La inteligencia artificial ha extendido su utilidad y sofisticación a varios campos, y una de las aplicaciones novedosas de esta tecnología avanzada es la detección de daños vehiculares. Reclamar los daños del automóvil es una actividad que consume mucho tiempo.
Además, siempre existe la posibilidad de fuga de siniestros: la diferencia entre la liquidación de siniestros cotizada y la real.
La aprobación de la reclamación depende de la inspección visual, el análisis de calidad y la validación como regla general. A medida que la evaluación se retrasa o es incorrecta, se convierte en un desafío procesar las reclamaciones. Aún, daños en vehículos automatizados detección permite agilizar la inspección, validación y tramitación de reclamaciones.
¿Qué es la detección de daños en vehículos?
Los accidentes y los daños menores a los vehículos son bastante comunes en el Sector automotriz. Sin embargo, los problemas surgen solo cuando hay un reclamo de seguro. De acuerdo con la Informe anual de la Unidad de Investigación de Fraudes 2021 publicado por el Gobierno de Michigan, el fraude de reclamos de automóviles agregó casi $7.7 mil millones en pagos en exceso a los reclamos por lesiones automovilísticas. Las principales aseguradoras de automóviles perdieron cerca de $ 29 mil millones cada año en pérdidas de primas.
La detección de daños en vehículos utiliza el aprendizaje automático algoritmos para detectar automáticamente la carrocería exterior de un vehículo y evaluar sus lesiones y el alcance del daño. Los daños al automóvil se identifican no solo con fines de seguro sino también para la estimación del costo de reparación, utilizando visión de computadora y herramientas de procesamiento de imágenes.
¿Cómo construir un modelo de aprendizaje automático impulsado por IA para la detección de daños en vehículos?
Un robusto el conjunto de datos de entrenamiento es crucial para un modelo exitoso y eficiente de detección de daños en automóviles de ML.
Identificación de objetos
A partir de las imágenes, la ubicación exacta del daño se identifica con precisión y se localiza dibujando cajas delimitadoras alrededor de cada daño detectado. Para agilizar y agilizar este proceso, existen técnicas para unir la localización y la clasificación. Permite generar un cuadro delimitador y una clase separados para cada objeto identificado.
Segmentación:
Una vez identificados y clasificados los objetos, también se realiza la segmentación. La segmentación binaria se usa cuando es necesario separar las cosas en primer plano de las de fondo.
Cómo entrenar modelos ML para detectar daños en vehículos
Para entrenar modelos ML para detectar daños en vehículos, necesita un conjunto de datos diverso de precisión imágenes anotadas y videos Sin datos altamente precisos y etiquetados con precisión, el modelo de aprendizaje automático no podrá detectar daños. Es esencial contar con anotadores humanos en el ciclo y herramientas de anotación para verificar la calidad de los datos.
Entrene a los modelos para que busquen estos tres parámetros:
- Comprobación de si hay daño o no
- Localización del daño: identificación de la posición exacta del daño en el vehículo
- Evaluar la gravedad del daño según su ubicación, la necesidad de reparaciones y el tipo de daño.
Una vez identificados, clasificados y segmentados los daños en el vehículo, es fundamental entrenar al modelo para buscar patrones y analizarlos. El conjunto de datos de entrenamiento debe ejecutarse a través de un algoritmo ML que analizará e interpretará los datos.
Conjuntos de datos de imagen y video de detección de daños de vehículos listos para usar para entrenar su modelo de visión por computadora más rápido
Desafíos en la detección de daños en vehículos
Al crear un programa de detección de daños en vehículos, los desarrolladores pueden enfrentar varios desafíos en la adquisición de conjuntos de datos, el etiquetado y el preprocesamiento. Comprendamos algunos de los desafíos más comunes que enfrentan los equipos.
Adquisición adecuada Datos de entrenamiento
Dado que las imágenes del mundo real de daños vehiculares tienen materiales reflectantes y superficies metálicas, estos reflejos que se encuentran en las imágenes pueden malinterpretarse como daños.
Además, el conjunto de datos debe tener imágenes diversas tomadas en entornos variados para lograr un conjunto verdaderamente completo de imágenes relevantes. Solo cuando haya una variedad en el conjunto de datos, el modelo podrá hacer predicciones precisas.
No existe una base de datos pública de vehículos dañados que se pueda utilizar con fines de formación. Para contrarrestar este desafío, puede recopilar imágenes explorando Internet o trabajar con el automóvil las compañías de seguros – quién tendrá un repositorio de imágenes de autos rotos.
Preprocesamiento de Imágenes
Lo más probable es que las imágenes de vehículos dañados se tomen en entornos no controlados, lo que hace que las imágenes parezcan desenfocadas, borrosas o demasiado brillantes. Es fundamental preprocesar las imágenes ajustando el brillo, reduciendo el tamaño, eliminando el exceso de ruido, etc.
Para manejar los problemas de reflexión en las imágenes, la mayoría de los modelos utilizan técnicas de segmentación semántica y de instancias.
Falsos positivos
Existe un alto riesgo de obtener señales de falso positivo al evaluar los daños del vehículo. El modelo de IA podría identificar erróneamente daños cuando no los hay. Este desafío se puede mitigar utilizando un modelo de identificación y clasificación de dos niveles. El primer paso llevaría a cabo solo una clasificación binaria (clasificación de datos entre solo dos categorías) en las imágenes. Cuando el sistema identifique que el vehículo ha sido dañado, el segundo nivel entrará en vigor. Comenzará a identificar el tipo de daño en el automóvil.
¿Cómo ayuda Shaip?
Siendo el líder del mercado, Shaip ofrece conjuntos de datos de capacitación personalizados y de calidad excepcionalmente alta para las empresas que construyen sistemas basados en IA. Modelos de detección de daños en vehículos. Nuestro proceso de creación del conjunto de datos para entrenar su modelo ML pasa por varios pasos.
Recolectar Datos
El primer paso para crear un conjunto de datos de capacitación es obtener imágenes y videos relevantes y auténticos de varias fuentes. Entendemos que cuanto más diverso sea el conjunto de datos que creamos, mejor será el modelo de ML. Nuestro conjunto de datos contiene imágenes y videos desde varios ángulos y ubicaciones para crear datos altamente categorizados.
Licencia de datos
Autenticando el datos recolectados es un paso crucial en la construcción de un reclamos de seguro modelo y reduciendo el riesgo para las compañías de seguros. Para acelerar el entrenamiento de ML, Shaip también ofrece conjuntos de datos listos para usar para ayudar a entrenar la detección de daños más rápidamente. Además, nuestro conjunto de datos también tiene imágenes y videos de vehículos y automóviles dañados, independientemente de los modelos y la marca.
Anotación de imagen/video
Procesamiento de reclamaciones los modelos deberían poder detectar objetos automáticamente, identificar el daño y evaluar su gravedad en el mundo real. Una vez que las imágenes y video se dividen en componentes, nuestros expertos capacitados en el dominio los anotan con la ayuda de un algoritmo basado en IA. Nuestros anotadores experimentados etiquetan miles de imágenes y segmentos de video que se enfocan en identificar con precisión abolladuras, daños a piezas de automóvil, grietas o hendiduras en los paneles interior y exterior del automóvil.
Segmentación
Cuando se completa el proceso de anotación de datos, tiene lugar la segmentación de los datos. Idealmente, la segmentación o clasificación ocurre en función de las secciones dañadas o no dañadas, la gravedad del daño y el lado o área del daño: parachoques, faro, puerta, rayaduras, abolladuras, vidrios rotos y más.
¿Está listo para probar su modelo de detección de daños en vehículos?
En Shaip, proporcionamos conjuntos completos de datos de daños a vehículos diseñados para satisfacer las necesidades específicas de los modelos de detección de daños a vehículos y garantizar procesamiento más rápido de reclamaciones.
Nuestros anotadores experimentados y modelos humanos en el circuito garantizan una calidad confiable y una precisión de primer nivel en nuestro trabajo anotado.
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