Seguro automotriz

Detección de daños en automóviles para la industria automotriz

Recopile, anote y segmente conjuntos de datos de imágenes y videos por parte de expertos en el dominio

Evaluación de daños a vehículos

Clientes destacados

Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.

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Cogknit

La inteligencia artificial (IA) ya no es una palabra de moda. Es lo más corriente posible. Desde aplicaciones de citas hasta IA automotriz, cada elemento tecnológico tiene una pizca de inteligencia artificial, y el seguro automotriz no es diferente

La IA en los seguros automotrices tiene un potencial significativo para estimar rápidamente los daños de los vehículos. Pronto, con el avance de los algoritmos de inteligencia artificial, la evaluación realizada manualmente sería cosa del pasado. Tradicionalmente, la evaluación de daños la realizaban varias partes, lo que requería mucho tiempo y era muy propenso a cometer errores humanos, lo que generaba estimaciones de costos inexactas.

Industria:

El tamaño del mercado mundial de reparación de colisiones automotrices fue de USD 185.98 mil millones en 2020. Se espera que se expanda a una tasa compuesta anual de 2.1% de 2021 2028 a.

Industria:

El tamaño del mercado de reparación de colisiones automotrices de EE. UU. Se valoró en USD 33.75 mil millones en 2018 y se espera que crezca a una tasa compuesta anual de 1.5% de 2019 a 2025

Según Verisk, una empresa de análisis de datos, las aseguradoras de automóviles de EE. UU. Pierden $ 29 mil millones al año debido a errores e información omitida en la detección y evaluación de daños de vehículos.

Cómo ayuda la IA en la detección de daños en el automóvil 

El aprendizaje automático ha tenido una adopción generalizada cuando se trata de automatizar procesos manuales repetitivos. Con tecnología, algoritmos y marcos de próxima generación, la IA puede comprender el proceso de identificación y reconocimiento de piezas dañadas, evaluar la extensión del daño, predecir el tipo de reparación necesaria y estimar el costo total. Esto se puede lograr con la ayuda de Anotación de imagen / video para visión por computadora para entrenar modelos de aprendizaje automático. Los modelos ML pueden extraer, analizar y ofrecer conocimientos que dan como resultado un proceso de inspección rápido que tiene en cuenta la carretera, el clima, la iluminación, la velocidad, el tipo de daño, la gravedad del accidente y el tráfico con mayor precisión.

Pasos para crear datos de entrenamiento de IA robustos

Para entrenar sus modelos de aprendizaje automático para la detección y evaluación de daños en vehículos, todo comienza con la obtención de datos de capacitación de alta calidad, seguidos de la anotación de datos y la segmentación de datos.

Recolección de Datos

Los modelos de aprendizaje automático requieren un gran conjunto de datos de imagen / video relevantes. Cuantos más datos provengan de diferentes fuentes, mejor será el modelo. Trabajamos con grandes compañías de seguros de automóviles que ya tienen numerosas imágenes de piezas de automóviles rotas. Podemos ayudarlo a recopilar imágenes y / o videos con un ángulo de 360 ​​° de todo el mundo para entrenar sus modelos de aprendizaje automático.

Recopilación de datos de evaluación de daños a vehículos
Anotación de datos de evaluación de daños al vehículo

Licencia de datos

Licencia de conjunto de datos de imágenes de vehículos / conjunto de datos de imágenes de automóviles listos para usar para entrenar modelos de aprendizaje automático para evaluar con precisión los daños del vehículo, a fin de predecir las reclamaciones de seguros y minimizar las pérdidas para las compañías de seguros.

Anotación de datos

Una vez que se recopilan los datos, el sistema debe identificar y analizar automáticamente los objetos y escenarios para evaluar los daños en el mundo real. Aquí es donde los anotadores de datos lo ayudan a anotar miles de imágenes / videos que pueden usarse para entrenar modelos de ML.

Los anotadores pueden ayudarlo a anotar abolladuras, golpes o grietas en los paneles externos / internos del automóvil, que incluyen: parachoques, guardabarros, paneles laterales, puertas, capós, motor, asientos, almacenamiento, baúles, etc.

Anotación de datos de evaluación de daños al vehículo
Segmentación de datos de evaluación de daños de vehículos

Segmentación de datos

Una vez que se anotan los datos, los mismos se pueden segmentar o clasificar como:

  • Daño vs no dañado
  • Lado de daño: delantero, trasero, trasero
  • La gravedad del daño: menor, moderado, severo
  • Clasificación de daños: abolladura del parachoques, abolladura de la puerta, vidrios rotos, faro roto, luz trasera rota, rayado, aplastamiento, sin daños, etc.

Conjuntos de datos de detección de daños en vehículos

Conjunto de datos de imagen de vehículos de 2 ruedas dañados

55 1000 imágenes anotadas (2 por modelo) de vehículos de dos ruedas junto con metadatos.

Conjunto de datos de imágenes de vehículos de 2 ruedas dañados

  • Caso de uso: Detección de daños en vehículos
  • Formato: Imágenes
  • Volumen: 55,000+
  • Anotación:

Conjunto de datos de imagen de vehículos de 3 ruedas dañados

82 1000 imágenes anotadas (3 por modelo) de vehículos de XNUMX ruedas junto con metadatos

Conjunto de datos de imágenes de vehículos de 3 ruedas dañados

  • Caso de uso: Detección de daños en vehículos
  • Formato: Imágenes
  • Volumen: 82,000+
  • Anotación:

Conjunto de datos de imagen de vehículos de 4 ruedas dañados

Imágenes anotadas de 32k (junto con metadatos) de vehículos de 4 ruedas dañados.

Conjunto de datos de imágenes de vehículos de 4 ruedas dañados

  • Caso de uso: Detección de daños en vehículos
  • Formato: Imágenes
  • Volumen: 32,000+
  • Anotación:

Conjunto de datos de video de vehículos dañados (menores)

Videos de 5.5k de autos con daños menores de las regiones de India y América del Norte

Conjunto de datos de video de vehículos dañados (menores)

  • Caso de uso: Detección de daños en vehículos
  • Formato: Videos
  • Volumen: 5,500+
  • Anotación: No

¿Quién se beneficia?

Un modelo de aprendizaje automático basado en datos de alta calidad de Shaip puede ayudar

Empresas de IA

Compañías de IA

que crean modelos de aprendizaje automático para seguros de automóviles

Las compañías de seguros

Las compañías de seguros

previniendo fraudes y acelerando el proceso de suscripción

Servicios de reparación de automóviles

Servicios de reparación de automóviles

aportando la transparencia necesaria en la estimación de costes y las reparaciones

Servicios de alquiler de coches

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aportando transparencia entre el cliente y la empresa de alquiler al alquilar un coche

Nuestra capacidad

Gente

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Equipos dedicados y capacitados:

  • Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
  • Equipo de gestión de proyectos acreditado
  • Equipo de desarrollo de productos experimentado
  • Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos

Proceso

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La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:

  • Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
  • Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
  • Bucle de retroalimentación y mejora continua

Plataforma

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La plataforma patentada ofrece beneficios:

  • Plataforma de un extremo a otro basada en la web
  • Calidad impecable
  • TAT más rápido
  • Entrega perfecta

¿Por qué Shaip?

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Fuerza laboral administrada para un control total, confiabilidad y productividad

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Una plataforma poderosa que admite diferentes tipos de anotaciones.

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Precisión mínima del 95% garantizada para una calidad superior

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