Mae Deallusrwydd Artiffisial wedi lledaenu ei ddefnyddioldeb a'i soffistigedigrwydd i sawl maes, ac un cymhwysiad newydd o'r fath o'r dechnoleg uwch hon yw canfod difrod cerbydau. Mae hawlio difrod car yn weithgaredd sy'n cymryd llawer o amser.
At hynny, mae posibilrwydd bob amser y bydd hawliadau’n gollwng – y gwahaniaeth rhwng y setliad hawliadau a ddyfynnwyd a’r setliad hawliadau gwirioneddol.
Mae cymeradwyo hawliad yn dibynnu ar archwiliad gweledol, dadansoddi ansawdd, a dilysu fel rheol gyffredinol. Wrth i'r asesiad fynd yn hwyr neu'n anghywir, daw'n her i brosesu'r hawliadau. Ond eto, difrod cerbydau awtomataidd canfod yn ei gwneud hi'n bosibl cyflymu'r broses archwilio, dilysu a phrosesu hawliadau.
Beth yw Canfod Difrod Cerbyd?
Mae damweiniau a mân ddifrod i gerbydau yn eithaf cyffredin yn y sector modurol. Fodd bynnag, dim ond pan fydd hawliad yswiriant y bydd materion yn codi. Yn ôl y 2021 Adroddiad Blynyddol yr Uned Ymchwilio i Dwyll a ryddhawyd gan Lywodraeth Michigan, ychwanegodd twyll hawliadau ceir bron i $7.7 biliwn mewn taliadau gormodol at hawliadau anafiadau ceir. Collodd y prif yswirwyr ceir bron i $29 biliwn bob blwyddyn mewn gollyngiadau premiwm.
Mae canfod difrod i gerbydau yn defnyddio dysgu peiriant algorithmau i ganfod corff allanol cerbyd yn awtomatig ac asesu ei anafiadau a maint y difrod. Mae difrod i'r car yn cael ei nodi nid yn unig at ddibenion yswiriant ond hefyd ar gyfer amcangyfrif costau atgyweirio, defnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol ac offer prosesu delweddu.
Sut i Adeiladu Model ML wedi'i bweru gan AI ar gyfer Canfod Difrod Cerbyd?
Cadarn set ddata hyfforddiant yn hollbwysig ar gyfer model canfod difrod car ML llwyddiannus ac effeithlon.
Adnabod Gwrthrychau
O'r delweddau, mae union leoliad y difrod yn cael ei nodi'n gywir a'i leoleiddio trwy luniad rhwymo blychau o gwmpas pob difrod a ganfyddir. I wneud y broses hon yn symlach ac yn gyflymach, mae technegau i ddod â lleoleiddio a dosbarthu ynghyd. Mae'n caniatáu cynhyrchu blwch ffiniol ar wahân a dosbarth ar gyfer pob gwrthrych a nodir.
segmentu:
Unwaith y bydd y gwrthrychau yn cael eu hadnabod a'u dosbarthu, mae segmentu hefyd yn cael ei wneud. Defnyddir segmentu deuaidd pan fo angen gwahanu'r pethau yn y blaendir o'r cefndir.
Sut i hyfforddi modelau ML i ganfod difrod i gerbydau
I hyfforddi modelau ML i ganfod difrod cerbyd, mae angen set ddata amrywiol o gywir delweddau anodedig a fideos. Heb data hynod gywir ac wedi'i labelu'n fanwl gywir, ni fydd y model dysgu peiriant yn gallu canfod iawndal. Mae'n hanfodol cael anodyddion dynol-mewn-dolen ac offer anodi i wirio ansawdd y data.
Hyfforddwch y modelau i chwilio am y tri pharamedr hyn:
- Gwirio a oes difrod ai peidio
- Lleoli'r difrod - nodi union leoliad y difrod ar y cerbyd
- Asesu difrifoldeb y difrod yn seiliedig ar ei leoliad, yr angen am atgyweiriadau, a'r math o ddifrod.
Unwaith y bydd y difrod i'r cerbyd wedi'i nodi, ei ddosbarthu a'i segmentu, mae'n hanfodol hyfforddi'r model i chwilio am batrymau a'u dadansoddi. Dylid rhedeg y set ddata hyfforddi trwy algorithm ML a fydd yn dadansoddi ac yn dehongli'r data.
Setiau data delwedd a fideo canfod difrod cerbyd oddi ar y silff i hyfforddi'ch model golwg cyfrifiadurol yn gyflymach
Heriau Canfod Difrod Cerbyd
Wrth adeiladu rhaglen canfod difrod i gerbydau, gall datblygwyr wynebu sawl her wrth gaffael setiau data, labelu a rhagbrosesu. Gadewch i ni ddeall rhai o'r heriau mwyaf cyffredin a wynebir gan dimau.
Caffael priodol Data hyfforddi
Gan fod delweddau'r byd go iawn o ddifrod cerbydau yn sicr o fod â deunyddiau adlewyrchol ac arwynebau metelaidd, efallai y bydd yr adlewyrchiadau hyn a geir yn y lluniau yn cael eu camddehongli fel difrod.
Ar ben hynny, dylai'r set ddata gynnwys delweddau amrywiol wedi'u cymryd mewn amgylcheddau amrywiol i gyflawni set wirioneddol gynhwysfawr o ddelweddau perthnasol. Dim ond lle mae amrywiaeth yn y set ddata y bydd y model yn gallu gwneud rhagfynegiadau cywir.
Nid oes cronfa ddata gyhoeddus o gerbydau wedi'u difrodi y gellir eu defnyddio at ddibenion hyfforddi. I wrthsefyll yr her hon, gallwch naill ai gasglu delweddau yn sgwrio'r rhyngrwyd neu weithio gyda char cwmnïau yswiriant – pwy fydd â storfa o ddelweddau ceir wedi torri.
Rhagbrosesu Delweddau
Mae'n debyg y byddai delweddau difrod cerbyd yn cael eu cymryd mewn amgylcheddau heb eu rheoli, gan wneud i'r delweddau ymddangos allan o ffocws, yn aneglur, neu'n rhy llachar. Mae'n hanfodol rhagbrosesu'r delweddau trwy addasu'r disgleirdeb, lleihau maint, dileu sŵn gormodol, ac ati.
Er mwyn ymdrin â materion myfyrio yn y delweddau, mae'r rhan fwyaf o fodelau yn defnyddio technegau segmentu semantig ac enghraifft.
Positif Ffug
Mae risg uchel o gael arwyddion positif ffug wrth asesu difrod i gerbydau. Efallai y bydd y model AI yn nodi difrod ar gam pan nad oes un. Gellir lliniaru'r her hon gan ddefnyddio model adnabod a dosbarthu dwy haen. Byddai'r cam cyntaf yn ymgymryd â dosbarthiad deuaidd yn unig - dosbarthu data rhwng dau gategori yn unig - ar y delweddau. Pan fydd y system yn nodi bod y cerbyd wedi'i ddifrodi, bydd yr ail haen yn effeithio. Bydd yn dechrau nodi'r math o ddifrod i'r car.
Sut Mae Shaip yn Helpu?
Gan ei fod yn arweinydd y farchnad, mae Shaip yn darparu setiau data hyfforddi arbennig o ansawdd uchel ac wedi'u teilwra i fusnesau sy'n adeiladu ar sail AI Modelau canfod difrod i gerbydau. Mae ein proses o greu'r set ddata ar gyfer hyfforddi'ch model ML yn mynd trwy gamau amrywiol.
Casglu data
Y cam cyntaf wrth adeiladu set ddata hyfforddi yw caffael delweddau a fideos perthnasol a dilys o sawl ffynhonnell. Rydym yn deall po fwyaf amrywiol yw'r set ddata a wnawn, y gorau yw'r model ML. Mae ein set ddata yn cynnwys lluniau a fideos o sawl ongl a lleoliad i adeiladu data sydd wedi'u categoreiddio'n fawr.
Trwyddedu Data
Dilysu y data a gasglwyd yn gam hanfodol i adeiladu rhagweladwy hawliadau yswiriant model a lleihau'r risg i gwmnïau yswiriant. Er mwyn cyflymu hyfforddiant ML, mae Shaip hefyd yn cynnig setiau data oddi ar y silff i helpu i hyfforddi canfod difrod yn gyflymach. Ar ben hynny, mae gan ein set ddata hefyd luniau a fideos o gerbydau a cheir sydd wedi'u difrodi waeth beth fo'r modelau a'r brand.
Anodi Delwedd/Fideo
Prosesu hawliadau dylai modelau allu canfod gwrthrychau yn awtomatig, nodi'r difrod, ac asesu ei ddifrifoldeb yn y byd go iawn. Unwaith y bydd y delweddau a fideo yn cael eu torri i lawr yn gydrannau, maent yn cael eu hanodi gan ein harbenigwyr parth hyfforddedig gyda chymorth algorithm seiliedig ar AI. Mae ein hanodyddion profiadol yn labelu miloedd o ddelweddau a segmentau fideo sy'n canolbwyntio ar adnabod dolciau yn gywir, difrod i rhannau ceir, craciau, neu holltau ym mhanelau mewnol ac allanol y car.
Segmentu
Pan fydd y broses anodi data wedi'i chwblhau, mae segmentu'r data yn digwydd. Yn ddelfrydol, mae segmentiad neu ddosbarthiad yn digwydd yn seiliedig ar ddifrod neu rannau heb eu difrodi, difrifoldeb y difrod, ac ochr neu ardal y difrod - bumper, lamp pen, drws, crafu, tolciau, gwydr wedi torri, a mwy.
Ydych chi'n barod i brofi eich Model Canfod Difrod Cerbyd?
Yn Shaip, rydym yn darparu setiau data difrod cerbydau cynhwysfawr sydd wedi'u cynllunio i ddiwallu anghenion penodol modelau Canfod Difrod Cerbyd a sicrhau prosesu cyflymach o hawliadau.
Mae ein hanodyddion profiadol a modelau dynol-yn-y-dolen yn sicrhau ansawdd dibynadwy a chywirdeb o'r radd flaenaf yn ein gwaith anodedig.
Eisiau gwybod mwy? Cysylltu â ni Today.
