كشف اضرار المركبة

أهمية بيانات التدريب ذات المعيار الذهبي لتدريب نموذج الكشف عن أضرار المركبات

نشر الذكاء الاصطناعي فائدته وتطوره في عدة مجالات ، وأحد هذه التطبيقات الجديدة لهذه التكنولوجيا المتقدمة هو اكتشاف تلف المركبات. المطالبة بأضرار في السيارة هو نشاط كبير يستغرق وقتًا طويلاً.

علاوة على ذلك ، هناك دائمًا احتمال تسرب المطالبات - الفرق بين تسوية المطالبات المقتبسة والفعلية.

تعتمد الموافقة على المطالبة على الفحص البصري وتحليل الجودة والتحقق من الصحة كقاعدة عامة. نظرًا لأن التقييم يتأخر أو يكون غير صحيح ، يصبح من الصعب معالجة المطالبات. بعد، تلف السيارة الآلي كشف يجعل من الممكن تسريع الفحص والتحقق ومعالجة المطالبات.

ما هو كشف أضرار المركبة؟

تعتبر الحوادث والأضرار الطفيفة للمركبة شائعة جدًا في قطاع السيارات. ومع ذلك ، لا تظهر القضايا إلا عند وجود مطالبة تأمين. بحسب ال التقرير السنوي لوحدة التحقيق في الاحتيال لعام 2021 صادرة عن حكومة ميشيغان ، أضاف الاحتيال في مطالبات السيارات ما يقرب من 7.7 مليار دولار من المدفوعات الزائدة لمطالبات إصابات السيارات. خسرت كبرى شركات التأمين على السيارات ما يقرب من 29 مليار دولار كل عام في التسرب الممتاز.

يستخدم الكشف عن تلف السيارة التعلم الآلي خوارزميات لاكتشاف الجسم الخارجي للمركبة تلقائيًا وتقييم إصاباتها ومدى الضرر. يتم تحديد الأضرار التي لحقت بالسيارة ليس فقط لأغراض التأمين ولكن أيضًا لتقدير تكلفة الإصلاح باستخدام رؤية الكمبيوتر وأدوات معالجة التصوير.

كيف يمكن بناء نموذج ML مدعوم بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف أضرار المركبات؟

قوية مجموعة بيانات التدريب أمر بالغ الأهمية للحصول على نموذج ML ناجح وفعال للكشف عن تلف السيارة.

تحديد الكائن

من الصور ، يتم تحديد الموقع الدقيق للضرر وتحديد موقعه بدقة من خلال الرسم مربعات تحيط حول كل ضرر تم اكتشافه. لجعل هذه العملية مبسطة وأسرع ، هناك تقنيات للجمع بين التوطين والتصنيف. يسمح بإنشاء مربع إحاطة منفصل وفئة لكل كائن محدد. 

الإنقسام:

بمجرد تحديد الكائنات وتصنيفها ، يتم إجراء التجزئة أيضًا. يتم استخدام التجزئة الثنائية عندما تكون هناك حاجة لفصل الأشياء في المقدمة عن الخلفية.

كيفية تدريب نماذج ML على اكتشاف تلف السيارة

تدريب على نموذج تلف المركبات

لتدريب نماذج ML على اكتشاف تلف السيارة ، تحتاج إلى مجموعة بيانات متنوعة بدقة الصور المشروحة ومقاطع الفيديو. بدون بيانات دقيقة للغاية ومصنفة بدقة، لن يتمكن نموذج التعلم الآلي من اكتشاف الأضرار. من الضروري أن تتحقق أدوات التعليقات التوضيحية وأدوات التعليقات التوضيحية البشرية في حلقة من جودة البيانات.

تدريب النماذج للبحث عن هذه المعلمات الثلاثة:

  • التحقق مما إذا كان هناك ضرر أم لا
  • تحديد موقع الضرر - تحديد الموقع الدقيق للضرر الذي لحق بالمركبة
  • تقييم شدة الضرر بناءً على موقعه ، والحاجة إلى الإصلاح ، ونوع الضرر.

بمجرد تحديد الضرر الذي لحق بالمركبة وتصنيفه وتجزئته ، من الضروري تدريب النموذج على البحث عن الأنماط وتحليلها. يجب تشغيل مجموعة بيانات التدريب من خلال خوارزمية ML التي ستحلل وتفسر البيانات.

مجموعات بيانات وصور فيديو وكشف عن أضرار المركبات الجاهزة لتدريب نموذج رؤية الكمبيوتر الخاص بك بشكل أسرع

التحديات في الكشف عن أضرار المركبات

عند إنشاء برنامج للكشف عن أضرار المركبات ، يمكن للمطورين مواجهة العديد من التحديات في شراء مجموعات البيانات ووضع العلامات والمعالجة المسبقة. دعنا نفهم بعضًا من أكثر التحديات شيوعًا التي تواجهها الفرق.

الشراء السليم بيانات التدريب

نظرًا لأن صور العالم الحقيقي لأضرار المركبات لا بد أن تحتوي على مواد عاكسة وأسطح معدنية ، فقد يتم تفسير هذه الانعكاسات الموجودة في الصور على أنها تلف. 

علاوة على ذلك ، يجب أن تحتوي مجموعة البيانات على صور متنوعة تم التقاطها في بيئات متنوعة لتحقيق مجموعة شاملة حقًا من الصور ذات الصلة. فقط في حالة وجود مجموعة متنوعة في مجموعة البيانات ، سيتمكن النموذج من إجراء تنبؤات دقيقة.

لا توجد قاعدة بيانات عامة للمركبات المتضررة التي يمكن استخدامها لأغراض التدريب. لمواجهة هذا التحدي ، يمكنك إما جمع الصور التي تجوب الإنترنت أو العمل بالسيارة شركات التأمين - من سيكون لديه مستودع لصور السيارات المكسورة.

المعالجة المسبقة للصور

من المرجح أن يتم التقاط صور تلف السيارة في بيئات غير خاضعة للرقابة ، مما يجعل الصور تظهر خارج نطاق التركيز أو ضبابية أو ساطعة للغاية. من الضروري معالجة الصور مسبقًا عن طريق ضبط السطوع وتقليل الحجم وإزالة الضوضاء الزائدة وما إلى ذلك.

للتعامل مع مشكلات الانعكاس في الصور ، تستخدم معظم النماذج تقنيات تجزئة الدلالات والمثيلات.

ايجابيات مزيفة

هناك مخاطرة كبيرة في الحصول على إشارات إيجابية كاذبة عند تقييم تلف السيارة. قد يحدد نموذج الذكاء الاصطناعي الضرر بشكل خاطئ عندما لا يكون هناك شيء. يمكن التخفيف من هذا التحدي باستخدام نموذج تعريف وتصنيف من مستويين. ستقوم الخطوة الأولى بالتصنيف الثنائي فقط - تصنيف البيانات بين فئتين فقط - على الصور. عندما يحدد النظام أن السيارة قد تعرضت للتلف ، ستؤثر الطبقة الثانية. سيبدأ في تحديد نوع الضرر الذي لحق بالسيارة.

كيف يساعد Shaip؟

خدمات الكشف عن أضرار المركبات

كونها الشركة الرائدة في السوق ، تقدم Shaip مجموعات بيانات تدريبية مخصصة وعالية الجودة بشكل استثنائي للشركات التي تبني قائمة على الذكاء الاصطناعي نماذج كشف تلف المركبات. تمر عمليتنا في إنشاء مجموعة البيانات لتدريب نموذج ML الخاص بك عبر خطوات مختلفة.

جمع البيانات

تتمثل الخطوة الأولى في بناء مجموعة بيانات تدريبية في شراء صور ومقاطع فيديو ذات صلة وأصلية من عدة مصادر. نحن نتفهم أنه كلما زادت مجموعة البيانات التي نصنعها ، كان نموذج ML أفضل. تحتوي مجموعة البيانات الخاصة بنا على صور ومقاطع فيديو من عدة زوايا ومواقع لإنشاء بيانات مصنفة بدرجة عالية.

ترخيص البيانات

المصادقة على البيانات التي تم جمعها هي خطوة حاسمة في بناء يمكن التنبؤ به مطالبات التأمين نموذج وتقليل المخاطر لشركات التأمين. من أجل تسريع تدريب تعلم الآلة ، يقدم Shaip أيضًا مجموعات بيانات جاهزة للمساعدة في تدريب اكتشاف الضرر بسرعة أكبر. علاوة على ذلك ، تحتوي مجموعة البيانات الخاصة بنا أيضًا على صور ومقاطع فيديو للمركبات والسيارات التالفة بغض النظر عن الطرازات والعلامة التجارية.

شرح الصورة / الفيديو

معالجة المطالبات يجب أن تكون النماذج قادرة على اكتشاف الأشياء تلقائيًا وتحديد الضرر وتقييم شدته في العالم الحقيقي. مرة واحدة الصور و الفيديو مقسمة إلى مكونات ، يتم شرحها بواسطة خبراء المجال المدربين لدينا بمساعدة خوارزمية قائمة على الذكاء الاصطناعي. يقوم المعلقون ذوو الخبرة لدينا بتسمية آلاف الصور ومقاطع الفيديو التي تركز على التحديد الدقيق للخدوش والأضرار التي تحدث أجزاء السيارةأو شقوق أو شقوق في الألواح الداخلية والخارجية للسيارة.

تقسيم

عند اكتمال عملية التعليق التوضيحي للبيانات ، يتم تجزئة البيانات. من الناحية المثالية ، يحدث التقسيم أو التصنيف بناءً على الأجزاء التالفة أو غير التالفة ، وشدة الضرر ، والجانب أو منطقة الضرر - المصد ، والمصابيح الأمامية ، والباب ، والخدش ، والخدوش ، والزجاج المكسور ، والمزيد.

هل أنت مستعد لاختبار نموذج الكشف عن الأضرار في مركبتك؟

في Shaip ، نقدم مجموعات بيانات شاملة عن تلف المركبات المصممة لتلبية الاحتياجات المحددة لنماذج الكشف عن أضرار المركبات وضمان معالجة أسرع من المطالبات.

تضمن المعلقين ذوي الخبرة ونماذج الإنسان في الحلقة جودة موثوقة ودقة من الدرجة الأولى في عملنا المشروح. 

هل تريد معرفة المزيد؟ اتصل بنا اليوم.

شارك الاجتماعية