Akili Bandia imeeneza manufaa na ustadi wake kwa nyanja kadhaa, na mojawapo ya matumizi mapya ya teknolojia hii ya hali ya juu ni kugundua uharibifu wa magari. Kudai uharibifu wa gari ni shughuli kubwa inayotumia wakati.
Zaidi ya hayo, daima kuna uwezekano wa kuvuja kwa madai - tofauti kati ya utatuzi wa madai yaliyonukuliwa na halisi.
Uidhinishaji wa dai unategemea ukaguzi wa kuona, uchanganuzi wa ubora, na uthibitishaji kama kanuni ya jumla ya kidole gumba. Tathmini inapochelewa au si sahihi, inakuwa changamoto kushughulikia madai. Bado, uharibifu wa gari otomatiki kugundua inafanya uwezekano wa kuharakisha ukaguzi, uthibitishaji, na usindikaji wa madai.
Utambuzi wa Uharibifu wa Gari ni nini?
Ajali na uharibifu mdogo wa gari ni jambo la kawaida sana sekta ya magari. Walakini, shida huibuka tu wakati kuna dai la bima. Kwa mujibu wa Ripoti ya Mwaka ya Kitengo cha Uchunguzi wa Ulaghai 2021 iliyotolewa na Serikali ya Michigan, ulaghai wa madai ya magari uliongeza karibu $7.7 bilioni kama malipo ya ziada kwa madai ya majeraha ya magari. Bima za Juu za Auto hupoteza karibu dola bilioni 29 kila mwaka katika uvujaji wa malipo.
Utambuzi wa uharibifu wa gari hutumia kujifunza kwa mashine kanuni za kugundua kiotomatiki mwili wa nje wa gari na kutathmini majeraha yake na kiwango cha uharibifu. Uharibifu wa gari hutambuliwa sio tu kwa madhumuni ya bima lakini pia kwa makadirio ya gharama ya ukarabati, kwa kutumia maono ya kompyuta na zana za usindikaji wa picha.
Jinsi ya Kuunda Mfano wa ML unaoendeshwa na AI kwa Utambuzi wa Uharibifu wa Gari?
Nguvu seti ya data ya mafunzo ni muhimu kwa modeli ya kugundua uharibifu wa gari ya ML iliyofanikiwa na bora.
Kitambulisho cha Kitu
Kutoka kwa picha, eneo halisi la uharibifu linatambuliwa kwa usahihi na limewekwa ndani kwa kuchora masanduku ya kufunga karibu na kila uharibifu uliogunduliwa. Ili kufanya mchakato huu kurahisishwa na kwa haraka, kuna mbinu za kuleta ujanibishaji na uainishaji pamoja. Inaruhusu kutoa kisanduku tofauti cha kufunga na darasa kwa kila kitu kilichotambuliwa.
Mkato:
Mara tu vitu vimetambuliwa na kuainishwa, mgawanyiko pia unafanywa. Segmentation ya binary hutumiwa wakati kuna haja ya kutenganisha vitu vilivyo mbele na mandharinyuma.
Jinsi ya kutoa mafunzo kwa mifano ya ML kugundua uharibifu wa gari
Ili kutoa mafunzo kwa miundo ya ML kutambua uharibifu wa gari, unahitaji mkusanyiko wa data mbalimbali kwa usahihi picha zenye maelezo na video. Bila data sahihi sana na yenye lebo ipasavyo, muundo wa mashine ya kujifunza hautaweza kugundua uharibifu. Ni muhimu kuwa na vifafanuzi vya kibinadamu na zana za ufafanuzi kuangalia ubora wa data.
Funza mifano kutafuta vigezo hivi vitatu:
- Kuangalia kama kuna uharibifu au la
- Ujanibishaji wa uharibifu - kutambua nafasi halisi ya uharibifu kwenye gari
- Tathmini ya ukali wa uharibifu kulingana na eneo lake, hitaji la ukarabati na aina ya uharibifu.
Mara uharibifu wa gari unapotambuliwa, kuainishwa, na kugawanywa, ni muhimu kufundisha modeli kutafuta ruwaza na kuzichanganua. Seti ya data ya mafunzo inapaswa kuendeshwa kupitia algoriti ya ML ambayo itachambua na kutafsiri data.
Picha na seti za data za kugundua uharibifu wa gari nje ya rafu ili kutoa mafunzo kwa muundo wa maono ya kompyuta yako kwa haraka zaidi
Changamoto katika Ugunduzi wa Uharibifu wa Gari
Wakati wa kuunda mpango wa kutambua uharibifu wa gari, wasanidi programu wanaweza kukabili changamoto kadhaa katika kupata hifadhidata, kuweka lebo na kuchakata mapema. Hebu tuelewe baadhi ya changamoto za kawaida zinazokabili timu.
Ununuzi sahihi Takwimu za mafunzo
Kwa kuwa picha za ulimwengu halisi za uharibifu wa magari ni lazima ziwe na nyenzo za kuakisi na nyuso za metali, uakisi huu unaopatikana kwenye picha unaweza kueleweka kimakosa kama uharibifu.
Zaidi ya hayo, mkusanyiko wa data unapaswa kuwa na picha mbalimbali zilizopigwa katika mazingira mbalimbali ili kufikia seti ya kina ya picha zinazofaa. Pale tu ambapo kuna anuwai katika mkusanyiko wa data ndipo modeli itaweza kufanya ubashiri sahihi.
Hakuna hifadhidata ya umma ya magari yaliyoharibika ambayo yanaweza kutumika kwa madhumuni ya mafunzo. Ili kukabiliana na changamoto hii, unaweza kukusanya picha zinazovinjari mtandaoni au kufanya kazi na gari makampuni ya bima - ambaye atakuwa na hifadhi ya picha za gari zilizovunjika.
Usindikaji wa awali wa Picha
Picha za uharibifu wa gari huenda zingepigwa katika mazingira yasiyodhibitiwa, na kufanya picha zionekane zisizo na umakini, ukungu, au kung'aa sana. Ni muhimu kuchakata picha kwa kurekebisha mwangaza, kupunguza, kuondoa kelele nyingi, nk.
Ili kushughulikia maswala ya kuakisi katika picha, miundo mingi hutumia mbinu za kisemantiki na mifano ya kugawanya.
Chanya za Uwongo
Kuna hatari kubwa ya kupata ishara chanya za uwongo wakati wa kutathmini uharibifu wa gari. Mfano wa AI unaweza kutambua uharibifu kwa uwongo wakati hakuna. Changamoto hii inaweza kupunguzwa kwa kutumia kitambulisho cha tabaka mbili na modeli ya uainishaji. Hatua ya kwanza ingechukua uainishaji wa binary pekee - kuainisha data kati ya kategoria mbili pekee - kwenye picha. Wakati mfumo unapotambua kuwa gari limeharibiwa, safu ya pili itafanya kazi. Itaanza kutambua aina ya uharibifu wa gari.
Je, Shaip inasaidiaje?
Akiwa kiongozi wa soko, Shaip anatoa hifadhidata za mafunzo za hali ya juu na zilizobinafsishwa kwa biashara zinazounda AI-msingi. Aina za kugundua uharibifu wa gari. Mchakato wetu wa kuunda mkusanyiko wa data wa kufunza muundo wako wa ML unapitia hatua mbalimbali.
Ukusanyaji wa Takwimu
Hatua ya kwanza katika kuunda seti ya data ya mafunzo ni kupata picha na video zinazofaa na halisi kutoka kwa vyanzo kadhaa. Tunaelewa kuwa kadiri seti mbalimbali za data tunazotengeneza, ndivyo muundo wa ML ulivyo bora zaidi. Seti yetu ya data ina picha na video kutoka pembe na maeneo kadhaa ili kuunda data iliyoainishwa sana.
Leseni ya Takwimu
Kuthibitisha data zilizokusanywa ni hatua muhimu katika kujenga utabiri madai ya bima mfano na kupunguza hatari kwa makampuni ya bima. Ili kuharakisha mafunzo ya ML, Shaip pia hutoa hifadhidata zisizo kwenye rafu ili kusaidia ugunduzi wa uharibifu katika mafunzo kwa haraka zaidi. Zaidi ya hayo, mkusanyiko wetu wa data pia una picha na video za magari na magari yaliyoharibika bila kujali miundo na chapa.
Maelezo ya Picha/Video
Uchakataji wa madai miundo inapaswa kuwa na uwezo wa kutambua vitu kiotomatiki, kutambua uharibifu, na kutathmini ukali wake katika ulimwengu halisi. Mara picha na video zimegawanywa katika vipengele, vinafafanuliwa na wataalam wetu wa kikoa waliofunzwa kwa usaidizi wa algoriti inayotegemea AI. Wachambuzi wetu wenye uzoefu huweka maelfu ya picha na sehemu za video ambazo zinalenga kutambua kwa usahihi denti, uharibifu wa sehemu za gari, nyufa, au nyufa kwenye paneli za ndani na nje za gari.
Sehemu
Wakati mchakato wa ufafanuzi wa data umekamilika, mgawanyiko wa data hufanyika. Kwa hakika, mgawanyiko au uainishaji hutokea kwa kuzingatia uharibifu au sehemu zisizoharibika, ukali wa uharibifu, na upande au eneo la uharibifu - bumper, taa ya kichwa, mlango, mwanzo, dents, kioo kilichovunjika, na zaidi.
Je, uko tayari kujaribu Kielelezo chako cha Kugundua Uharibifu wa Gari?
Huko Shaip, tunatoa seti za kina za uharibifu wa gari iliyoundwa ili kukidhi mahitaji mahususi ya miundo ya Kugundua Uharibifu wa Magari na kuhakikisha usindikaji haraka ya madai.
Wachambuzi wetu wenye uzoefu na miundo ya binadamu-katika-kitanzi huhakikisha ubora wa kuaminika na usahihi wa hali ya juu katika kazi yetu ya ufafanuzi.
Unataka kujua zaidi? Wasiliana nasi Leo.
