בינה מלאכותית הפיצה את השימושיות והתחכום שלה לכמה תחומים, ויישום חדשני כזה של טכנולוגיה מתקדמת זו הוא זיהוי נזקים לכלי רכב. טענה לנזק לרכב היא פעילות שלוקחת זמן רב.
יתרה מכך, תמיד קיימת אפשרות של דליפת תביעות - ההבדל בין יישוב תביעות מצוטט לבין יישוב תביעות בפועל.
אישור התביעה תלוי בבדיקה חזותית, ניתוח איכות ואימות ככלל אצבע. ככל שההערכה מתעכבת או שגויה, זה הופך לאתגר לעבד את התביעות. עדיין, נזק אוטומטי לרכב זיהוי מאפשר לזרז את הבדיקה, האימות וטיפול התביעות.
מהו איתור נזקי רכב?
תאונות ונזקים קלים לרכב הם דבר שגרתי למדי במדינה מגזר רכב. עם זאת, בעיות צצות רק כאשר יש תביעת ביטוח. על פי דוח שנתי של היחידה לחקירות הונאה לשנת 2021 שפורסמה על ידי ממשלת מישיגן, הונאה בתביעות רכב הוסיפה כמעט 7.7 מיליארד דולר בתשלומים עודפים לתביעות על פגיעה ברכב. חברות ביטוח רכב מובילות הפסידו קרוב ל-29 מיליארד דולר מדי שנה בדליפת פרמיה.
זיהוי נזקים לרכב משתמש בלמידה חישובית אלגוריתמים לזיהוי אוטומטי של הגוף החיצוני של הרכב ולהעריך את הפציעות שלו ואת היקף הנזק. נזקים לרכב מזוהים לא רק לצורכי ביטוח אלא גם להערכת עלויות התיקון, באמצעות ראיית מחשב וכלי עיבוד הדמיה.
כיצד לבנות מודל ML המופעל על ידי בינה מלאכותית לזיהוי נזקי רכב?
חזק מערך ההדרכה הוא קריטי לדגם איתור נזקים לרכב ML מוצלח ויעיל.
זיהוי אובייקט
מתמונות, המיקום המדויק של הנזק מזוהה במדויק וממוקם על ידי ציור תיבות תוחמות סביב כל נזק שזוהה. כדי להפוך את התהליך הזה ליעיל ומהיר יותר, ישנן טכניקות לחיבור לוקליזציה וסיווג. זה מאפשר ליצור תיבת תוחמת ומחלקה נפרדת עבור כל אובייקט מזוהה.
הִתפַּלְגוּת:
לאחר שהאובייקטים מזוהים ומסווגים, נעשה גם פילוח. פילוח בינארי משמש כאשר יש צורך להפריד בין הדברים בקדמה לרקע.
כיצד להכשיר דגמי ML לזיהוי נזקים לרכב
כדי להכשיר דגמי ML לזהות נזק לרכב, אתה צריך מערך נתונים מגוון של מדויק תמונות מוערות וסרטונים. לְלֹא נתונים מדויקים מאוד ומדויקים, מודל למידת המכונה לא יוכל לזהות נזקים. חיוני להגדיר את המפרטים והכלים להערות אנושיים שיבדקו את איכות הנתונים.
אמן את הדגמים לחפש את שלושת הפרמטרים האלה:
- בודקים אם יש נזק או לא
- מיקום הנזק – זיהוי המיקום המדויק של הנזק על הרכב
- הערכת חומרת הנזק על פי מיקומו, צורך בתיקונים וסוג הנזק.
לאחר שהנזק לרכב מזוהה, מסווג ומפולח, חיוני לאמן את הדגם לחפש דפוסים ולנתח אותם. יש להפעיל את מערך האימון באמצעות אלגוריתם ML שינתח ויפרש את הנתונים.
אתגרים בזיהוי נזקי רכב
בעת בניית תוכנית איתור נזקים לרכב, מפתחים יכולים להתמודד עם מספר אתגרים ברכישת מערכי נתונים, תיוג ועיבוד מקדים. בואו נבין כמה מהאתגרים הנפוצים ביותר איתם מתמודדים צוותים.
רכש כמו שצריך נתוני הדרכה
מכיוון שלתמונות בעולם האמיתי של נזק לרכב יש חומרים מחזירי אור ומשטחים מתכתיים, השתקפויות אלו שנמצאו בתמונות עלולות להתפרש בצורה שגויה כנזק.
יתר על כן, על מערך הנתונים להיות תמונות מגוונות שצולמו בסביבות מגוונות כדי להשיג סט מקיף באמת של תמונות רלוונטיות. רק היכן שיש מגוון במערך הנתונים יוכל המודל לבצע תחזיות מדויקות.
אין מאגר מידע ציבורי של כלי רכב פגומים שניתן להשתמש בהם למטרות הדרכה. כדי להתמודד עם האתגר הזה, אתה יכול לאסוף תמונות סורקות את האינטרנט או לעבוד עם רכב חברות ביטוח - למי יהיה מאגר של תמונות מכוניות שבורות.
עיבוד מקדים של תמונות
סביר להניח שתמונות נזק לרכב יצולמו בסביבות לא מבוקרות, מה שגורם לתמונות להיראות לא ממוקדות, מטושטשות או בהירות מדי. חיוני לעבד את התמונות מראש על ידי התאמת הבהירות, הקטנת גודל, הסרת רעשים עודפים וכו'.
כדי לטפל בבעיות השתקפות בתמונות, רוב המודלים משתמשים בטכניקות פילוח סמנטיות ומופעים.
תוצאות חיוביות שגויות
קיים סיכון גבוה לקבל סימנים חיוביים כוזבים בעת הערכת נזק לרכב. מודל הבינה המלאכותית עשוי לזהות נזק באופן שגוי כאשר אין כזה. ניתן למתן את האתגר הזה באמצעות מודל זיהוי וסיווג דו-שכבתי. הצעד הראשון יבצע רק סיווג בינארי - סיווג נתונים בין שתי קטגוריות בלבד - על התמונות. כאשר המערכת מזהה שהרכב ניזוק, הרובד השני ישפיע. זה יתחיל לזהות את סוג הנזק למכונית.
איך שייפ עוזר?
בהיותה מובילת השוק, שייפ מספקת מערכי הדרכה איכותיים ומותאמים במיוחד לעסקים הבונים מבוססי AI דגמי איתור נזקי רכב. התהליך שלנו ליצירת מערך הנתונים לאימון מודל ה-ML שלך עובר שלבים שונים.
איסוף נתונים
השלב הראשון בבניית מערך נתוני הדרכה הוא רכישת תמונות וסרטונים רלוונטיים ואותנטיים ממספר מקורות. אנו מבינים שככל שמערך הנתונים שאנו יוצרים מגוון יותר, כך מודל ה-ML טוב יותר. מערך הנתונים שלנו מכיל תמונות וסרטונים מכמה זוויות ומיקומים כדי לבנות נתונים מסווגים במיוחד.
רישוי נתונים
אימות של מידע נאסף הוא צעד מכריע בבניית צפוי תביעות ביטוח מודל והקטנת הסיכון עבור חברות הביטוח. על מנת להאיץ את אימון ה-ML, Shaip מציעה גם מערכי נתונים מהמדפים כדי לסייע באיתור נזקים במהירות רבה יותר. יתרה מכך, במערך הנתונים שלנו יש גם תמונות וסרטונים של כלי רכב ומכוניות שניזוקו ללא קשר לדגמים ולמותג.
הערת תמונה/וידאו
טיפול בתביעות מודלים צריכים להיות מסוגלים לזהות אובייקטים באופן אוטומטי, לזהות את הנזק ולהעריך את חומרתו בעולם האמיתי. פעם התמונות ו וידאו מחולקים לרכיבים, הם מסומנים על ידי מומחי התחום המיומנים שלנו בסיוע אלגוריתם מבוסס בינה מלאכותית. הכותבים המנוסים שלנו מתייגים אלפי תמונות וקטעי וידאו המתמקדים בזיהוי מדויק של שקעים, נזק ל חלקי מכוניתסדקים או חריצים בפאנלים הפנימיים והחיצוניים של המכונית.
פילוח
לאחר השלמת תהליך הערת הנתונים, מתבצע פילוח של הנתונים. באופן אידיאלי, פילוח או סיווג מתרחשים על סמך קטעים נזקים או לא פגומים, חומרת הנזק וצד או אזור הנזק - פגוש, פנס ראש, דלת, שריטה, שקעים, זכוכית שבורה ועוד.
האם אתה מוכן לנהוג מבחן בדגם זיהוי נזקי הרכב שלך?
ב-Shaip, אנו מספקים מערכי נתונים מקיפים של נזקי רכב שנועדו לענות על הצרכים הספציפיים של דגמי איתור נזקי רכב ולהבטיח עיבוד מהיר יותר של תביעות.
הכותבים המנוסים והמודלים של האדם בלולאה מבטיחים איכות אמינה ודיוק מהשורה הראשונה בעבודה המוערת שלנו.
רוצה לדעת עוד? צור קשר היום.
