Tầm quan trọng của dữ liệu đào tạo tiêu chuẩn Vàng để đào tạo Mô hình phát hiện hư hỏng của phương tiện

Trí tuệ nhân tạo đã phổ biến tính hữu dụng và sự tinh vi của nó sang một số lĩnh vực và một ứng dụng mới lạ của công nghệ tiên tiến này là phát hiện thiệt hại do phương tiện giao thông gây ra. Yêu cầu bồi thường thiệt hại về xe hơi là một hoạt động tiêu tốn nhiều thời gian.

Hơn nữa, luôn có khả năng rò rỉ khiếu nại - sự khác biệt giữa việc giải quyết khiếu nại được trích dẫn và thực tế.

Việc phê duyệt công bố phụ thuộc vào việc kiểm tra trực quan, phân tích chất lượng và xác nhận như một nguyên tắc chung. Khi việc đánh giá bị trì hoãn hoặc không chính xác, việc xử lý các khiếu nại sẽ trở thành một thách thức. Chưa, thiệt hại xe tự động nhận diện giúp bạn có thể tăng tốc quá trình kiểm tra, xác thực và xử lý khiếu nại.

Phát hiện hư hỏng xe là gì?

Tai nạn và hư hỏng xe nhỏ khá phổ biến ở ngành ô tô. Tuy nhiên, các vấn đề chỉ xuất hiện khi có yêu cầu bảo hiểm. Theo Báo cáo thường niên năm 2021 của Đơn vị điều tra gian lận do Chính phủ Michigan đưa ra, gian lận yêu cầu bồi thường ô tô đã làm tăng thêm gần 7.7 tỷ đô la thanh toán vượt mức cho các yêu cầu bồi thường thương tật ô tô. Các công ty bảo hiểm ô tô hàng đầu thiệt hại gần 29 tỷ đô la mỗi năm do rò rỉ phí bảo hiểm.

Phát hiện hư hỏng phương tiện sử dụng máy học thuật toán để tự động phát hiện phần thân bên ngoài của xe và đánh giá thương tích cũng như mức độ thiệt hại. Các hư hỏng của xe được xác định không chỉ nhằm mục đích bảo hiểm mà còn để tính toán chi phí sửa chữa, sử dụng thị giác máy tính và các công cụ xử lý hình ảnh.

Làm thế nào để Xây dựng Mô hình ML do AI hỗ trợ để Phát hiện Thiệt hại Xe cộ?

Một mạnh mẽ tập dữ liệu đào tạo là rất quan trọng để có mô hình phát hiện hư hỏng ô tô ML thành công và hiệu quả.

Nhận dạng đối tượng

Từ hình ảnh, vị trí hư hỏng được xác định chính xác và khoanh vùng bằng bản vẽ hộp giới hạn xung quanh mỗi thiệt hại được phát hiện. Để làm cho quá trình này được sắp xếp hợp lý và nhanh hơn, có các kỹ thuật để kết hợp nội địa hóa và phân loại lại với nhau. Nó cho phép tạo một hộp giới hạn và lớp riêng biệt cho từng đối tượng được xác định.

Phân đoạn:

Khi các đối tượng được xác định và phân loại, việc phân đoạn cũng được thực hiện. Phân đoạn nhị phân được sử dụng khi cần tách những thứ ở nền trước khỏi nền sau.

Cách huấn luyện mô hình ML để phát hiện hư hỏng xe

Để đào tạo mô hình ML để phát hiện hư hỏng xe, bạn cần một bộ dữ liệu đa dạng về độ chính xác hình ảnh chú thích và video. Không có dữ liệu có độ chính xác cao và được gắn nhãn chính xác, mô hình học máy sẽ không thể phát hiện ra các hư hỏng. Điều cần thiết là phải có các trình chú thích trong vòng lặp của con người và các công cụ chú thích để kiểm tra chất lượng dữ liệu.

Huấn luyện các mô hình để tìm kiếm ba tham số sau:

• Kiểm tra xem có hư hỏng hay không
• Khoanh vùng hư hỏng - xác định chính xác vị trí hư hỏng trên xe
• Đánh giá mức độ nghiêm trọng của hư hỏng dựa trên vị trí, nhu cầu sửa chữa và loại hư hỏng.

Sau khi xác định, phân loại và phân đoạn thiệt hại đối với phương tiện, điều cần thiết là đào tạo người mẫu để tìm kiếm các mẫu và phân tích chúng. Tập dữ liệu đào tạo nên được chạy thông qua một thuật toán ML sẽ phân tích và diễn giải dữ liệu.