車輛損壞檢測

黃金標準訓練數據對訓練車輛損壞檢測模型的重要性

人工智能已將其實用性和復雜性擴展到多個領域,而這種先進技術的一個新穎應用就是檢測車輛損壞。 索賠汽車損壞是一項非常耗時的活動。

此外,始終存在索賠洩漏的可能性——報價與實際索賠結算之間的差異。

作為一般經驗法則,索賠批准取決於目視檢查、質量分析和驗證。 隨著評估延遲或不正確,處理索賠成為一項挑戰。 然而, 自動車輛損壞 發現 可以加快檢查、驗證和索賠處理。

什麼是車輛損壞檢測?

事故和輕微的車輛損壞在該地區相當普遍 汽車行業. 但是,只有在有保險索賠時才會出現問題。 根據 2021年舞弊調查組年報 密歇根州政府公佈,汽車索賠欺詐為汽車傷害索賠增加了近 7.7 億美元的超額付款。 頂級汽車保險公司每年因保費流失而損失近 29 億美元。

車輛損壞檢測使用機器學習 自動檢測車輛外部車身並評估其傷害和損壞程度的算法。 識別汽車損壞不僅用於保險目的,還用於估算維修成本,使用 計算機視覺 和圖像處理工具。

如何構建用於車輛損壞檢測的 AI 驅動的 ML 模型?

一個健壯的 訓練數據集至關重要 用於成功且高效的 ML 汽車損壞檢測模型。

對象識別

從圖像中,通過繪圖準確識別和定位損壞的確切位置 邊界框 圍繞每個檢測到的損壞。 為了簡化和加快這個過程,有一些技術可以將定位和分類結合在一起。 它允許為每個識別的對像生成一個單獨的邊界框和類。 

分割:

一旦對像被識別和分類,分割也被完成。 當需要將前景中的事物與背景分開時,使用二進制分割。

如何訓練機器學習模型來檢測車輛損壞

車輛損壞機器學習模型訓練

要訓練 ML 模型來檢測車輛損壞,您需要一個多樣化的準確數據集 帶註釋的圖像 和視頻。 沒有 高度準確和精確標記的數據,機器學習模型將無法檢測到損壞。 讓人類在環註釋器和註釋工具檢查數據質量至關重要。

訓練模型以尋找這三個參數:

  • 檢查是否有損壞
  • 定位損壞 - 確定車輛上損壞的確切位置
  • 根據損壞的位置、維修需求和損壞類型評估損壞的嚴重程度。

一旦車輛的損壞被識別、分類和分割,就必須訓練模型來尋找模式並分析它們。 訓練數據集應通過 ML 算法運行,該算法將分析和解釋數據。

現成的車輛損壞檢測圖像和視頻數據集可更快地訓練您的計算機視覺模型

車輛損壞檢測的挑戰

在構建車輛損壞檢測程序時,開發人員在獲取數據集、標記和預處理方面可能會面臨一些挑戰。 讓我們了解團隊面臨的一些最常見的挑戰。

採購適當 訓練數據

由於車輛損壞的真實世界圖像必然具有反射材料和金屬表面,因此在圖片中發現的這些反射可能會被誤解為損壞。 

此外,數據集應該具有在不同環境中拍攝的不同圖像,以實現真正全面的相關圖像集。 只有在數據集中存在多樣性的地方,模型才能做出準確的預測。

沒有可用於培訓目的的損壞車輛的公共數據庫。 為了應對這一挑戰,您可以收集搜索互聯網的圖像或使用汽車 保險公司 – 誰將擁有損壞的汽車圖像存儲庫。

圖像預處理

車輛損壞圖像很可能是在不受控制的環境中拍攝的,使圖像看起來失焦、模糊或太亮。 必須通過調整亮度、縮小尺寸、去除多餘的噪聲等對圖像進行預處理。

為了處理圖像中的反射問題,大多數模型使用語義和實例分割技術。

誤報

在評估車輛損壞時,出現誤報的風險很高。 當沒有損壞時,AI 模型可能會錯誤地識別損壞。 可以使用兩層識別和分類模型來緩解這一挑戰。 第一步將只對圖像進行二進制分類——僅在兩個類別之間對數據進行分類。 當系統識別出車輛已損壞時,第二層將生效。 它將開始識別汽車損壞的類型。

夏普如何提供幫助?

車輛損壞檢測服務

作為市場領導者,Shaip 為構建基於 AI 的企業提供了非常高質量和定制的訓練數據集 車輛損壞檢測模型. 我們創建用於訓練您的 ML 模型的數據集的過程經歷了多個步驟。

數據採集

構建訓練數據集的第一步是從多個來源獲取相關且真實的圖像和視頻。 我們知道,我們製作的數據集越多樣化,ML 模型就越好。 我們的數據集包含來自多個角度和位置的圖片和視頻,以構建高度分類的數據。

數據許可

認證 收集的數據 是構建可預測的關鍵步驟 保險索賠 模型和降低保險公司的風險。 為了加快 ML 訓練,Shaip 還提供了現成的數據集來幫助更快地訓練損傷檢測。 此外,我們的數據集還包含受損車輛和汽車的圖片和視頻,無論型號和品牌如何。

圖像/視頻註釋

索賠處理 模型應該能夠自動檢測物體、識別損壞並評估其在現實世界中的嚴重程度。 一旦圖像和 視頻 被分解成組件,它們由我們訓練有素的領域專家在基於人工智能的算法的幫助下進行註釋。 我們經驗豐富的註釋者標記了數千個圖像和視頻片段,專注於準確識別凹痕、損壞 汽車零件,汽車內外板的裂縫或裂縫。

分割

當數據註釋過程完成時,將進行數據分段。 理想情況下,根據損壞或未損壞部分、損壞的嚴重程度以及損壞的側面或區域(保險槓、前照燈、車門、划痕、凹痕、碎玻璃等)進行分割或分類。

您準備好試駕您的車輛損壞檢測模型了嗎?

在 Shaip,我們提供全面的車輛損壞數據集,旨在滿足車輛損壞檢測模型的特定需求,並確保 更快的處理 索賠。

我們經驗豐富的註釋者和人機交互模型確保了我們註釋工作的可靠質量和一流的準確性。 

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