Fahrzeugschadenerkennung

Bedeutung von Goldstandard-Trainingsdaten zum Trainieren des Vehicle Damage Detection Model

Künstliche Intelligenz hat ihre Nützlichkeit und Raffinesse auf mehrere Bereiche ausgeweitet, und eine dieser neuartigen Anwendungen dieser fortschrittlichen Technologie ist die Erkennung von Fahrzeugschäden. Die Reklamation eines Autoschadens ist eine erhebliche zeitaufwändige Tätigkeit.

Darüber hinaus besteht immer die Möglichkeit eines Schadensdurchlaufs – der Unterschied zwischen der angebotenen und der tatsächlichen Schadenregulierung.

Als allgemeine Faustregel gilt, dass die Anspruchsgenehmigung von visueller Inspektion, Qualitätsanalyse und Validierung abhängt. Wenn sich die Bewertung verzögert oder falsch ist, wird es zu einer Herausforderung, die Ansprüche zu bearbeiten. Noch, automatisierter Fahrzeugschaden Erkennung ermöglicht eine Beschleunigung der Inspektion, Validierung und Reklamationsbearbeitung.

Was ist Fahrzeugschadenerkennung?

Unfälle und kleinere Fahrzeugschäden sind in der Branche an der Tagesordnung Automobilsektor. Probleme treten jedoch nur auf, wenn ein Versicherungsanspruch besteht. Entsprechend der Jahresbericht 2021 der Betrugsermittlungseinheit Der von der Regierung von Michigan veröffentlichte Betrug bei Kfz-Schadensfällen fügte fast 7.7 Milliarden US-Dollar an überhöhten Zahlungen für Kfz-Schadensfälle hinzu. Top-Autoversicherer verlieren jedes Jahr fast 29 Milliarden US-Dollar durch Prämienverluste.

Die Fahrzeugschadenserkennung nutzt maschinelles Lernen Algorithmen, um die Außenkarosserie eines Fahrzeugs automatisch zu erkennen und seine Verletzungen und das Ausmaß des Schadens zu bewerten. Schäden am Auto werden nicht nur für Versicherungszwecke, sondern auch für die Reparaturkostenschätzung identifiziert Computer Vision und Bildverarbeitungswerkzeuge.

Wie erstellt man ein KI-gestütztes ML-Modell zur Erkennung von Fahrzeugschäden?

Ein robustes Trainingsdatensatz ist entscheidend für ein erfolgreiches und effizientes ML-Autoschadenerkennungsmodell.

Objektidentifikation

Anhand von Bildern wird der genaue Ort des Schadens genau identifiziert und zeichnerisch lokalisiert Begrenzungsrahmen um jeden erkannten Schaden. Um diesen Prozess zu rationalisieren und zu beschleunigen, gibt es Techniken, um Lokalisierung und Klassifizierung zusammenzubringen. Es ermöglicht das Generieren eines separaten Begrenzungsrahmens und einer Klasse für jedes identifizierte Objekt. 

Segmentierung:

Sobald die Objekte identifiziert und klassifiziert sind, erfolgt auch die Segmentierung. Die binäre Segmentierung wird verwendet, wenn die Dinge im Vordergrund vom Hintergrund getrennt werden müssen.

Wie man ML-Modelle trainiert, um Fahrzeugschäden zu erkennen

Fahrzeugschaden Ml Model Training

Um ML-Modelle für die Erkennung von Fahrzeugschäden zu trainieren, benötigen Sie einen vielfältigen Datensatz mit genauen Daten kommentierte Bilder und Videos. Ohne hochgenaue und präzise beschriftete Daten, kann das maschinelle Lernmodell keine Schäden erkennen. Es ist wichtig, dass Human-in-Loop-Annotatoren und Annotationswerkzeuge die Datenqualität überprüfen.

Trainieren Sie die Modelle, um nach diesen drei Parametern zu suchen:

  • Prüfen, ob ein Schaden vorliegt oder nicht
  • Schadenslokalisierung – Ermittlung der genauen Schadensstelle am Fahrzeug
  • Beurteilung der Schwere des Schadens anhand des Schadensortes, des Reparaturbedarfs und der Art des Schadens.

Sobald der Schaden am Fahrzeug identifiziert, klassifiziert und segmentiert ist, ist es wichtig, das Modell darauf zu trainieren, nach Mustern zu suchen und diese zu analysieren. Der Trainingsdatensatz sollte einen ML-Algorithmus durchlaufen, der die Daten analysiert und interpretiert.

Serienmäßige Bild- und Videodatensätze zur Erkennung von Fahrzeugschäden, um Ihr Computer-Vision-Modell schneller zu trainieren

Herausforderungen in der Fahrzeugschadenserkennung

Beim Erstellen eines Programms zur Erkennung von Fahrzeugschäden können Entwickler bei der Beschaffung von Datensätzen, der Kennzeichnung und der Vorverarbeitung mit mehreren Herausforderungen konfrontiert werden. Lassen Sie uns einige der häufigsten Herausforderungen verstehen, mit denen Teams konfrontiert sind.

Richtig beschaffen Trainingsdaten

Da die realen Bilder von Fahrzeugschäden zwangsläufig reflektierende Materialien und metallische Oberflächen aufweisen, könnten diese in den Bildern gefundenen Reflexionen als Schaden missverstanden werden. 

Darüber hinaus sollte der Datensatz verschiedene Bilder enthalten, die in verschiedenen Umgebungen aufgenommen wurden, um einen wirklich umfassenden Satz relevanter Bilder zu erhalten. Nur wenn der Datensatz eine Vielfalt aufweist, kann das Modell genaue Vorhersagen treffen.

Es gibt keine öffentliche Datenbank von beschädigten Fahrzeugen, die für Schulungszwecke verwendet werden können. Um dieser Herausforderung zu begegnen, können Sie entweder Bilder sammeln, indem Sie das Internet durchsuchen, oder mit dem Auto arbeiten Versicherungsgesellschaften – Wer wird eine Sammlung von kaputten Autobildern haben?

Vorverarbeitung von Bildern

Bilder von Fahrzeugschäden würden höchstwahrscheinlich in unkontrollierten Umgebungen aufgenommen, wodurch die Bilder unscharf, verschwommen oder zu hell erscheinen würden. Es ist wichtig, die Bilder vorzuverarbeiten, indem Sie die Helligkeit anpassen, die Größe verkleinern, übermäßiges Rauschen entfernen usw.

Um Reflexionsprobleme in den Bildern zu behandeln, verwenden die meisten Modelle semantische und Instanzsegmentierungstechniken.

False Positives

Bei der Beurteilung von Fahrzeugschäden besteht ein hohes Risiko, falsch positive Signale zu erhalten. Das KI-Modell kann Schäden fälschlicherweise identifizieren, wenn keine vorhanden sind. Diese Herausforderung kann durch ein zweistufiges Identifizierungs- und Klassifizierungsmodell gemildert werden. Der erste Schritt würde nur eine binäre Klassifizierung der Bilder vornehmen – Daten in nur zwei Kategorien klassifizieren. Wenn das System feststellt, dass das Fahrzeug beschädigt wurde, tritt die zweite Stufe in Kraft. Es wird beginnen, die Art des Schadens am Auto zu identifizieren.

Wie hilft Shaip?

Dienstleistungen zur Erkennung von Fahrzeugschäden

Als Marktführer liefert Shaip außergewöhnlich hochwertige und maßgeschneiderte Trainingsdatensätze für Unternehmen, die KI-basiert bauen Modelle zur Erkennung von Fahrzeugschäden. Unser Prozess zur Erstellung des Datensatzes zum Trainieren Ihres ML-Modells durchläuft verschiedene Schritte.

Datensammlung

Der erste Schritt beim Aufbau eines Trainingsdatensatzes ist die Beschaffung relevanter und authentischer Bilder und Videos aus mehreren Quellen. Wir verstehen, dass das ML-Modell umso besser ist, je vielfältiger der von uns erstellte Datensatz ist. Unser Datensatz enthält Bilder und Videos aus verschiedenen Blickwinkeln und Orten, um hochgradig kategorisierte Daten zu erstellen.

Datenlizenzierung

Authentifizierung der Daten gesammelt ist ein entscheidender Schritt beim Aufbau einer Vorhersagbarkeit Versicherungsansprüche Modell und Reduzierung des Risikos für Versicherungsunternehmen. Um das ML-Training zu beschleunigen, bietet Shaip auch Standard-Datensätze an, um die Schadenserkennung schneller zu trainieren. Darüber hinaus enthält unser Datensatz auch Bilder und Videos von beschädigten Fahrzeugen und Autos, unabhängig von Modell und Marke.

Bild-/Videoanmerkung

Schadenbearbeitung Modelle sollten in der Lage sein, Objekte automatisch zu erkennen, den Schaden zu identifizieren und seine Schwere in der realen Welt einzuschätzen. Sobald die Bilder und Video werden in Komponenten zerlegt und von unseren geschulten Domänenexperten mit Hilfe eines KI-basierten Algorithmus annotiert. Unsere erfahrenen Kommentatoren beschriften Tausende von Bildern und Videosegmenten, die sich auf die genaue Identifizierung von Dellen und Schäden konzentrieren Autoteile, Risse oder Spalten in den Innen- und Außenverkleidungen des Fahrzeugs.

Segmentierung

Wenn der Datenannotationsprozess abgeschlossen ist, findet eine Segmentierung der Daten statt. Idealerweise erfolgt die Segmentierung oder Klassifizierung basierend auf beschädigten oder nicht beschädigten Abschnitten, der Schwere des Schadens und der Seite oder dem Bereich des Schadens – Stoßstange, Scheinwerfer, Tür, Kratzer, Beulen, zerbrochenes Glas und mehr.

Sind Sie bereit, Ihr Vehicle Damage Detection Model zu testen?

Bei Shaip bieten wir umfassende Datensätze zu Fahrzeugschäden, die darauf ausgelegt sind, die spezifischen Anforderungen von Modellen zur Erkennung von Fahrzeugschäden zu erfüllen und sicherzustellen schnellere Bearbeitung von Ansprüchen.

Unsere erfahrenen Annotatoren und Human-in-the-Loop-Modelle gewährleisten zuverlässige Qualität und erstklassige Genauigkeit bei unserer kommentierten Arbeit. 

Sie wollen mehr erfahren? Kontakt Heute.

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