Gefier Schued Detektioun

Wichtegkeet vu Gold-Standard Trainingsdaten fir Gefiererschuederkennungsmodell ze trainéieren

Kënschtlech Intelligenz huet seng Nëtzlechkeet a Raffinesséierung op verschidde Felder verbreet, an eng sou nei Applikatioun vun dëser fortgeschratt Technologie erkennt Gefierschued. Fuerderen Auto Schued ass eng substantiell Zäit-opwänneg Aktivitéit.

Ausserdeem gëtt et ëmmer eng Méiglechkeet vu Fuerderungsleckage - den Ënnerscheed tëscht zitéierten an aktueller Fuerderungsbezuelung.

D'Zustimmung vun der Fuerderung hänkt vu visueller Inspektioun, Qualitéitsanalyse a Validatioun als allgemeng Daumregel of. Wéi d'Bewäertung verspéit oder falsch ass, gëtt et eng Erausfuerderung fir d'Fuerderungen ze veraarbecht. Trotzdem, automatiséiert Gefier Schued Detectioun mécht et méiglech d'Inspektioun, d'Validatioun an d'Fuerderungsveraarbechtung ze beschleunegen.

Wat ass Vehicle Damage Detection?

Accidenter a kleng Gefierer Schued sinn zimlech heefeg an der automobile Secteur. Wéi och ëmmer, Themen entstinn nëmmen wann et eng Versécherungsfuerderung gëtt. Laut dem 2021 Bedruch Enquête Eenheet Joresrapport Verëffentlechung vun der Regierung vu Michigan, Auto Fuerderung Bedruch dobäi bal $ 7.7 Milliarden an iwwerschësseg Bezuelen un Auto Verletzung Fuerderungen. Top Auto-Versécherer verléieren all Joer no bei $ 29 Milliarde u Premium Leckage.

Gefier Schued Detektioun benotzt Maschinn Léieren Algorithmen fir automatesch de baussenzege Kierper vun engem Gefier z'entdecken a seng Verletzungen an d'Ausmooss vum Schued ze bewäerten. Schied un den Auto ginn net nëmme fir Versécherungszwecker identifizéiert, awer och fir Reparaturskäschteschätzung, benotzt Computer Visioun an Imaging Veraarbechtung Tools.

Wéi bauen ech en AI-ugedriwwenen ML Modell fir Gefiererschuederkennung?

E robuste Training Dataset ass entscheedend fir en erfollegräichen an effizienten ML Auto Schuederkennungsmodell.

Objet Identifikatioun

Aus Biller gëtt déi exakt Plaz vum Schued genee identifizéiert a lokaliséiert duerch Zeechnen bounding Këschte ronderëm all entdeckt Schued. Fir dëse Prozess streamlined a méi séier ze maachen, ginn et Techniken fir d'Lokaliséierung an d'Klassifikatioun zesummen ze bréngen. Et erlaabt eng separat Grenzkëscht a Klass fir all identifizéierten Objet ze generéieren. 

Segmentéierung:

Wann d'Objete identifizéiert a klasséiert sinn, gëtt och Segmentatioun gemaach. Binär Segmentatioun gëtt benotzt wann et néideg ass d'Saachen am Virdergrond vum Hannergrond ze trennen.

Wéi trainéiert ML Modeller fir Gefierschued z'entdecken

Gefier Schued ml Modell Training

Fir ML Modeller ze trainéieren fir Gefierschued z'entdecken, braucht Dir eng divers Dataset vu präzis annotéiert Biller a Videoen. Ouni héich korrekt a präzis markéiert Daten, de Maschinn Léiermodell wäert net fäeg sinn Schueden z'entdecken. Et ass essentiell fir Mënsch-an-Loop Annotatoren an Annotatiounsinstrumenter d'Datequalitéit ze kontrolléieren.

Trainéiert d'Modeller fir no dësen dräi Parameteren ze sichen:

  • Iwwerpréift ob et Schued ass oder net
  • Lokaliséierung vum Schued - Identifikatioun vun der exakter Positioun vum Schued um Gefier
  • Bewäerten d'Gravitéit vum Schued op Basis vu senger Plaz, Bedierfnes fir Reparaturen an Aart vu Schued.

Wann de Schued um Gefier identifizéiert, klasséiert a segmentéiert ass, ass et essentiell de Modell ze trainéieren fir no Musteren ze sichen an se ze analyséieren. D'Trainingsdataset soll duerch en ML Algorithmus lafen deen d'Donnéeën analyséiert an interpretéiert.

Off-the-shelf Gefier Schued Detektioun Bild & Video Datesätz fir Äre Computer Visioun Modell méi séier ze trainéieren

Erausfuerderungen am Gefier Schued Detektioun

Wann Dir e Gefiererschuederkennungsprogramm baut, kënnen d'Entwéckler verschidden Erausfuerderunge stellen beim Kaf vun Datesets, Etikettéierung a Virveraarbechtung. Loosst eis e puer vun den allgemengsten Erausfuerderunge verstoen, déi vun Teams konfrontéiert sinn.

Procureur richteg Training Daten

Well déi real Welt Biller vu Gefiererschued gebonnen sinn reflektiv Materialien a metallesch Flächen ze hunn, kënnen dës Reflexiounen, déi an de Biller fonnt ginn, als Schued falsch interpretéiert ginn. 

Ausserdeem sollt d'Dateset verschidde Biller hunn, déi a variéierten Ëmfeld geholl goufen fir e wierklech ëmfaassend Set vu relevante Biller z'erreechen. Nëmme wou et eng Varietéit am Dataset gëtt, wäert de Modell fäeg sinn genee Prognosen ze maachen.

Et gëtt keng ëffentlech Datebank vu beschiedegte Gefierer déi fir Trainingszwecker benotzt kënne ginn. Fir dës Erausfuerderung entgéintzewierken, kënnt Dir entweder Biller sammelen déi den Internet duerchsichen oder mam Auto schaffen Versécherungsgesellschaften - wien e Repository vu futtis Autosbiller wäert hunn.

Virveraarbechtung vu Biller

Gefier Schued Biller wäerten héchstwahrscheinlech an onkontrolléierten Ëmfeld geholl ginn, sou datt d'Biller aus dem Fokus ausgesinn, onschëlleg oder ze hell sinn. Et ass essentiell d'Biller virzebereeden andeems d'Helligkeit ugepasst gëtt, d'Verréngerung, d'Ofschafung vu Geräischer, etc.

Fir Reflexiounsprobleemer an de Biller ze handhaben, benotzen déi meescht Modeller semantesch an Instanz Segmentatiounstechniken.

Falsch Positives

Et besteet en héije Risiko fir falsch positiv Schëlder ze kréien wann Dir Gefierschued beurteelt. Den AI Modell ka falsch Schued identifizéieren wann et kee gëtt. Dës Erausfuerderung kann mat engem Zwee-Tier Identifikatiouns- a Klassifikatiounsmodell reduzéiert ginn. Den éischte Schrëtt géif nëmmen d'binär Klassifikatioun maachen - d'Daten klassifizéieren tëscht nëmmen zwou Kategorien - op de Biller. Wann de System identifizéiert datt d'Gefier beschiedegt gouf, gëtt déi zweet Tierm Effekt. Et fänkt un d'Zort vum Schued am Auto z'identifizéieren.

Wéi hëlleft Shaip?

Gefier Schued Erkennung Servicer

Als Maart Leader, Shaip liwwert aussergewéinlech héichqualitativ a personaliséiert Trainingsdatesets fir Geschäfter déi AI-baséiert bauen Gefier Schued Erkennung Modeller. Eise Prozess fir den Dataset ze kreéieren fir Ären ML Modell ze trainéieren geet duerch verschidde Schrëtt.

Datesammelung

Den éischte Schrëtt beim Bau vun engem Trainingsdatenset ass relevant an authentesch Biller a Videoe vu verschiddene Quellen ze kréien. Mir verstinn datt wat méi divers d'Datebank mir maachen, dest besser ass den ML Modell. Eis Dataset enthält Biller a Videoe vu verschiddene Winkelen a Plazen fir héich kategoriséiert Daten ze bauen.

Donnéeën Lizenz

Authentifikatioun vun der Daten gesammelt ass e wesentleche Schrëtt fir e prévisibel ze bauen Versécherungsfuerderungen Modell a reduzéieren de Risiko fir Versécherungsgesellschaften. Fir ML Training ze beschleunegen, bitt Shaip och off-the-shelf Datesätz fir ze hëllefen d'Erkennung vu Schued méi séier ze trainéieren. Ausserdeem huet eis Dataset och Biller a Videoe vu beschiedegte Gefierer an Autoen onofhängeg vun de Modeller a Mark.

Bild / Video Annotatioun

Fuerderungen Veraarbechtung Modeller solle fäeg sinn Objeten automatesch z'entdecken, de Schued z'identifizéieren a seng Gravitéit an der realer Welt ze bewäerten. Eemol d'Biller an Video sinn a Komponenten opgedeelt, si gi vun eisen trainéierten Domainexperten mat der Hëllef vun engem AI-baséierten Algorithmus annotéiert. Eis erfuerene Annotateuren markéieren Dausende vu Biller a Videosegmenter déi sech op präzis Identifikatioun vun Zänn konzentréieren, Schued un Auto Deeler, Rëss oder Splécken an den bannenzegen a baussenzege Paneele vum Auto.

Segmentéierung

Wann den Dateannotatiounsprozess fäerdeg ass, fënnt d'Segmentéierung vun den Donnéeën statt. Ideal ass d'Segmentéierung oder d'Klassifikatioun geschitt op Basis vu Schued oder net beschiedegte Sektiounen, d'Gravitéit vum Schued, an d'Säit oder d'Beräich vum Schued - Bumper, Scheinwerfer, Dier, Kratzer, Dents, gebrochenem Glas, a méi.

Sidd Dir prett Ären Gefier Damage Detection Model ze testen?

Bei Shaip liwwere mir iwwergräifend Gefierschued Datesätz entworf fir de spezifesche Bedierfnesser vun Vehicle Damage Detection Modeller z'erreechen an ze garantéieren méi séier Veraarbechtung vun Fuerderungen.

Eis erfuerene Annotatoren a Mënsch-an-der-Loop Modeller garantéieren zouverlässeg Qualitéit an Top-Notch Genauegkeet an eiser annotéierter Aarbecht. 

Wësse méi? Kontaktéiert eis Haut.

Sozial Share