A Inteligência Artificial espalhou sua utilidade e sofisticação para vários campos, e uma dessas novas aplicações dessa tecnologia avançada é a detecção de danos veiculares. Reivindicar danos no carro é uma atividade que consome muito tempo.
Além disso, há sempre a possibilidade de fuga de sinistros – a diferença entre a liquidação de sinistros cotada e real.
A aprovação da reclamação depende da inspeção visual, análise de qualidade e validação como regra geral. À medida que a avaliação fica atrasada ou incorreta, torna-se um desafio processar as reivindicações. Ainda, danos em veículos automatizados detecção possibilita agilizar a inspeção, validação e processamento de reclamações.
O que é Detecção de Danos em Veículos?
Acidentes e pequenos danos em veículos são bastante comuns no setor automotivo. No entanto, os problemas surgem apenas quando há uma reivindicação de seguro. De acordo com Relatório Anual da Unidade de Investigação de Fraudes de 2021 divulgada pelo governo de Michigan, a fraude de sinistros automobilísticos adicionou quase US$ 7.7 bilhões em pagamentos em excesso a sinistros automobilísticos. As principais seguradoras de automóveis perderam cerca de US$ 29 bilhões todos os anos em vazamento de prêmios.
Detecção de danos em veículos usa aprendizado de máquina algoritmos para detectar automaticamente a carroceria externa de um veículo e avaliar seus ferimentos e a extensão dos danos. Os danos ao carro são identificados não apenas para fins de seguro, mas também para estimativa de custos de reparo, usando visão computacional e ferramentas de processamento de imagem.
Como construir um modelo de ML com inteligência artificial para detecção de danos em veículos?
Um robusto conjunto de dados de treinamento é crucial para um modelo de detecção de danos ao carro ML bem-sucedido e eficiente.
Identificação de Objeto
A partir de imagens, a localização exata do dano é identificada com precisão e localizada por desenho caixas delimitadoras em torno de cada dano detectado. Para tornar esse processo mais ágil e rápido, existem técnicas que unem localização e classificação. Permite gerar uma caixa delimitadora e uma classe separada para cada objeto identificado.
segmentação:
Uma vez que os objetos são identificados e classificados, a segmentação também é feita. A segmentação binária é usada quando há a necessidade de separar o que está em primeiro plano do que está em segundo plano.
Como treinar modelos de ML para detectar danos em veículos
Para treinar modelos de ML para detectar danos em veículos, você precisa de um conjunto de dados diversificado de precisão imagens anotadas e vídeos. Sem dados altamente precisos e rotulados com precisão, o modelo de aprendizado de máquina não poderá detectar danos. É essencial ter anotadores em loop e ferramentas de anotação para verificar a qualidade dos dados.
Treine os modelos para procurar esses três parâmetros:
- Verificando se há danos ou não
- Localizando o dano – identificando a posição exata do dano no veículo
- Avaliar a gravidade do dano com base em sua localização, necessidade de reparos e tipo de dano.
Uma vez identificado, classificado e segmentado o dano ao veículo, é fundamental treinar o modelo para buscar padrões e analisá-los. O conjunto de dados de treinamento deve ser executado por meio de um algoritmo de ML que analisará e interpretará os dados.
Conjuntos de dados de imagem e vídeo de detecção de danos em veículos prontos para uso para treinar seu modelo de visão computacional mais rapidamente
Desafios na detecção de danos em veículos
Ao criar um programa de detecção de danos em veículos, os desenvolvedores podem enfrentar vários desafios na aquisição de conjuntos de dados, rotulagem e pré-processamento. Vamos entender alguns dos desafios mais comuns enfrentados pelas equipes.
Aquisição adequada Dados de treinamento
Como as imagens do mundo real de danos veiculares são obrigadas a ter materiais refletivos e superfícies metálicas, esses reflexos encontrados nas fotos podem ser interpretados erroneamente como danos.
Além disso, o conjunto de dados deve ter diversas imagens tiradas em ambientes variados para obter um conjunto verdadeiramente abrangente de imagens relevantes. Somente onde houver uma variedade no conjunto de dados, o modelo poderá fazer previsões precisas.
Não há banco de dados público de veículos danificados que possam ser usados para fins de treinamento. Para enfrentar esse desafio, você pode coletar imagens vasculhando a internet ou trabalhar com carros companhias de seguros – que terá um repositório de imagens de carros quebrados.
Pré-processamento de Imagens
As imagens de danos ao veículo provavelmente seriam tiradas em ambientes não controlados, fazendo com que as imagens parecessem desfocadas, borradas ou muito brilhantes. É essencial pré-processar as imagens ajustando o brilho, reduzindo o tamanho, removendo o excesso de ruído, etc.
Para lidar com problemas de reflexão nas imagens, a maioria dos modelos usa técnicas de segmentação semântica e de instância.
Falsos positivos
Existe um alto risco de obter sinais falsos positivos ao avaliar os danos no veículo. O modelo de IA pode identificar erroneamente danos quando não há nenhum. Esse desafio pode ser mitigado usando um modelo de identificação e classificação de duas camadas. O primeiro passo seria apenas a classificação binária – classificando os dados entre apenas duas categorias – nas imagens. Quando o sistema identificar que o veículo foi danificado, o segundo nível entrará em vigor. Ele começará a identificar o tipo de dano ao carro.
Como Shaip ajuda?
Sendo a líder de mercado, a Shaip oferece conjuntos de dados de treinamento personalizados e de alta qualidade para empresas que criam baseados em IA Modelos de detecção de danos em veículos. Nosso processo de criação do conjunto de dados para treinar seu modelo de ML passa por várias etapas.
Recolha de Dados
A primeira etapa na construção de um conjunto de dados de treinamento é obter imagens e vídeos relevantes e autênticos de várias fontes. Entendemos que quanto mais diversificado for o conjunto de dados que fizermos, melhor será o modelo de ML. Nosso conjunto de dados contém fotos e vídeos de vários ângulos e locais para criar dados altamente categorizados.
Licenciamento de dados
Autenticação do dados coletados é um passo crucial na construção de um reivindicações de seguro modelo e reduzindo o risco para as seguradoras. Para acelerar o treinamento de ML, a Shaip também oferece conjuntos de dados prontos para uso para ajudar a treinar a detecção de danos mais rapidamente. Além disso, nosso conjunto de dados também possui fotos e vídeos de veículos e carros danificados, independentemente dos modelos e marcas.
Anotação de imagem/vídeo
Processamento de reivindicações os modelos devem ser capazes de detectar objetos automaticamente, identificar os danos e avaliar sua gravidade no mundo real. Uma vez que as imagens e vídeo são divididos em componentes, eles são anotados por nossos especialistas de domínio treinados com a ajuda de um algoritmo baseado em IA. Nossos experientes anotadores rotulam milhares de imagens e segmentos de vídeo que se concentram na identificação precisa de amassados, danos a peças do carro, rachaduras ou fendas nos painéis internos e externos do carro.
Segmentação
Quando o processo de anotação de dados é concluído, ocorre a segmentação dos dados. Idealmente, a segmentação ou classificação ocorre com base em seções danificadas ou não danificadas, na gravidade do dano e no lado ou área do dano – para-choque, farol, porta, arranhão, amassados, vidro quebrado e muito mais.
Você está pronto para testar seu modelo de detecção de danos ao veículo?
Na Shaip, fornecemos conjuntos de dados abrangentes de danos em veículos projetados para atender às necessidades específicas dos modelos de detecção de danos em veículos e garantir processamento mais rápido de reivindicações.
Nossos experientes anotadores e modelos human-in-the-loop garantem qualidade confiável e precisão de alto nível em nosso trabalho anotado.
Gostaria de saber mais? Contate-nos Hoje.
