車両損傷の検出

車両損傷検出モデルをトレーニングするためのゴールドスタンダードトレーニングデータの重要性

人工知能はその有用性と洗練度をいくつかの分野に広げており、この高度な技術のそのような新しいアプリケーションのXNUMXつは、車両の損傷を検出することです。 車の損傷を主張することは、かなりの時間のかかる活動です。

さらに、請求の漏洩の可能性が常にあります。これは、見積りと実際の請求の和解の違いです。

クレームの承認は、一般的な経験則として、目視検査、品質分析、および検証に依存します。 評価が遅れたり不正確になったりすると、クレームを処理することが困難になります。 まだ、 自動車両損傷 検出 検査、検証、請求処理をスピードアップすることができます。

車両損傷検出とは何ですか?

事故や軽微な車両の損傷は、 自動車部門。 ただし、保険金請求がある場合にのみ問題が発生します。 による 2021年不正調査ユニット年次報告書 ミシガン州政府によって発表された自動車クレーム詐欺は、自動車傷害クレームに約7.7億ドルの超過支払いを追加しました。 トップの自動車保険会社は、保険料の漏えいで毎年29億ドル近くを失いました。

車両の損傷検出は機械学習を使用します 車両の外装を自動的に検出し、その損傷と損傷の程度を評価するアルゴリズム。 車の損傷は、保険の目的だけでなく、修理費用の見積もりの​​ためにも識別されます。 コンピュータビジョン および画像処理ツール。

車両の損傷を検出するためのAIを利用したMLモデルを構築するにはどうすればよいですか?

堅牢な トレーニングデータセットは非常に重要です 成功した効率的なML車の損傷検出モデル。

オブジェクトの識別

画像から、損傷の正確な場所が正確に特定され、描画によって特定されます 境界ボックス 検出された各損傷の周り。 このプロセスを合理化および高速化するために、ローカリゼーションと分類を統合する手法があります。 これにより、識別されたオブジェクトごとに個別のバウンディングボックスとクラスを生成できます。 

セグメンテーション:

オブジェクトが識別および分類されると、セグメンテーションも実行されます。 バイナリセグメンテーションは、フォアグラウンドにあるものをバックグラウンドから分離する必要がある場合に使用されます。

車両の損傷を検出するためにMLモデルをトレーニングする方法

車両損傷Mlモデルトレーニング

車両の損傷を検出するようにMLモデルをトレーニングするには、正確な多様なデータセットが必要です 注釈付き画像 とビデオ。 それなし 非常に正確で正確にラベル付けされたデータ、機械学習モデルは損傷を検出できなくなります。 ヒューマンインループのアノテーターと注釈ツールでデータ品質をチェックすることが不可欠です。

モデルをトレーニングして、次のXNUMXつのパラメーターを探します。

  • 破損の有無の確認
  • 損傷の特定–車両の損傷の正確な位置を特定する
  • 場所、修理の必要性、および損傷の種類に基づいて損傷の重大度を評価します。

車両への損傷が特定され、分類され、セグメント化されたら、パターンを探して分析するようにモデルをトレーニングすることが不可欠です。 トレーニングデータセットは、データを分析および解釈するMLアルゴリズムを介して実行する必要があります。

コンピュータビジョンモデルをより高速にトレーニングするための既製の車両損傷検出画像およびビデオデータセット

車両損傷検出の課題

車両の損傷検出プログラムを構築する場合、開発者はデータセットの取得、ラベル付け、および前処理においていくつかの課題に直面する可能性があります。 チームが直面する最も一般的な課題のいくつかを理解しましょう。

適切な調達 トレーニングデータ

車両の損傷の実際の画像には反射性の材料と金属の表面が含まれているため、写真に見られるこれらの反射は損傷と誤解される可能性があります。 

さらに、データセットには、関連する画像の真に包括的なセットを実現するために、さまざまな環境で撮影された多様な画像が含まれている必要があります。 データセットに多様性がある場合にのみ、モデルは正確な予測を行うことができます。

訓練目的で使用できる損傷した車両の公開データベースはありません。 この課題に対処するには、インターネットを精査する画像を収集するか、車で作業することができます 保険会社 –壊れた車の画像のリポジトリを持つ人。

画像の前処理

車両の損傷画像は、制御されていない環境で撮影される可能性が高く、画像の焦点が合っていない、ぼやけている、または明るすぎるように見えます。 明るさの調整、ダウンサイジング、余分なノイズの除去などによって画像を前処理することが不可欠です。

画像の反射の問題を処理するために、ほとんどのモデルはセマンティックおよびインスタンスセグメンテーション技術を使用します。

誤検出(False Positive)

車両の損傷を評価するときに、誤検知の兆候が現れるリスクが高くなります。 AIモデルは、損傷がない場合に誤って損傷を識別する可能性があります。 この課題は、XNUMX層の識別および分類モデルを使用して軽減できます。 最初のステップでは、画像のXNUMX項分類(XNUMXつのカテゴリのみにデータを分類)のみを実行します。 車両が損傷していることをシステムが特定すると、第XNUMX層が有効になります。 車の損傷の種類を特定し始めます。

Shaipはどのように役立ちますか?

車両損傷検出サービス

マーケットリーダーであるShaipは、AIベースを構築している企業に、非常に高品質でカスタマイズされたトレーニングデータセットを提供します 車両損傷検出モデル。 MLモデルをトレーニングするためのデータセットを作成するプロセスは、さまざまなステップを経ます。

データ収集

トレーニングデータセットを構築する最初のステップは、いくつかのソースから関連性のある本物の画像とビデオを調達することです。 作成するデータセットが多様であるほど、MLモデルが優れていることを理解しています。 私たちのデータセットには、高度に分類されたデータを構築するために、いくつかの角度と場所からの写真とビデオが含まれています。

データライセンス

認証 収集したデータ 予測可能なものを構築する上で重要なステップです 保険金請求 モデル化し、保険会社のリスクを軽減します。 MLトレーニングを高速化するために、Shaipは、損傷検出をより迅速にトレーニングするのに役立つ既製のデータセットも提供しています。 さらに、私たちのデータセットには、モデルやブランドに関係なく、損傷した車両や車の写真やビデオも含まれています。

画像/ビデオ注釈

クレーム処理 モデルは、オブジェクトを自動的に検出し、損傷を識別し、現実の世界でその重大度を評価できる必要があります。 一度画像と ビデオ コンポーネントに分解され、AIベースのアルゴリズムの助けを借りて訓練を受けたドメインの専門家によって注釈が付けられます。 私たちの経験豊富なアノテーターは、へこみや損傷を正確に特定することに焦点を当てた何千もの画像やビデオセグメントにラベルを付けます 自動車部品、車の内側と外側のパネルのひび、または隙間。

セグメンテーション

データ注釈プロセスが完了すると、データのセグメンテーションが行われます。 理想的には、セグメント化または分類は、損傷または損傷していないセクション、損傷の重大度、および損傷の側面または領域(バンパー、ヘッドランプ、ドア、引っかき傷、へこみ、ガラスの破片など)に基づいて行われます。

車両損傷検出モデルを試乗する準備はできていますか?

Shaipでは、車両損傷検出モデルの特定のニーズを満たし、確実にするように設計された包括的な車両損傷データセットを提供しています より高速な処理 クレームの。

経験豊富なアノテーターとヒューマンインザループモデルにより、注釈付きの作業で信頼性の高い品質と一流の精度が保証されます。 

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