人工智能已将其实用性和复杂性扩展到多个领域，而这种先进技术的一个新颖应用就是检测车辆损坏。 索赔汽车损坏是一项非常耗时的活动。
此外，始终存在索赔泄漏的可能性——报价与实际索赔结算之间的差异。
作为一般经验法则，索赔批准取决于目视检查、质量分析和验证。 随着评估延迟或不正确，处理索赔成为一项挑战。 然而， 自动车辆损坏 发现 可以加快检查、验证和索赔处理。
什么是车辆损坏检测？
事故和轻微的车辆损坏在该地区相当普遍 汽车行业. 但是，只有在有保险索赔时才会出现问题。 根据 2021年舞弊调查组年报 密歇根州政府公布，汽车索赔欺诈为汽车伤害索赔增加了近 7.7 亿美元的超额付款。 顶级汽车保险公司每年因保费流失而损失近 29 亿美元。
车辆损坏检测使用机器学习 自动检测车辆外部车身并评估其伤害和损坏程度的算法。 识别汽车损坏不仅是为了保险目的，而且也是为了估算维修成本，使用 计算机视觉 和图像处理工具。
如何构建用于车辆损坏检测的 AI 驱动的 ML 模型？
坚固 训练数据集至关重要 用于成功且高效的 ML 汽车损坏检测模型。
对象识别
从图像中，通过绘图准确识别和定位损坏的确切位置 边框 围绕每个检测到的损坏。 为了简化和加快这个过程，有一些技术可以将定位和分类结合在一起。 它允许为每个识别的对象生成一个单独的边界框和类。
分割：
一旦对象被识别和分类，分割也被完成。 当需要将前景中的事物与背景分开时，使用二进制分割。
如何训练机器学习模型来检测车辆损坏
要训练 ML 模型来检测车辆损坏，您需要一个多样化的准确数据集 带注释的图像 和视频。 没有 高度准确和精确标记的数据，机器学习模型将无法检测到损坏。 让人类在环注释器和注释工具检查数据质量至关重要。
训练模型以寻找这三个参数：
- 检查是否有损坏
- 定位损坏 - 确定车辆上损坏的确切位置
- 根据损坏的位置、维修需求和损坏类型评估损坏的严重程度。
一旦对车辆的损坏进行识别、分类和分割，就必须训练模型寻找模式并分析它们。 训练数据集应通过 ML 算法运行，该算法将分析和解释数据。
车辆损坏检测的挑战
在构建车辆损坏检测程序时，开发人员在获取数据集、标记和预处理方面可能面临若干挑战。 让我们了解团队面临的一些最常见的挑战。
采购适当 训练数据
由于车辆损坏的真实世界图像必然具有反射材料和金属表面，因此在图片中发现的这些反射可能会被误解为损坏。
此外，数据集应该具有在不同环境中拍摄的不同图像，以实现真正全面的相关图像集。 只有在数据集中存在多样性的地方，模型才能做出准确的预测。
没有可用于培训目的的损坏车辆的公共数据库。 为了应对这一挑战，您可以收集搜索互联网的图像或使用汽车 保险公司 – 谁将拥有损坏的汽车图像存储库。
图像预处理
车辆损坏图像很可能是在不受控制的环境中拍摄的，使图像看起来失焦、模糊或太亮。 必须通过调整亮度、缩小尺寸、去除多余的噪声等对图像进行预处理。
为了处理图像中的反射问题，大多数模型使用语义和实例分割技术。
误报
在评估车辆损坏时，出现误报的风险很高。 当没有损坏时，AI 模型可能会错误地识别损坏。 可以使用两层识别和分类模型来缓解这一挑战。 第一步将只对图像进行二进制分类——仅在两个类别之间对数据进行分类。 当系统识别出车辆已损坏时，第二层将生效。 它将开始识别汽车损坏的类型。
夏普如何提供帮助？
作为市场领导者，Shaip 为构建基于 AI 的企业提供了非常高质量和定制的训练数据集 车辆损坏检测模型. 我们创建用于训练您的 ML 模型的数据集的过程经历了多个步骤。
数据收集
构建训练数据集的第一步是从多个来源获取相关且真实的图像和视频。 我们知道，我们制作的数据集越多样化，ML 模型就越好。 我们的数据集包含来自多个角度和位置的图片和视频，以构建高度分类的数据。
数据许可
认证 收集的数据 是构建可预测的关键步骤 保险索赔 模型和降低保险公司的风险。 为了加快 ML 训练，Shaip 还提供了现成的数据集来帮助更快地训练损伤检测。 此外，我们的数据集还包含受损车辆和汽车的图片和视频，无论型号和品牌如何。
图像/视频注释
索赔处理 模型应该能够自动检测物体、识别损坏并评估其在现实世界中的严重程度。 一旦图像和 电影 被分解成组件，它们由我们训练有素的领域专家在基于人工智能的算法的帮助下进行注释。 我们经验丰富的注释者标记了数千个图像和视频片段，专注于准确识别凹痕、损坏 汽车零件，汽车内外板的裂缝或裂缝。
用户分类
当数据注释过程完成时，将进行数据分段。 理想情况下，根据损坏或未损坏部分、损坏的严重程度以及损坏的侧面或区域（保险杠、前照灯、车门、划痕、凹痕、碎玻璃等）进行分割或分类。
您准备好试驾您的车辆损坏检测模型了吗？
在 Shaip，我们提供全面的车辆损坏数据集，旨在满足车辆损坏检测模型的特定需求并确保 更快的处理 索赔。
我们经验丰富的注释者和人机交互模型确保了我们注释工作的可靠质量和一流的准确性。
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