaborazione dei reclami.
Che cos'è il rilevamento dei danni ai veicoli?
Incidenti e piccoli danni al veicolo sono abbastanza comuni nel settore automobilistico. Tuttavia, i problemi emergono solo quando c'è una richiesta di risarcimento assicurativo. Secondo il Rapporto annuale 2021 dell'Unità investigativa sulle frodi rilasciato dal governo del Michigan, la frode per danni automobilistici ha aggiunto quasi $ 7.7 miliardi di pagamenti in eccesso alle richieste di risarcimento per danni automobilistici. I principali assicuratori automobilistici hanno perso quasi $ 29 miliardi ogni anno in perdite di premi.
Il rilevamento dei danni ai veicoli utilizza l'apprendimento automatico algoritmi per rilevare automaticamente la carrozzeria esterna di un veicolo e valutarne le lesioni e l'entità del danno. I danni all'auto sono identificati non solo ai fini assicurativi ma anche per la stima dei costi di riparazione, utilizzando visione computerizzata e strumenti di elaborazione delle immagini.
Come costruire un modello ML basato sull'intelligenza artificiale per il rilevamento dei danni ai veicoli?
Un robusto il set di dati di formazione è fondamentale per un modello di rilevamento dei danni dell'auto ML di successo ed efficiente.
Identificazione degli oggetti
Dalle immagini, l'esatta posizione del danno viene accuratamente identificata e localizzata mediante disegno scatole di delimitazione intorno a ogni danno rilevato. Per rendere questo processo snello e veloce, esistono tecniche per unire localizzazione e classificazione. Consente di generare un riquadro di delimitazione e una classe separati per ogni oggetto identificato.
Segmentazione:
Una volta identificati e classificati gli oggetti, viene eseguita anche la segmentazione. La segmentazione binaria viene utilizzata quando è necessario separare le cose in primo piano dallo sfondo.
Come addestrare i modelli ML per rilevare i danni del veicolo
Per addestrare i modelli ML per rilevare i danni ai veicoli, è necessario un set di dati diversificato di precisione immagini annotate e video. Senza dati altamente accurati ed etichettati con precisione, il modello di apprendimento automatico non sarà in grado di rilevare i danni. È essenziale che gli annotatori umani in loop e gli strumenti di annotazione controllino la qualità dei dati.
Addestra i modelli per cercare questi tre parametri:
- Verifica se ci sono danni o meno
- Localizzazione del danno: identificazione dell'esatta posizione del danno sul veicolo
- Valutare la gravità del danno in base alla sua posizione, alla necessità di riparazioni e al tipo di danno.
Una volta identificato, classificato e segmentato il danno al veicolo, è essenziale addestrare il modello a cercare i modelli e ad analizzarli. Il set di dati di addestramento deve essere eseguito tramite un algoritmo ML che analizzerà e interpreterà i dati.
Set di dati video e di immagini per il rilevamento dei danni dei veicoli pronti all'uso per addestrare il tuo modello di visione artificiale più velocemente
Sfide nel rilevamento dei danni ai veicoli
Durante la creazione di un programma di rilevamento dei danni ai veicoli, gli sviluppatori possono affrontare diverse sfide nell'acquisizione di set di dati, etichettatura e preelaborazione. Comprendiamo alcune delle sfide più comuni affrontate dai team.
Approvvigionamento corretto Dati di allenamento
Poiché le immagini del mondo reale di danni veicolari sono destinate ad avere materiali riflettenti e superfici metalliche, questi riflessi trovati nelle immagini potrebbero essere interpretati erroneamente come danni.
Inoltre, il set di dati dovrebbe avere diverse immagini scattate in ambienti diversi per ottenere un set veramente completo di immagini rilevanti. Solo dove c'è una varietà nel set di dati il modello sarà in grado di fare previsioni accurate.
Non esiste un database pubblico di veicoli danneggiati che possa essere utilizzato per scopi di formazione. Per contrastare questa sfida, puoi raccogliere immagini perlustrando Internet o lavorare con l'auto compagnie di assicurazione – chi avrà un repository di immagini di auto rotte.
Preelaborazione delle immagini
Molto probabilmente le immagini dei danni del veicolo verrebbero scattate in ambienti incontrollati, facendo apparire le immagini sfocate, sfocate o troppo luminose. È essenziale preelaborare le immagini regolando la luminosità, ridimensionando, rimuovendo il rumore in eccesso, ecc.
Per gestire i problemi di riflessione nelle immagini, la maggior parte dei modelli utilizza tecniche di segmentazione semantica e di istanza.
Falsi Positivi
C'è un alto rischio di ottenere falsi segnali positivi durante la valutazione dei danni del veicolo. Il modello AI potrebbe identificare erroneamente i danni quando non ce ne sono. Questa sfida può essere mitigata utilizzando un modello di identificazione e classificazione a due livelli. Il primo passo dovrebbe intraprendere solo la classificazione binaria – classificando i dati tra sole due categorie – sulle immagini. Quando il sistema rileva che il veicolo è stato danneggiato, avrà effetto il secondo livello. Inizierà a identificare il tipo di danno all'auto.
In che modo Shaip aiuta?
In qualità di leader di mercato, Shaip offre set di dati di formazione personalizzati e di qualità eccezionalmente elevata alle aziende che creano soluzioni basate sull'intelligenza artificiale Modelli di rilevamento dei danni del veicolo. Il nostro processo di creazione del set di dati per il training del tuo modello ML passa attraverso vari passaggi.
Raccolta Dati
Il primo passo nella creazione di un set di dati di formazione è l'acquisizione di immagini e video pertinenti e autentici da diverse fonti. Comprendiamo che più diversificato è il set di dati che creiamo, migliore sarà il modello ML. Il nostro set di dati contiene immagini e video da diverse angolazioni e posizioni per creare dati altamente classificati.
Licenza dati
Autenticando il dati raccolti è un passo cruciale nella costruzione di un prevedibile crediti assicurativi modello e riducendo il rischio per le compagnie assicurative. Al fine di accelerare l'addestramento ML, Shaip offre anche set di dati pronti all'uso per aiutare ad addestrare il rilevamento dei danni più rapidamente. Inoltre, il nostro set di dati contiene anche immagini e video di veicoli e auto danneggiati, indipendentemente dal modello e dalla marca.
Annotazione immagine/video
Elaborazione reclami i modelli dovrebbero essere in grado di rilevare automaticamente gli oggetti, identificare il danno e valutarne la gravità nel mondo reale. Una volta che le immagini e video sono suddivisi in componenti, sono annotati dai nostri esperti di dominio addestrati con l'assistenza di un algoritmo basato sull'intelligenza artificiale. I nostri esperti annotatori etichettano migliaia di immagini e segmenti video che si concentrano sull'identificazione accurata di ammaccature e danni ricambi auto, crepe o fessure nei pannelli interni ed esterni dell'auto.
Segmentazione
Al termine del processo di annotazione dei dati, viene eseguita la segmentazione dei dati. Idealmente, la segmentazione o la classificazione avviene in base al danno o alle sezioni non danneggiate, alla gravità del danno e al lato o all'area del danno: paraurti, faro, portiera, graffi, ammaccature, vetri rotti e altro.
Sei pronto a testare il tuo modello di rilevamento dei danni del veicolo?
In Shaip, forniamo set di dati completi sui danni ai veicoli progettati per soddisfare le esigenze specifiche dei modelli di rilevamento dei danni ai veicoli e garantire elaborazione più rapida di pretese.
I nostri esperti annotatori e modelli umani nel ciclo garantiscono una qualità affidabile e un'accuratezza di prim'ordine nel nostro lavoro annotato.
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