Détection des dommages au véhicule

Importance des données de formation de référence pour former le modèle de détection des dommages aux véhicules

L'intelligence artificielle a étendu son utilité et sa sophistication à plusieurs domaines, et l'une de ces nouvelles applications de cette technologie de pointe est la détection des dommages aux véhicules. Réclamer des dommages à une voiture est une activité qui prend beaucoup de temps.

De plus, il existe toujours une possibilité de fuite de sinistres - la différence entre le règlement des sinistres annoncé et le règlement réel des sinistres.

L'approbation des réclamations dépend de l'inspection visuelle, de l'analyse de la qualité et de la validation en règle générale. À mesure que l'évaluation est retardée ou incorrecte, il devient difficile de traiter les demandes. Encore, dommages aux véhicules automatisés détection permet d'accélérer l'inspection, la validation et le traitement des réclamations.

Qu'est-ce que la détection des dommages au véhicule ?

Les accidents et les dommages mineurs aux véhicules sont assez courants dans le secteur de l'automobile. Cependant, les problèmes ne surviennent qu'en cas de réclamation d'assurance. Selon le Rapport annuel 2021 de l'Unité des enquêtes sur les fraudes publiée par le gouvernement du Michigan, la fraude aux réclamations automobiles a ajouté près de 7.7 milliards de dollars en paiements excédentaires aux réclamations pour blessures automobiles. Les principaux assureurs automobiles ont perdu près de 29 milliards de dollars chaque année en fuites de primes.

La détection des dommages aux véhicules utilise l'apprentissage automatique algorithmes pour détecter automatiquement la carrosserie extérieure d'un véhicule et évaluer ses blessures et l'étendue des dommages. Les dommages à la voiture sont identifiés non seulement à des fins d'assurance, mais également pour l'estimation des coûts de réparation, en utilisant vision par ordinateur et des outils de traitement d'images.

Comment créer un modèle ML alimenté par l'IA pour la détection des dommages aux véhicules ?

Un robuste l'ensemble de données d'entraînement est crucial pour un modèle de détection des dommages aux voitures ML réussi et efficace.

Identification d'objets

A partir d'images, l'emplacement exact du dommage est précisément identifié et localisé par dessin cadres de délimitation autour de chaque dommage détecté. Pour rationaliser et accélérer ce processus, il existe des techniques permettant de combiner localisation et classification. Il permet de générer une boîte englobante et une classe distinctes pour chaque objet identifié. 

Segmentation:

Une fois les objets identifiés et classés, une segmentation est également effectuée. La segmentation binaire est utilisée lorsqu'il est nécessaire de séparer les choses au premier plan de l'arrière-plan.

Comment former des modèles ML pour détecter les dommages aux véhicules

Entraînement au modèle Ml de dommages aux véhicules

Pour entraîner des modèles ML à détecter les dommages aux véhicules, vous avez besoin d'un ensemble de données diversifié images annotées et vidéos. Sans des données très précises et étiquetées avec précision, le modèle d'apprentissage automatique ne pourra pas détecter les dommages. Il est essentiel que des annotateurs humains en boucle et des outils d'annotation vérifient la qualité des données.

Entraînez les modèles pour rechercher ces trois paramètres :

  • Vérifier s'il y a des dommages ou non
  • Localisation des dommages - identification de la position exacte des dommages sur le véhicule
  • Évaluer la gravité des dommages en fonction de leur emplacement, du besoin de réparations et du type de dommages.

Une fois les dommages causés au véhicule identifiés, classés et segmentés, il est essentiel d'entraîner le modèle à rechercher des modèles et à les analyser. L'ensemble de données de formation doit être exécuté via un algorithme ML qui analysera et interprétera les données.

Ensembles de données d'images et de vidéos de détection de dommages aux véhicules prêts à l'emploi pour former votre modèle de vision par ordinateur plus rapidement

Défis de la détection des dommages aux véhicules

Lors de la création d'un programme de détection des dommages aux véhicules, les développeurs peuvent être confrontés à plusieurs défis pour se procurer des ensembles de données, l'étiquetage et le prétraitement. Comprenons quelques-uns des défis les plus courants auxquels sont confrontées les équipes.

Approvisionnement approprié Données d'entraînement

Étant donné que les images du monde réel des dommages causés aux véhicules comportent forcément des matériaux réfléchissants et des surfaces métalliques, ces réflexions trouvées dans les images peuvent être interprétées à tort comme des dommages. 

De plus, l'ensemble de données doit avoir diverses images prises dans des environnements variés pour obtenir un ensemble vraiment complet d'images pertinentes. Ce n'est que lorsqu'il existe une variété dans l'ensemble de données que le modèle sera en mesure de faire des prédictions précises.

Il n'existe pas de base de données publique des véhicules endommagés pouvant être utilisée à des fins de formation. Pour contrer ce défi, vous pouvez soit collecter des images en parcourant Internet, soit travailler avec une voiture les compagnies d'assurance - qui aura un référentiel d'images de voitures cassées.

Prétraitement des images

Les images de dommages aux véhicules seraient très probablement prises dans des environnements non contrôlés, ce qui rendrait les images floues, floues ou trop lumineuses. Il est essentiel de prétraiter les images en ajustant la luminosité, en réduisant la taille, en supprimant l'excès de bruit, etc.

Pour gérer les problèmes de réflexion dans les images, la plupart des modèles utilisent des techniques de segmentation sémantique et d'instance.

Faux positifs

Il existe un risque élevé d'obtenir de faux signes positifs lors de l'évaluation des dommages au véhicule. Le modèle d'IA peut identifier à tort des dommages alors qu'il n'y en a pas. Ce défi peut être atténué à l'aide d'un modèle d'identification et de classification à deux niveaux. La première étape n'entreprendrait qu'une classification binaire - classer les données entre seulement deux catégories - sur les images. Lorsque le système identifie que le véhicule a été endommagé, le deuxième niveau s'appliquera. Il commencera à identifier le type de dommage à la voiture.

Comment Shaip aide-t-il?

Services de détection de dommages aux véhicules

En tant que leader du marché, Shaip fournit des ensembles de données de formation personnalisés et d'une qualité exceptionnelle aux entreprises qui créent des solutions basées sur l'IA. Modèles de détection de dommages aux véhicules. Notre processus de création de l'ensemble de données pour la formation de votre modèle ML passe par différentes étapes.

Collecte des Données

La première étape de la création d'un ensemble de données de formation consiste à se procurer des images et des vidéos pertinentes et authentiques à partir de plusieurs sources. Nous comprenons que plus l'ensemble de données que nous créons est diversifié, meilleur est le modèle ML. Notre ensemble de données contient des images et des vidéos sous plusieurs angles et emplacements pour créer des données hautement catégorisées.

Licence de données

Authentification du données collectées est une étape cruciale dans la construction d'un les réclamations d'assurance modèle et réduire le risque pour les compagnies d'assurance. Afin d'accélérer la formation ML, Shaip propose également des ensembles de données prêts à l'emploi pour aider à former plus rapidement la détection des dommages. De plus, notre ensemble de données contient également des images et des vidéos de véhicules et de voitures endommagés, quels que soient les modèles et la marque.

Annotation des images/vidéos

Traitement des réclamations les modèles doivent être capables de détecter automatiquement les objets, d'identifier les dommages et d'évaluer leur gravité dans le monde réel. Une fois les images et vidéo sont décomposés en composants, ils sont annotés par nos experts du domaine formés avec l'aide d'un algorithme basé sur l'IA. Nos annotateurs expérimentés étiquettent des milliers d'images et de segments vidéo qui se concentrent sur l'identification précise des bosses, des dommages à pièces de voiture, des fissures ou des crevasses dans les panneaux intérieurs et extérieurs de la voiture.

Segmentation

Lorsque le processus d'annotation des données est terminé, la segmentation des données a lieu. Idéalement, la segmentation ou la classification se fait en fonction des sections endommagées ou non endommagées, de la gravité des dommages et du côté ou de la zone endommagée - pare-chocs, phare, porte, égratignure, bosses, verre brisé, etc.

Êtes-vous prêt à tester votre modèle de détection de dommages au véhicule ?

Chez Shaip, nous fournissons des ensembles de données complets sur les dommages aux véhicules conçus pour répondre aux besoins spécifiques des modèles de détection des dommages aux véhicules et garantir traitement plus rapide des réclamations.

Nos annotateurs expérimentés et nos modèles human-in-the-loop garantissent une qualité fiable et une précision de premier ordre dans notre travail annoté. 

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