汽车保险
汽车行业汽车损坏检测数据集
收集、注释和分割视频和图像数据集以进行模型训练
特色客户
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
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。
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。
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
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基于 Shaip 的高质量数据构建的 ML 模型可以提供帮助
人工智能公司
为汽车保险构建机器学习模型
保险公司
通过防止欺诈和加快承保过程
汽车维修服务
通过在成本估算和维修中引入所需的透明度
租车服务
通过在租车时为客户和租车公司带来透明度
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