차량 손상 감지

차량 손상 감지 모델 훈련을 위한 Gold-standard 훈련 데이터의 중요성

인공 지능은 그 유용성과 정교함을 여러 분야로 퍼뜨렸고, 이러한 첨단 기술의 새로운 적용 중 하나는 차량 손상을 감지하는 것입니다. 자동차 손상을 주장하는 것은 상당한 시간이 소요되는 활동입니다.

또한, 청구 누출 가능성이 항상 존재합니다. 즉, 인용된 청구와 실제 청구 합의 간의 차이입니다.

클레임 승인은 육안 검사, 품질 분석 및 검증에 따라 결정됩니다. 평가가 지연되거나 부정확해지면 청구를 처리하는 것이 어려워집니다. 아직, 자동 차량 손상 검색 검사, 검증 및 청구 처리 속도를 높일 수 있습니다.

차량 손상 감지란 무엇입니까?

사고 및 경미한 차량 손상은 매우 일반적입니다. 자동차 부문. 그러나 문제는 보험 청구가 있는 경우에만 발생합니다. 에 따르면 2021년 사기수사부 연차보고서 미시간 주 정부에서 발표한 자동차 청구 사기로 인해 자동차 상해 청구에 약 7.7억 달러의 초과 지불금이 추가되었습니다. 상위 자동 보험사는 보험료 누출로 매년 29억 달러에 가까운 손실을 입었습니다.

기계 학습을 사용한 차량 손상 감지 차량 외부 차체를 자동으로 감지하고 부상과 손상 정도를 평가하는 알고리즘. 자동차 손상은 보험 목적뿐만 아니라 수리 비용 추정을 위해 식별됩니다. 컴퓨터 비전 및 이미징 처리 도구.

차량 손상 감지를 위한 AI 기반 ML 모델을 구축하는 방법은 무엇입니까?

강력한 훈련 데이터 세트가 중요합니다 성공적이고 효율적인 ML 자동차 손상 감지 모델을 위해

개체 식별

이미지에서 손상의 정확한 위치를 도면으로 정확하게 식별하고 위치를 파악합니다. 경계 상자 각 감지된 손상 주위에. 이 프로세스를 간소화하고 빠르게 만들기 위해 현지화와 분류를 함께 사용하는 기술이 있습니다. 식별된 각 개체에 대해 별도의 경계 상자와 클래스를 생성할 수 있습니다. 

분할:

개체가 식별되고 분류되면 세분화도 수행됩니다. 이진 분할은 전경에 있는 사물을 배경과 분리해야 할 때 사용됩니다.

차량 손상을 감지하기 위해 ML 모델을 훈련하는 방법

차량 손상 Ml 모델 교육

차량 손상을 감지하도록 ML 모델을 훈련하려면 정확한 주석이 달린 이미지 및 비디오. 없이 매우 정확하고 정확하게 레이블이 지정된 데이터, 기계 학습 모델은 손상을 감지할 수 없습니다. Human-in-loop 애노테이터 및 애노테이션 도구가 데이터 품질을 확인하도록 하는 것이 필수적입니다.

다음 세 가지 매개변수를 찾도록 모델을 훈련시킵니다.

  • 파손 여부 확인
  • 손상 위치 파악 – 차량 손상의 정확한 위치 식별
  • 손상의 위치, 수리 필요성 및 손상 유형에 따라 손상의 심각성을 평가합니다.

차량 손상이 식별, 분류 및 분할되면 패턴을 찾고 분석하도록 모델을 훈련시키는 것이 중요합니다. 훈련 데이터 세트는 데이터를 분석하고 해석하는 ML 알고리즘을 통해 실행되어야 합니다.

컴퓨터 비전 모델을 더 빠르게 훈련시키기 위한 상용 차량 손상 감지 이미지 및 비디오 데이터 세트

차량 손상 감지의 과제

차량 손상 감지 프로그램을 구축할 때 개발자는 데이터 세트 조달, 레이블 지정 및 사전 처리에서 몇 가지 문제에 직면할 수 있습니다. 팀이 직면한 가장 일반적인 몇 가지 문제를 이해해 보겠습니다.

적절한 조달 훈련 데이터

차량 손상의 실제 이미지에는 반사 재료와 금속 표면이 있어야 하기 때문에 사진에서 발견되는 이러한 반사는 손상으로 잘못 해석될 수 있습니다. 

또한 데이터 세트에는 진정으로 포괄적인 관련 이미지 세트를 얻기 위해 다양한 환경에서 찍은 다양한 이미지가 있어야 합니다. 데이터 세트에 다양성이 있는 경우에만 모델이 정확한 예측을 할 수 있습니다.

훈련 목적으로 사용할 수 있는 손상된 차량의 공개 데이터베이스가 없습니다. 이 도전에 맞서기 위해 인터넷을 샅샅이 뒤지며 이미지를 수집하거나 자동차로 작업할 수 있습니다. 보험 회사 – 누가 깨진 자동차 이미지의 저장소를 가질 것입니다.

이미지 전처리

차량 손상 이미지는 통제되지 않은 환경에서 촬영되어 이미지가 초점이 맞지 않거나 흐리거나 너무 밝습니다. 밝기 조절, 다운사이징, 과도한 노이즈 제거 등 이미지 전처리는 필수입니다.

이미지의 반사 문제를 처리하기 위해 대부분의 모델은 의미론적 및 인스턴스 분할 기술을 사용합니다.

오 탐지

차량 손상을 평가할 때 위양성 신호를 받을 위험이 높습니다. AI 모델은 손상이 없을 때 손상을 잘못 식별할 수 있습니다. 이 문제는 XNUMX계층 식별 및 분류 모델을 사용하여 완화할 수 있습니다. 첫 번째 단계는 이미지에 대해 이진 분류(두 범주 간의 데이터 분류)만 수행합니다. 시스템이 차량이 손상되었음을 확인하면 두 번째 계층이 적용됩니다. 자동차 손상 유형을 식별하기 시작합니다.

Shaip은 어떻게 도움이 됩니까?

차량 손상 감지 서비스

시장 리더인 Shaip은 AI 기반을 구축하는 기업에 매우 고품질의 맞춤형 교육 데이터 세트를 제공합니다. 차량 손상 감지 모델. ML 모델 학습을 위한 데이터 세트를 생성하는 프로세스는 다양한 단계를 거칩니다.

데이터 수집

훈련 데이터 세트를 구축하는 첫 번째 단계는 여러 소스에서 관련성 있고 확실한 이미지와 비디오를 확보하는 것입니다. 우리는 더 다양한 데이터 세트를 만들수록 ML 모델이 더 우수하다는 것을 이해합니다. 우리의 데이터 세트에는 고도로 분류된 데이터를 구축하기 위해 여러 각도와 위치의 사진과 비디오가 포함되어 있습니다.

데이터 라이선스

인증 수집 된 데이터 예측 가능한 구축의 중요한 단계입니다. 보험 청구 모델을 만들고 보험 회사의 위험을 줄입니다. ML 교육 속도를 높이기 위해 Shaip은 손상 감지를 보다 빠르게 교육하는 데 도움이 되는 기성 데이터 세트도 제공합니다. 또한 데이터 세트에는 모델 및 브랜드에 관계없이 손상된 차량 및 자동차의 사진과 비디오가 있습니다.

이미지/비디오 주석

클레임 처리 모델은 자동으로 물체를 감지하고 손상을 식별하며 실제 세계에서 심각성을 평가할 수 있어야 합니다. 일단 이미지와 비디오 구성 요소로 분류되고 AI 기반 알고리즘의 도움으로 숙련된 도메인 전문가가 주석을 추가합니다. 우리의 숙련된 주석가는 흠집, 손상을 정확하게 식별하는 데 중점을 둔 수천 개의 이미지 및 비디오 세그먼트에 레이블을 지정합니다. 자동차 부품, 자동차 내부 및 외부 패널의 균열 또는 균열.

분할

데이터 주석 프로세스가 완료되면 데이터 분할이 발생합니다. 이상적으로 분할 또는 분류는 손상 또는 손상되지 않은 섹션, 손상의 심각도, 범퍼, 헤드램프, 도어, 긁힘, 움푹 들어간 곳, 깨진 유리 등 손상의 측면 또는 영역을 기반으로 발생합니다.

차량 손상 감지 모델을 시험 운전할 준비가 되셨습니까?

Shaip에서는 차량 손상 감지 모델의 특정 요구 사항을 충족하고 다음을 보장하도록 설계된 포괄적인 차량 손상 데이터 세트를 제공합니다. 더 빠른 처리 의 주장.

우리의 숙련된 주석가와 인간-인-루프(human-in-loop) 모델은 주석이 달린 작업에서 안정적인 품질과 최고 수준의 정확성을 보장합니다. 

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