Phát hiện hư hỏng xe

Tầm quan trọng của dữ liệu đào tạo tiêu chuẩn Vàng để đào tạo Mô hình phát hiện hư hỏng của phương tiện

Trí tuệ nhân tạo đã phổ biến tính hữu dụng và sự tinh vi của nó sang một số lĩnh vực và một ứng dụng mới lạ của công nghệ tiên tiến này là phát hiện thiệt hại do phương tiện giao thông gây ra. Yêu cầu bồi thường thiệt hại về xe hơi là một hoạt động tiêu tốn nhiều thời gian.

Hơn nữa, luôn có khả năng rò rỉ khiếu nại - sự khác biệt giữa việc giải quyết khiếu nại được trích dẫn và thực tế.

Việc phê duyệt công bố phụ thuộc vào việc kiểm tra trực quan, phân tích chất lượng và xác nhận như một nguyên tắc chung. Khi việc đánh giá bị trì hoãn hoặc không chính xác, việc xử lý các khiếu nại sẽ trở thành một thách thức. Chưa, thiệt hại xe tự động nhận diện giúp bạn có thể tăng tốc quá trình kiểm tra, xác thực và xử lý khiếu nại.

Phát hiện hư hỏng xe là gì?

Tai nạn và hư hỏng xe nhỏ khá phổ biến ở ngành ô tô. Tuy nhiên, các vấn đề chỉ xuất hiện khi có yêu cầu bảo hiểm. Theo Báo cáo thường niên năm 2021 của Đơn vị điều tra gian lận do Chính phủ Michigan đưa ra, gian lận yêu cầu bồi thường ô tô đã làm tăng thêm gần 7.7 tỷ đô la thanh toán vượt mức cho các yêu cầu bồi thường thương tật ô tô. Các công ty bảo hiểm ô tô hàng đầu thiệt hại gần 29 tỷ đô la mỗi năm do rò rỉ phí bảo hiểm.

Phát hiện hư hỏng phương tiện sử dụng máy học thuật toán để tự động phát hiện phần thân bên ngoài của xe và đánh giá thương tích cũng như mức độ thiệt hại. Các hư hỏng của xe được xác định không chỉ nhằm mục đích bảo hiểm mà còn để tính toán chi phí sửa chữa, sử dụng thị giác máy tính và các công cụ xử lý hình ảnh.

Làm thế nào để Xây dựng Mô hình ML do AI hỗ trợ để Phát hiện Thiệt hại Xe cộ?

Một mạnh mẽ tập dữ liệu đào tạo là rất quan trọng để có mô hình phát hiện hư hỏng ô tô ML thành công và hiệu quả.

Nhận dạng đối tượng

Từ hình ảnh, vị trí hư hỏng được xác định chính xác và khoanh vùng bằng bản vẽ hộp giới hạn xung quanh mỗi thiệt hại được phát hiện. Để làm cho quá trình này được sắp xếp hợp lý và nhanh hơn, có các kỹ thuật để kết hợp nội địa hóa và phân loại lại với nhau. Nó cho phép tạo một hộp giới hạn và lớp riêng biệt cho từng đối tượng được xác định. 

Phân đoạn:

Khi các đối tượng được xác định và phân loại, việc phân đoạn cũng được thực hiện. Phân đoạn nhị phân được sử dụng khi cần tách những thứ ở nền trước khỏi nền sau.

Cách huấn luyện mô hình ML để phát hiện hư hỏng xe

Vehicle damage ml model training

Để đào tạo mô hình ML để phát hiện hư hỏng xe, bạn cần một bộ dữ liệu đa dạng về độ chính xác hình ảnh chú thích và video. Không có dữ liệu có độ chính xác cao và được gắn nhãn chính xác, mô hình học máy sẽ không thể phát hiện ra các hư hỏng. Điều cần thiết là phải có các trình chú thích trong vòng lặp của con người và các công cụ chú thích để kiểm tra chất lượng dữ liệu.

Huấn luyện các mô hình để tìm kiếm ba tham số sau:

  • Kiểm tra xem có hư hỏng hay không
  • Khoanh vùng hư hỏng - xác định chính xác vị trí hư hỏng trên xe
  • Đánh giá mức độ nghiêm trọng của hư hỏng dựa trên vị trí, nhu cầu sửa chữa và loại hư hỏng.

Sau khi xác định, phân loại và phân đoạn thiệt hại đối với phương tiện, điều cần thiết là đào tạo người mẫu để tìm kiếm các mẫu và phân tích chúng. Tập dữ liệu đào tạo nên được chạy thông qua một thuật toán ML sẽ phân tích và diễn giải dữ liệu.

Bộ dữ liệu hình ảnh và video phát hiện hư hỏng xe đã có sẵn để đào tạo mô hình thị giác máy tính của bạn nhanh hơn

Những thách thức trong phát hiện hư hỏng phương tiện

Khi xây dựng một chương trình phát hiện hư hỏng xe, các nhà phát triển có thể gặp phải một số thách thức trong việc mua bộ dữ liệu, ghi nhãn và tiền xử lý. Chúng ta hãy hiểu một số thách thức phổ biến nhất mà các đội phải đối mặt.

Mua sắm thích hợp Dữ liệu đào tạo

Vì hình ảnh thực tế về thiệt hại do phương tiện giao thông gây ra nhất định phải có vật liệu phản chiếu và bề mặt kim loại, những hình ảnh phản chiếu này có thể bị hiểu nhầm là thiệt hại. 

Hơn nữa, bộ dữ liệu phải có các hình ảnh đa dạng được chụp trong các môi trường khác nhau để đạt được một bộ hình ảnh có liên quan thực sự toàn diện. Chỉ khi có sự đa dạng trong tập dữ liệu thì mô hình mới có thể đưa ra dự đoán chính xác.

Không có cơ sở dữ liệu công khai về các phương tiện bị hư hỏng có thể được sử dụng cho mục đích đào tạo. Để chống lại thách thức này, bạn có thể thu thập hình ảnh tìm kiếm trên internet hoặc làm việc với ô tô các công ty bảo hiểm - người sẽ có một kho hình ảnh xe bị hỏng.

Xử lý trước hình ảnh

Hình ảnh hư hỏng xe hầu hết có thể được chụp trong môi trường không được kiểm soát, làm cho hình ảnh có vẻ như bị mất nét, mờ hoặc quá sáng. Điều cần thiết là phải xử lý trước hình ảnh bằng cách điều chỉnh độ sáng, giảm kích thước, loại bỏ nhiễu dư thừa, v.v.

Để xử lý các vấn đề phản chiếu trong hình ảnh, hầu hết các mô hình sử dụng kỹ thuật phân đoạn ngữ nghĩa và phiên bản.

Khẳng định sai

Có nhiều nguy cơ nhận được các dấu hiệu dương tính giả khi đánh giá thiệt hại của xe. Mô hình AI có thể xác định sai thiệt hại khi không có. Thách thức này có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng mô hình phân loại và nhận dạng hai cấp. Bước đầu tiên sẽ chỉ thực hiện phân loại nhị phân - chỉ phân loại dữ liệu giữa hai loại - trên ảnh. Khi hệ thống xác định rằng xe đã bị hư hỏng, cấp thứ hai sẽ có hiệu lực. Nó sẽ bắt đầu xác định loại hư hỏng của xe.

Shaip trợ giúp như thế nào?

Vehicle damage detection services

Là công ty dẫn đầu thị trường, Shaip cung cấp bộ dữ liệu đào tạo chất lượng cao và đặc biệt tùy chỉnh cho các doanh nghiệp xây dựng dựa trên AI Mô hình phát hiện hư hỏng xe. Quá trình tạo tập dữ liệu để đào tạo mô hình ML của bạn trải qua nhiều bước khác nhau.

Thu Thập Dữ Liệu

Bước đầu tiên trong việc xây dựng tập dữ liệu đào tạo là mua các hình ảnh và video có liên quan và xác thực từ một số nguồn. Chúng tôi hiểu rằng tập dữ liệu chúng tôi tạo ra càng đa dạng thì mô hình ML càng tốt. Tập dữ liệu của chúng tôi chứa các hình ảnh và video từ nhiều góc độ và vị trí để xây dựng dữ liệu được phân loại cao.

Cấp phép dữ liệu

Xác thực dữ liệu được thu thập là một bước quan trọng trong việc xây dựng một yêu cầu bảo hiểm mô hình và giảm rủi ro cho các công ty bảo hiểm. Để tăng tốc độ huấn luyện ML, Shaip cũng cung cấp các bộ dữ liệu có sẵn để giúp huấn luyện phát hiện thiệt hại nhanh hơn. Hơn nữa, tập dữ liệu của chúng tôi cũng có hình ảnh và video về các phương tiện và ô tô bị hư hỏng bất kể kiểu dáng và nhãn hiệu.

Chú thích Hình ảnh / Video

Xử lý xác nhận quyền sở hữu mô hình phải có thể tự động phát hiện các đối tượng, xác định thiệt hại và đánh giá mức độ nghiêm trọng của nó trong thế giới thực. Khi những hình ảnh và video được chia nhỏ thành các thành phần, chúng được chú thích bởi các chuyên gia miền được đào tạo của chúng tôi với sự hỗ trợ của thuật toán dựa trên AI. Các chuyên gia chú thích có kinh nghiệm của chúng tôi gắn nhãn hàng nghìn hình ảnh và phân đoạn video tập trung vào việc xác định chính xác các vết lõm, hư hỏng đối với phụ tùng xe hơi, các vết nứt, hoặc kẽ hở ở các tấm bên trong và bên ngoài của ô tô.

PHÂN LOẠI

Khi quá trình chú thích dữ liệu hoàn tất, quá trình phân đoạn dữ liệu sẽ diễn ra. Lý tưởng nhất, việc phân đoạn hoặc phân loại xảy ra dựa trên các phần hư hỏng hoặc không bị hư hỏng, mức độ nghiêm trọng của hư hỏng và cạnh hoặc khu vực bị hư hỏng - cản, đèn pha, cửa, vết xước, vết lõm, kính vỡ, v.v.

Bạn đã sẵn sàng lái thử Mô hình phát hiện hư hỏng xe của mình chưa?

Tại Shaip, chúng tôi cung cấp bộ dữ liệu toàn diện về hư hỏng của xe được thiết kế để đáp ứng nhu cầu cụ thể của các mô hình Phát hiện hư hỏng của Xe và đảm bảo xử lý nhanh hơn trong số các yêu cầu.

Các trình chú thích giàu kinh nghiệm của chúng tôi và các mô hình liên tục đảm bảo chất lượng đáng tin cậy và độ chính xác hàng đầu trong công việc chú thích của chúng tôi. 

Bạn muốn biết thêm? Liên hệ Ngày hôm nay.

Xã hội Chia sẻ