Анотація зображень транспортних засобів для страхових випадків, оцінки ремонту та огляду автопарку на основі штучного інтелекту — тематичне дослідження
Як Shaip створив спеціалізовану анотацію пошкоджень транспортних засобів, що поєднує сегментацію полігонами кожної частини кузова з класифікацією пошкоджень за 11 класами та рекомендаціями щодо ремонту на рівні компонентів — створену як набір даних виробничого рівня для автоматизованої обробки страхових претензій та штучного інтелекту для перевірки транспортних засобів.
Огляд проекту
Оскільки штучний інтелект у страхуванні та автомобільній сфері переходить до автоматизованої оцінки страхових випадків та огляду транспортних засобів, клієнту потрібен був конвеєр анотацій, здатний сегментувати кожну частину кузова транспортного засобу разом із детальною класифікацією пошкоджень — на рівні деталізації, який підтримує рекомендації щодо ремонту на рівні компонентів.
Shaip створив комплексний конвеєр анотацій, що охоплює сегментацію полігонів частин кузова, класифікацію пошкоджень за 11 класами, позначення атрибутів тяжкості, місця розташування та ремонту, а також багаторівневий аналіз пошкоджень, створюючи готові до моделювання набори даних для автоматизованого огляду транспортних засобів та штучного інтелекту для страхових претензій.
Основна статистика
Покриття частин тіла
Повний екстер'єр
Класи пошкоджень
11
Шари атрибутів
4
Ремонтні теги
Типи 4
Виклики
- Сегментування кожна частина тіла — бампери, двері, фари, крила, литі диски, дзеркала, стійки
- Класифікація 11 різних типів пошкоджень — подряпина, вм'ятина, тріщина, розбиття, відшаровування фарби, іржа, відсутня деталь, розбите скло
- Відмінність незначні пошкодження від поверхневих відблисків, бруду та тіней
- Обробка перекривання типів пошкоджень на одній панелі з кількома тегами
- Генерація рекомендації щодо ремонту на рівні компонентів — полірувати, перефарбовувати, оббивати панелі, замінювати
Рішення
Сегментація полігонів частин тіла
Кожна видима частина кузова кожного автомобіля була окремо анотована за допомогою точної багатокутної сегментації або обмежувальних рамок, що охоплювало всю зовнішню структуру — передній та задній бампери, капот, багажник, дах, переднє та заднє лобове скло, бічні вікна, ліві та праві двері, крила, бічні дзеркала, фари, задні ліхтарі, решітку радіатора, стійки, бічні пороги, колісні арки та легкосплавні диски.
Класифікація пошкоджень 11-го класу
Кожна анотована частина кузова була позначена детальною класифікацією пошкоджень, що охоплює відсутність пошкоджень, легкі подряпини, глибокі подряпини, вм'ятини, тріщини, осколки, відшаровування фарби, іржу, деформацію, відсутні деталі та розбите скло. Ця детальна таксономія пошкоджень підтримує сортування ремонту на рівні компонентів на наступних етапах.
Багаторівневий аналіз пошкоджень
До кожної анотації було застосовано додаткові контекстуальні атрибути, що охоплюють ступінь пошкодження (незначне, помірне, серйозне), місце пошкодження на деталі (верх, центр, низ, лівий край, правий край), рекомендації щодо ремонту (полірування, перефарбування, пошкодження панелі, заміна) та загальну оцінку стану деталі. Таке багаторівневе тегування дозволяє моделі штучного інтелекту генерувати рекомендації щодо ремонту на рівні компонентів безпосередньо з даних зображення.
Тонка диференціація пошкоджень
Анотатори дотримувалися суворих візуальних рекомендацій, щоб розрізняти типи подряпин, глибину вм'ятин та візерунки тріщин на різних матеріалах поверхні автомобіля, включаючи металеві панелі, пластикові бампери та скляні компоненти. Легкі подряпини та потертості фарби ретельно відрізнялися від звичайних відблисків на поверхні або слідів бруду.
Крайні випадки та панелі з множинними пошкодженнями
До крайніх випадків належали пошкодження на криволінійних поверхнях, що вимагають високоточної трасування полігонів, сильно пошкоджені транспортні засоби з кількома перекриваючими типами пошкоджень на одній панелі, старі та свіжі пошкодження, що розрізняються за ознаками окислення поверхні та стану фарби, а також пошкодження, видимі у відблисках або під екстремальними кутами зйомки. Зовнішні зображення додавали складності через інтерференцію тіней та відблиски на металевих поверхнях.
Обсяг проекту
| Тип набору даних | Покриття | Класи пошкоджень | Рівні тяжкості | Ремонтні теги | Методи |
|---|---|---|---|---|---|
| Пошкодження транспортного засобу + частини кузова | Повний екстер'єр | Класи 11 | 3 (незначний / середній / важкий) | 4 (полірування / перефарбування / обробка панелей / заміна) | Багатокутник + коробка |
Результати
- Створений a конвеєр сегментації всіх зовнішніх частин кузова з класифікацією пошкоджень
- Стандартизований Таксономія пошкоджень 11-го класу від подряпини до відсутньої частини
- Доставлений 4-рівневий аналіз пошкоджень (важкість, місцезнаходження, рекомендація щодо ремонту, оцінка стану)
- Реалізовано тонка диференціація пошкоджень розрізнення пошкоджень від відблисків та бруду
- Увімкнув клієнта автоматизація страхових випадків, оцінка ремонту, огляд автопарку та оцінка вживаних автомобілів AI
Загалом, Shaip допоміг перетворити складну вимогу до анотації пошкоджень транспортних засобів на структурований, готовий до виробництва конвеєр — такий, що здатний підтримувати автоматизовану оцінку страхових випадків, оцінку вартості ремонту, автоматизацію огляду автопарку та оцінку вживаних автомобілів на основі штучного інтелекту з інтелектом ремонту на рівні компонентів.
Система обробки пошкоджень транспортних засобів Shaip забезпечила саме те, що було потрібно для нашої автоматизації претензій — сегментацію кожної частини кузова, класифікацію кожного типу пошкодження та позначку кожної рекомендації щодо ремонту. Деталізація безпосередньо вплинула на швидші та точніші рішення щодо претензій.
