汽车保险

汽车行业的汽车损坏检测

由领域专家收集、注释和分割视频和图像数据集

车辆损坏评估

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赋能团队打造世界领先的人工智能产品。

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人工智能 (AI) 不再是一个流行词。 它是主流。 从约会应用程序到汽车人工智能,每一个技术元素都包含人工智能,汽车保险也不例外

汽车保险中的人工智能在快速估计车辆损坏方面具有巨大潜力。 很快,随着人工智能算法的进步,手动进行的评估将成为过去。 传统上,损失评估由多方进行,耗时且极易出现人为错误,导致成本估算不准确

行业:

185.98年全球汽车碰撞维修市场规模为2020亿美元,预计将以复合年增长率增长 2.1% 从2021 2028到。

行业:

33.75 年美国汽车碰撞维修市场规模为 2018 亿美元,预计将以复合年增长率增长 1.5% 从2019到2025

据数据分析公司 Verisk 称,由于车辆损坏检测和评估中的错误和遗漏信息,美国汽车保险公司每年损失 29 亿美元

人工智能如何帮助汽车损坏检测 

在自动化重复的手动流程方面,机器学习已被广​​泛采用。 借助下一代技术、算法和框架,人工智能可以了解识别和识别损坏部件、评估损坏程度、预测所需维修类型以及估算总成本的过程。 这可以借助用于计算机视觉的图像/视频注释来训练 ML 模型来实现。 ML 模型可以提取、分析和提供见解,从而实现快速检查过程,更准确地考虑道路、天气、照明、速度、损坏类型、事故严重程度和交通状况。

构建强大的 AI 训练数据的步骤

要训​​练用于车辆损坏检测和评估的机器学习模型,首先要采购高质量的训练数据,然后是数据注释和数据分割。

数据收集

训练 ML 模型需要大量相关的图像/视频数据。 来自不同来源的数据越多,模型就越好。 我们与大型汽车保险公司合作,这些保险公司已经拥有大量破损汽车零件的图像。 我们可以帮助您从全球范围内收集 360° 角的图像和/或视频,以训练您的 ML 模型。

车辆损坏评估数据收集
车辆损坏评估数据注释

数据许可

许可现成的车辆图像数据集/汽车图像数据集,用于训练机器学习模型以准确评估车辆损坏,从而预测保险索赔,同时最大限度地减少保险公司的损失。

资料注解

收集到数据后,系统应自动识别和分析对象和场景,以评估现实世界中的损害。 这是数据注释器帮助您注释数千个图像/视频的地方,这些图像/视频可进一步用于训练 ML 模型。

注释器可以帮助您注释汽车外板/内板的凹痕、凹痕或裂纹,包括:保险杠、挡泥板、四分之一板、门、引擎盖、发动机、座椅、存储、行李箱等。

车辆损坏评估数据注释
车辆损坏评估数据分割

资料分割

一旦数据被注释,同样可以被分割或分类为:

  • 损坏与未损坏
  • 损坏面:前、后、后
  • 损害的严重程度:轻微、中度、严重
  • 损坏分类:保险杠凹痕、车门凹痕、玻璃破碎、前照灯损坏、尾灯损坏、划伤、粉碎、无损坏等。

车辆损坏检测数据集

损坏的 2 轮车图像数据集

55 轮车的 1000k 个带注释的图像(每个模型 2 个)以及元数据。

损坏的 2 Wheelers 图像数据集

  • 使用案例: 车辆损坏检测
  • 格式: 图片
  • 卷: 超过55,000年
  • 注解:

损坏的 3 轮车图像数据集

82 轮车的 1000k 个带注释的图像(每个模型 3 个)以及元数据

损坏的 3 Wheelers 图像数据集

  • 使用案例: 车辆损坏检测
  • 格式: 图片
  • 卷: 超过82,000年
  • 注解:

损坏的 4 轮车图像数据集

受损 32 轮车的 4k 幅带注释图像(连同元数据)。

损坏的 4 Wheelers 图像数据集

  • 使用案例: 车辆损坏检测
  • 格式: 图片
  • 卷: 超过32,000年
  • 注解:

受损车辆(次要)视频数据集

来自印度和北美地区的 5.5k 汽车轻微损坏视频

受损车辆(次要)视频数据集

  • 使用案例: 车辆损坏检测
  • 格式: 视频
  • 卷: 超过5,500年
  • 注解: 没有

是否能满足您的需求?

基于 Shaip 的高质量数据构建的 ML 模型可以提供帮助

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为汽车保险构建机器学习模型

保险公司

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通过防止欺诈和加快承保过程

汽车维修服务

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通过在成本估算和维修中引入所需的透明度

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