Chú thích hình ảnh xe cho yêu cầu bảo hiểm, ước tính chi phí sửa chữa và trí tuệ nhân tạo kiểm tra đội xe — Nghiên cứu trường hợp
Cách Shaip cung cấp chú thích thiệt hại xe chuyên biệt, kết hợp phân đoạn đa giác của từng bộ phận thân xe với phân loại thiệt hại 11 cấp và đề xuất sửa chữa ở cấp độ linh kiện — được xây dựng như một bộ dữ liệu chất lượng cao để xử lý yêu cầu bảo hiểm tự động và trí tuệ nhân tạo kiểm tra xe.
Tổng Quan Dự Án
Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành bảo hiểm và ô tô hướng tới việc tự động đánh giá yêu cầu bồi thường và kiểm tra xe, khách hàng cần một quy trình chú thích có khả năng phân đoạn từng bộ phận của xe cùng với phân loại hư hỏng chi tiết — ở mức độ chi tiết hỗ trợ các khuyến nghị sửa chữa ở cấp độ linh kiện.
Shaip đã xây dựng quy trình chú thích hoàn chỉnh bao gồm phân đoạn đa giác bộ phận cơ thể, phân loại hư hỏng 11 cấp, gắn thẻ thuộc tính mức độ nghiêm trọng-vị trí-sửa chữa và trí tuệ hư hỏng đa lớp — tạo ra các bộ dữ liệu sẵn sàng cho mô hình kiểm tra xe tự động và AI xử lý yêu cầu bảo hiểm.
Số liệu thống kê chính
Phạm vi bao phủ các bộ phận cơ thể
Toàn bộ ngoại thất
Các loại sát thương
11
Lớp thuộc tính
4
Thẻ sửa chữa
Các loại 4
Những thách thức
- Phân khúc mọi bộ phận cơ thể — cản trước, cửa, đèn, chắn bùn, vành hợp kim, gương, cột trụ
- Phân loại 11 loại sát thương khác nhau — trầy xước, móp méo, nứt, vỡ, bong tróc sơn, rỉ sét, thiếu bộ phận, kính vỡ
- Phân biệt tổn thương nhỏ từ sự phản chiếu bề mặt, bụi bẩn và bóng tối
- Xử lý các loại thiệt hại chồng chéo trên một bảng điều khiển duy nhất với nhiều thẻ
- Tạo khuyến nghị sửa chữa ở cấp độ linh kiện — đánh bóng, sơn lại, gò lại thân xe, thay thế
Dung dịch
Phân đoạn đa giác bộ phận cơ thể
Mọi bộ phận thân xe có thể nhìn thấy đều được chú thích riêng lẻ bằng cách sử dụng phân đoạn đa giác chính xác hoặc hộp giới hạn, bao phủ toàn bộ cấu trúc bên ngoài — cản trước và sau, nắp ca-pô, cốp xe, nóc xe, kính chắn gió trước và sau, cửa sổ bên, cửa trái và phải, chắn bùn, gương chiếu hậu, đèn pha, đèn hậu, lưới tản nhiệt, cột trụ, ốp sườn, vòm bánh xe và vành hợp kim.
Phân loại thiệt hại theo cấp độ 11
Mỗi bộ phận cơ thể được chú thích đều được gắn thẻ phân loại hư hỏng chi tiết, bao gồm không hư hỏng, trầy xước nhẹ, trầy xước sâu, móp, nứt, vỡ, bong tróc sơn, rỉ sét, biến dạng, thiếu bộ phận và kính vỡ. Phân loại hư hỏng chi tiết này hỗ trợ việc ưu tiên sửa chữa ở cấp độ linh kiện trong các bước tiếp theo.
Trí tuệ thiệt hại đa lớp
Các thuộc tính ngữ cảnh bổ sung đã được áp dụng cho mỗi chú thích, bao gồm mức độ nghiêm trọng của hư hỏng (nhẹ, vừa, nặng), vị trí hư hỏng trên chi tiết (trên cùng, giữa, dưới cùng, cạnh trái, cạnh phải), khuyến nghị sửa chữa (đánh bóng, sơn lại, gò thân xe, thay thế) và điểm số tình trạng tổng thể của chi tiết. Việc gắn thẻ nhiều lớp này cho phép mô hình AI tạo ra các khuyến nghị sửa chữa ở cấp độ linh kiện trực tiếp từ dữ liệu hình ảnh.
Phân biệt các loại tổn thương nhỏ
Các chuyên gia chú thích tuân thủ nghiêm ngặt các hướng dẫn trực quan để phân biệt giữa các loại vết xước, độ sâu vết lõm và các kiểu vết nứt trên các vật liệu bề mặt khác nhau của xe, bao gồm các tấm kim loại, cản nhựa và các bộ phận bằng kính. Các vết xước nhẹ và vết trầy sơn được phân biệt cẩn thận với các phản chiếu bề mặt thông thường hoặc các vết bẩn.
Các trường hợp ngoại lệ và các tấm bị hư hại đa dạng
Các trường hợp đặc biệt bao gồm hư hỏng trên các bề mặt cong đòi hỏi phải vẽ đồ thị đa giác với độ chính xác cao, các phương tiện bị hư hỏng nặng với nhiều loại hư hỏng chồng chéo trên cùng một tấm thân xe, phân biệt hư hỏng cũ và mới thông qua quá trình oxy hóa bề mặt và tình trạng sơn, và hư hỏng chỉ nhìn thấy được trong phản chiếu hoặc ở các góc máy ảnh cực đoan. Hình ảnh ngoài trời làm tăng thêm độ phức tạp do sự nhiễu bóng và độ chói trên các bề mặt kim loại.
Phạm vi dự án
| Loại tập dữ liệu | Toàn Diện | Các loại sát thương | Mức độ nghiêm trọng | Thẻ sửa chữa | Phương pháp |
|---|---|---|---|---|---|
| Hư hỏng xe + bộ phận thân xe | Toàn bộ ngoại thất | lớp 11 | 3 (nhẹ / vừa / nặng) | 4 (đánh bóng / sơn lại / gò lại thân xe / thay thế) | Đa giác + hình hộp |
Kết quả
- Đã thành lập một quy trình phân đoạn bộ phận thân xe bên ngoài hoàn chỉnh với phân loại thiệt hại
- Tiêu chuẩn hóa Phân loại thiệt hại 11 cấp trải dài từ vết xước đến phần bị thiếu
- Giao Trí tuệ sát thương 4 lớp (mức độ nghiêm trọng, vị trí, khuyến nghị sửa chữa, điểm đánh giá tình trạng)
- Thực hiện phân biệt tổn thương tinh tế Phân biệt hư hại với phản chiếu và bụi bẩn
- Đã kích hoạt cho khách hàng Tự động hóa quy trình bảo hiểm, ước tính chi phí sửa chữa, kiểm tra đội xe và định giá xe đã qua sử dụng. AI
Nhìn chung, Shaip đã giúp chuyển đổi yêu cầu ghi chú thiệt hại xe phức tạp thành một quy trình có cấu trúc, sẵn sàng cho sản xuất — một quy trình có khả năng hỗ trợ đánh giá yêu cầu bảo hiểm tự động, ước tính chi phí sửa chữa, tự động hóa kiểm tra đội xe và định giá xe cũ bằng AI với khả năng sửa chữa ở cấp độ linh kiện.
Hệ thống xử lý thiệt hại xe của Shaip đã đáp ứng chính xác những gì hệ thống tự động hóa xử lý yêu cầu bồi thường của chúng tôi cần — mọi bộ phận thân xe được phân đoạn, mọi loại thiệt hại được phân loại, mọi khuyến nghị sửa chữa được gắn thẻ. Độ chi tiết này trực tiếp dẫn đến việc đưa ra quyết định bồi thường nhanh hơn và chính xác hơn.
