تحليل صور المركبات لأغراض مطالبات التأمين، وتقدير تكاليف الإصلاح، وفحص أساطيل المركبات باستخدام الذكاء الاصطناعي - دراسة حالة
كيف قدمت شركة Shaip نظامًا متخصصًا لتصنيف أضرار المركبات يجمع بين تجزئة المضلعات لكل جزء من أجزاء الجسم وتصنيف الأضرار على 11 فئة وتوصيات الإصلاح على مستوى المكونات - تم بناؤه كمجموعة بيانات من الدرجة الإنتاجية لمعالجة مطالبات التأمين الآلية وفحص المركبات بالذكاء الاصطناعي.
نظرة عامة على المشروع
مع تحول الذكاء الاصطناعي في مجال التأمين والسيارات نحو التقييم الآلي للمطالبات وفحص المركبات، احتاج العميل إلى مسار تعليق قادر على تقسيم كل جزء من أجزاء السيارة إلى جانب تصنيف الأضرار التفصيلي - على مستوى من الدقة يدعم توصيات الإصلاح على مستوى المكونات.
قام شايب ببناء خط أنابيب التعليقات التوضيحية من البداية إلى النهاية والذي يغطي تجزئة أجزاء الجسم المضلعة، وتصنيف الأضرار إلى 11 فئة، ووضع علامات على سمات الشدة والموقع والإصلاح، ومعلومات الأضرار متعددة الطبقات - مما ينتج عنه مجموعات بيانات جاهزة للنموذج لفحص المركبات الآلي والذكاء الاصطناعي لمطالبات التأمين.
إحصائيات أساسية
تغطية أجزاء الجسم
الهيكل الخارجي بالكامل
فئات الضرر
11
طبقات السمات
4
علامات الإصلاح
أنواع شنومك
التحديات
- بتجزئة كل جزء من الجسم — مصدات، أبواب، مصابيح، رفارف، عجلات معدنية، مرايا، أعمدة
- تصنيفها 11 نوعًا مختلفًا من الأضرار — خدش، انبعاج، شرخ، تحطم، تقشر الطلاء، صدأ، جزء مفقود، زجاج مكسور
- مميز ضرر خفي من انعكاسات السطح والأوساخ والظلال
- طريقة التعامل أنواع الضرر المتداخلة على لوحة واحدة مع علامات متعددة
- توليد توصيات إصلاح على مستوى المكونات تلميع، إعادة طلاء، إصلاح الهيكل، استبدال
الحلول
تجزئة أجزاء الجسم باستخدام المضلعات
تم وضع تعليقات توضيحية على كل جزء مرئي من أجزاء كل مركبة بشكل فردي باستخدام تجزئة المضلعات الدقيقة أو مربعات الإحاطة، مما يغطي الهيكل الخارجي بالكامل - المصدات الأمامية والخلفية، وغطاء المحرك، وصندوق الأمتعة، والسقف، والزجاج الأمامي والخلفي، والنوافذ الجانبية، والأبواب اليسرى واليمنى، والرفارف، والمرايا الجانبية، والمصابيح الأمامية، والمصابيح الخلفية، والشبكة الأمامية، والأعمدة، والتنانير الجانبية، وأقواس العجلات، والعجلات المصنوعة من السبائك.
تصنيف الأضرار من الفئة 11
تم تصنيف كل جزء من أجزاء الهيكل المُعلَّمة بتصنيف تفصيلي للأضرار يشمل عدم وجود ضرر، وخدوشًا طفيفة، وخدوشًا عميقة، وانبعاجات، وشقوقًا، وتهشّمًا، وتقشّرًا للطلاء، وصدأً، وتشوّهًا، وجزءًا مفقودًا، وزجاجًا مكسورًا. يدعم هذا التصنيف الدقيق للأضرار عملية فرز الإصلاحات على مستوى المكونات في المراحل اللاحقة.
معلومات متعددة الطبقات عن الأضرار
أُضيفت سمات سياقية إضافية لكل تعليق، تشمل شدة الضرر (طفيف، متوسط، شديد)، وموقع الضرر على القطعة (أعلى، وسط، أسفل، حافة يسرى، حافة يمنى)، وتوصيات الإصلاح (تلميع، إعادة طلاء، إصلاح بالدق، استبدال)، ودرجة الحالة العامة للقطعة. يُمكّن هذا التصنيف متعدد الطبقات نموذج الذكاء الاصطناعي من توليد توصيات إصلاح على مستوى المكونات مباشرةً من بيانات الصورة.
التمييز بين الأضرار الدقيقة
اتبع المُعلِّقون إرشادات بصرية دقيقة للتمييز بين أنواع الخدوش، وأعماق الانبعاجات، وأنماط الشقوق على مختلف مواد أسطح المركبات، بما في ذلك الألواح المعدنية، والمصدات البلاستيكية، والمكونات الزجاجية. وتم التمييز بدقة بين الخدوش الطفيفة وآثار الطلاء، وبين انعكاسات السطح العادية أو علامات الأوساخ.
الحالات الاستثنائية واللوحات متعددة الأضرار
تضمنت الحالات الاستثنائية أضرارًا على أسطح منحنية تتطلب تتبعًا دقيقًا للمضلعات، ومركبات متضررة بشدة مع أنواع متعددة من الأضرار المتداخلة على نفس اللوحة، والتمييز بين الأضرار القديمة والحديثة من خلال أكسدة السطح وحالة الطلاء، وأضرارًا مرئية في الانعكاسات أو عند زوايا الكاميرا الحادة. وقد زادت الصور الخارجية من التعقيد بسبب تداخل الظلال والوهج على الأسطح المعدنية.
نطاق المشروع
| نوع مجموعة البيانات | تغطية | فئات الضرر | مستويات الخطورة | علامات الإصلاح | طرق |
|---|---|---|---|---|---|
| أضرار المركبة + أجزاء من الجسم | تصميم خارجي كامل | دروس 11 | 3 (طفيف / متوسط / شديد) | 4 (تلميع / إعادة طلاء / إصلاح الهيكل / استبدال) | مضلع + صندوق |
نتائج
- انشأت مسار تجزئة أجزاء الجسم الخارجية بالكامل مع تصنيف الأضرار
- موحدة تصنيف الأضرار المكون من 11 فئة من الخدش إلى الجزء المفقود
- تسليم معلومات الضرر ذات الأربع طبقات (الشدة، الموقع، توصية الإصلاح، درجة الحالة)
- نفذت التمايز الدقيق للأضرار التمييز بين الضرر الناتج عن الانعكاسات والأوساخ
- تم تمكين العميل أتمتة مطالبات التأمين، وتقدير تكاليف الإصلاح، وفحص أسطول المركبات، وتقييم السيارات المستعملة AI
بشكل عام، ساعد Shaip في تحويل متطلبات شرح أضرار المركبات المعقدة إلى مسار منظم وجاهز للإنتاج - وهو مسار قادر على دعم التقييم الآلي لمطالبات التأمين، وتقدير تكلفة الإصلاح، وأتمتة فحص الأسطول، وتقييم السيارات المستعملة بالذكاء الاصطناعي مع ذكاء الإصلاح على مستوى المكونات.
لقد وفر نظام معالجة أضرار المركبات من Shaip ما كنا نحتاجه تمامًا لأتمتة مطالباتنا - حيث تم تقسيم كل جزء من أجزاء المركبة، وتصنيف كل نوع من أنواع الأضرار، ووضع علامات على كل توصية إصلاح. وقد انعكست هذه الدقة مباشرةً على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة بشأن المطالبات.
