보험 청구, 수리 견적 및 차량 관리 AI를 위한 차량 이미지 주석 — 사례 연구
Shaip은 차량의 모든 부위를 다각형으로 분할하고 11단계 손상 분류 및 구성 요소 수준의 수리 권장 사항을 결합한 특수 차량 손상 주석을 제공했습니다. 이는 자동화된 보험 청구 처리 및 차량 검사 AI를 위한 실제 운영 환경 수준의 데이터 세트로 구축되었습니다.
사업 개요
보험 및 자동차 AI가 자동화된 보험금 청구 평가 및 차량 검사 방향으로 나아가면서, 고객은 차량의 모든 차체 부위를 세분화하고 상세한 손상 분류를 수행할 수 있는 주석 파이프라인을 필요로 했습니다. 이러한 세분화된 분류는 부품 수준의 수리 권장 사항을 지원할 수 있어야 했습니다.
샤이프는 신체 부위 다각형 분할, 11개 등급 손상 분류, 심각도-위치-수리 속성 태깅, 다층 손상 인텔리전스를 포괄하는 엔드투엔드 주석 파이프라인을 구축하여 자동 차량 검사 및 보험 청구 AI를 위한 모델 준비 데이터 세트를 생성했습니다.
주요 통계
신체 부위 커버리지
전체 외관
피해 등급
11
속성 레이어
4
수리 태그
4 유형
도전
- 세분화 신체의 모든 부위 — 범퍼, 문, 라이트, 펜더, 알루미늄 휠, 사이드미러, 기둥
- 분류 11가지의 서로 다른 피해 유형 — 긁힘, 흠집, 균열, 파손, 페인트 벗겨짐, 녹, 부품 분실, 깨진 유리
- 구별 미묘한 손상 표면 반사, 먼지, 그림자로부터
- 처리 겹치는 피해 유형 하나의 패널에 여러 개의 태그가 있습니다.
- 생성 구성 요소 수준 수리 권장 사항 — 광택, 재도색, 판금 수리, 교체
해법
신체 부위 다각형 분할
각 차량의 눈에 보이는 모든 차체 부위는 정밀한 다각형 분할 또는 경계 상자를 사용하여 개별적으로 주석 처리되었으며, 전면 및 후면 범퍼, 보닛, 트렁크, 지붕, 전면 및 후면 유리창, 측면 창, 좌우 도어, 펜더, 사이드 미러, 헤드라이트, 테일라이트, 그릴, 필러, 사이드 스커트, 휠 아치 및 알로이 휠을 포함한 전체 외부 구조를 포괄했습니다.
11등급 피해 분류
주석이 달린 각 차체 부위에는 손상 없음, 가벼운 긁힘, 깊은 긁힘, 찌그러짐, 균열, 파손, 페인트 벗겨짐, 녹, 변형, 부품 분실, 깨진 유리 등 상세한 손상 분류가 태그로 지정되었습니다. 이러한 세분화된 손상 분류 체계는 하위 단계에서 부품 수준의 수리 우선순위 지정을 지원합니다.
다층적 피해 정보
손상 정도(경미, 보통, 심각), 부품 손상 위치(상단, 중앙, 하단, 왼쪽 가장자리, 오른쪽 가장자리), 수리 권장 사항(연마, 재도색, 판금 작업, 교체) 및 전반적인 부품 상태 점수를 포함하는 추가적인 맥락적 속성이 각 주석에 적용되었습니다. 이러한 다층 태깅을 통해 AI 모델은 이미지 데이터에서 직접 구성 요소 수준의 수리 권장 사항을 생성할 수 있습니다.
미묘한 손상 구분
주석 작성자들은 금속 패널, 플라스틱 범퍼, 유리 부품 등 다양한 차량 표면 재질에 걸쳐 긁힘 유형, 찌그러짐 깊이, 균열 패턴을 구분하기 위해 엄격한 시각적 지침을 따랐습니다. 가벼운 긁힘과 페인트 흠집은 일반적인 표면 반사나 먼지 자국과 신중하게 구별되었습니다.
엣지 케이스 및 다중 손상 패널
특수한 경우로는 곡면 손상으로 인한 고정밀 폴리곤 추적, 동일 패널에 여러 유형의 손상이 중첩된 심한 손상 차량, 표면 산화 및 도장 상태를 통해 오래된 손상과 새로운 손상을 구분하는 경우, 반사광이나 극단적인 카메라 각도에서 보이는 손상 등이 있었습니다. 야외 이미지에서는 그림자 간섭과 금속 표면의 눈부심으로 인해 복잡성이 더욱 증가했습니다.
프로젝트 범위
| 데이터 세트 유형 | 적용 범위 | 피해 등급 | 심각도 수준 | 수리 태그 | 행동 양식 |
|---|---|---|---|---|---|
| 차량 손상 + 차체 부품 | 전체 외부 | 11 클래스 | 3 (경미/중등도/심각) | 4 (광택/재도색/판금 작업/교체) | 다각형 + 상자 |
결과
- 설립 전체 외부 차체 부위 분할 파이프라인 손상 분류 포함
- 표준화 11개 등급 손상 분류 체계 흠집부터 없어진 부분까지
- 배달 4계층 피해 정보 (심각도, 위치, 수리 권장 사항, 상태 점수)
- 구현 미묘한 손상 구별 손상과 반사 및 먼지를 구분합니다.
- 클라이언트의 기능을 활성화했습니다. 보험 청구 자동화, 수리 견적, 차량 관리 점검 및 중고차 가격 평가 AI
전반적으로 Shaip은 복잡한 차량 손상 주석 요구 사항을 구조화되고 즉시 사용 가능한 파이프라인으로 변환하는 데 도움을 주었습니다. 이 파이프라인은 자동화된 보험 청구 평가, 수리 비용 추정, 차량 관리 자동화 및 부품 수준의 수리 정보를 활용한 중고차 가치 평가 AI를 지원할 수 있습니다.
Shaip의 차량 손상 파이프라인은 당사의 클레임 자동화 시스템에 필요한 모든 것을 제공했습니다. 모든 차체 부위를 세분화하고, 모든 손상 유형을 분류하고, 모든 수리 권장 사항에 태그를 지정했습니다. 이러한 세부적인 정보 덕분에 클레임 처리 속도가 향상되고 정확도가 높아졌습니다.
