आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने अपनी उपयोगिता और परिष्कार को कई क्षेत्रों में फैलाया है, और इस उन्नत तकनीक का ऐसा ही एक नया अनुप्रयोग वाहनों की क्षति का पता लगा रहा है। कार क्षति का दावा करना काफी समय लेने वाली गतिविधि है।
इसके अलावा, दावों के लीक होने की संभावना हमेशा बनी रहती है - उद्धृत और वास्तविक दावों के निपटान के बीच का अंतर।
दावा अनुमोदन सामान्य नियम के रूप में दृश्य निरीक्षण, गुणवत्ता विश्लेषण और सत्यापन पर निर्भर करता है। चूंकि मूल्यांकन में देरी या गलत हो जाता है, इसलिए दावों को संसाधित करना एक चुनौती बन जाता है। अभी तक, स्वचालित वाहन क्षति खोज निरीक्षण, सत्यापन और दावों के प्रसंस्करण में तेजी लाना संभव बनाता है।
वाहन क्षति जांच क्या है?
में दुर्घटनाएं और मामूली वाहन क्षति काफी आम हैं ऑटोमोटिव सेक्टर. हालाँकि, समस्याएँ तभी सामने आती हैं जब बीमा क्लेम होता है। के मुताबिक 2021 धोखाधड़ी जांच इकाई की वार्षिक रिपोर्ट मिशिगन सरकार द्वारा जारी, ऑटोमोबाइल क्लेम फ्रॉड ने ऑटो इंजरी क्लेम में लगभग $7.7 बिलियन अतिरिक्त भुगतान जोड़ा। प्रीमियम लीकेज में शीर्ष ऑटो-बीमाकर्ताओं को हर साल करीब $29 बिलियन का नुकसान हुआ।
वाहन क्षति का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है एल्गोरिदम स्वचालित रूप से एक वाहन के बाहरी शरीर का पता लगाने और उसकी चोटों और क्षति की सीमा का आकलन करने के लिए। कार के नुकसान की पहचान न केवल बीमा उद्देश्यों के लिए की जाती है बल्कि मरम्मत लागत अनुमान के लिए भी की जाती है कंप्यूटर दृष्टि और इमेजिंग प्रसंस्करण उपकरण।
वाहन क्षति का पता लगाने के लिए एआई-संचालित एमएल मॉडल का निर्माण कैसे करें?
एक मजबूत प्रशिक्षण डेटासेट महत्वपूर्ण है एक सफल और कुशल एमएल कार क्षति पहचान मॉडल के लिए।
वस्तु पहचान
छवियों से, क्षति के सटीक स्थान को सटीक रूप से पहचाना जाता है और ड्राइंग द्वारा स्थानीयकृत किया जाता है बाउंडिंग बॉक्स प्रत्येक के आसपास क्षति का पता चला। इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित और तेज़ बनाने के लिए स्थानीयकरण और वर्गीकरण को एक साथ लाने की तकनीकें हैं। यह प्रत्येक पहचानी गई वस्तु के लिए एक अलग बाउंडिंग बॉक्स और क्लास बनाने की अनुमति देता है।
विभाजन:
एक बार वस्तुओं की पहचान और वर्गीकरण हो जाने के बाद, विभाजन भी किया जाता है। बाइनरी सेगमेंटेशन का उपयोग तब किया जाता है जब अग्रभूमि में चीजों को पृष्ठभूमि से अलग करने की आवश्यकता होती है।
वाहन क्षति का पता लगाने के लिए एमएल मॉडल को कैसे प्रशिक्षित करें
वाहन क्षति का पता लगाने के लिए एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, आपको सटीक रूप से विविध डेटासेट की आवश्यकता होती है एनोटेट छवियां और वीडियो। बिना अत्यधिक सटीक और सटीक लेबल वाला डेटा, मशीन लर्निंग मॉडल नुकसान का पता लगाने में सक्षम नहीं होगा। मानव-इन-लूप एनोटेटर और एनोटेशन टूल के लिए डेटा गुणवत्ता की जांच करना आवश्यक है।
इन तीन मापदंडों को देखने के लिए मॉडलों को प्रशिक्षित करें:
- जांच की जा रही है कि नुकसान हुआ है या नहीं
- क्षति का स्थानीयकरण - वाहन पर क्षति की सटीक स्थिति की पहचान करना
- क्षति के स्थान, मरम्मत की आवश्यकता और क्षति के प्रकार के आधार पर क्षति की गंभीरता का आकलन करना।
एक बार वाहन की क्षति की पहचान, वर्गीकरण और खंडित हो जाने के बाद, मॉडल को पैटर्न देखने और उनका विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित करना आवश्यक है। प्रशिक्षण डेटासेट को एमएल एल्गोरिदम के माध्यम से चलाया जाना चाहिए जो डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करेगा।
अपने कंप्यूटर विज़न मॉडल को तेज़ी से प्रशिक्षित करने के लिए ऑफ़-द-शेल्फ वाहन क्षति का पता लगाने वाली छवि और वीडियो डेटासेट
वाहन क्षति का पता लगाने में चुनौतियां
वाहन क्षति का पता लगाने वाले कार्यक्रम का निर्माण करते समय, डेवलपर्स को डेटासेट, लेबलिंग और प्रीप्रोसेसिंग की खरीद में कई चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है। आइए टीमों द्वारा सामना की जाने वाली कुछ सबसे आम चुनौतियों को समझते हैं।
उचित उपार्जन प्रशिक्षण जानकारी
चूंकि वाहनों की क्षति की वास्तविक दुनिया की छवियों में परावर्तक सामग्री और धातु की सतहें होती हैं, इसलिए चित्रों में पाए जाने वाले इन प्रतिबिंबों को क्षति के रूप में गलत समझा जा सकता है।
इसके अलावा, प्रासंगिक छवियों का वास्तव में व्यापक सेट प्राप्त करने के लिए डेटासेट में विभिन्न वातावरणों में ली गई विविध छवियां होनी चाहिए। डेटासेट में विविधता होने पर ही मॉडल सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम होगा।
क्षतिग्रस्त वाहनों का कोई सार्वजनिक डेटाबेस नहीं है जिसका उपयोग प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए किया जा सके। इस चुनौती का मुकाबला करने के लिए, आप या तो इंटरनेट खंगालने वाली छवियों को इकट्ठा कर सकते हैं या कार के साथ काम कर सकते हैं बीमा कंपनियां - जिसके पास टूटी हुई कार की छवियों का भंडार होगा।
छवियों का प्रीप्रोसेसिंग
वाहन क्षति छवियों को शायद अनियंत्रित वातावरण में लिया जाएगा, जिससे छवियां फोकस से बाहर, धुंधली, या बहुत उज्ज्वल दिखाई देंगी। चमक को समायोजित करके, घटाकर, अतिरिक्त शोर को हटाकर, आदि छवियों को प्रीप्रोसेस करना आवश्यक है।
छवियों में प्रतिबिंब मुद्दों को संभालने के लिए, अधिकांश मॉडल सिमेंटिक और इंस्टेंस सेगमेंटेशन तकनीकों का उपयोग करते हैं।
झूठी सकारात्मक
वाहन क्षति का आकलन करते समय झूठे सकारात्मक संकेत मिलने का उच्च जोखिम होता है। जब कोई नुकसान नहीं होता है तो एआई मॉडल गलत तरीके से नुकसान की पहचान कर सकता है। दो स्तरीय पहचान और वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करके इस चुनौती को कम किया जा सकता है। पहला कदम केवल बाइनरी वर्गीकरण - छवियों पर केवल दो श्रेणियों के बीच डेटा वर्गीकृत करना होगा। जब सिस्टम यह पहचान लेता है कि वाहन क्षतिग्रस्त हो गया है, तो दूसरा स्तर प्रभावी होगा। यह कार को हुए नुकसान के प्रकार की पहचान करना शुरू कर देगा।
शिप कैसे मदद करता है?
मार्केट लीडर होने के नाते, शैप एआई-आधारित बनाने वाले व्यवसायों के लिए असाधारण उच्च-गुणवत्ता और अनुकूलित प्रशिक्षण डेटासेट वितरित करता है वाहन क्षति का पता लगाने वाले मॉडल. आपके ML मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटासेट बनाने की हमारी प्रक्रिया विभिन्न चरणों से गुज़रती है।
डेटा संग्रहण
प्रशिक्षण डेटा सेट के निर्माण में पहला कदम कई स्रोतों से प्रासंगिक और प्रामाणिक चित्र और वीडियो प्राप्त करना है। हम समझते हैं कि हम जितने विविध डेटासेट बनाते हैं, एमएल मॉडल उतना ही बेहतर होता है। हमारे डेटासेट में अत्यधिक वर्गीकृत डेटा बनाने के लिए कई कोणों और स्थानों से चित्र और वीडियो शामिल हैं।
डेटा लाइसेंसिंग
प्रमाणीकरण कर रहा है आकड़ों को एकत्र किया अनुमान लगाने योग्य बनाने में एक महत्वपूर्ण कदम है बीमा दावा मॉडल और बीमा कंपनियों के लिए जोखिम कम करना। एमएल प्रशिक्षण में तेजी लाने के लिए, शैप ऑफ-द-शेल्फ डेटासेट भी प्रदान करता है ताकि ट्रेन क्षति का पता लगाने में तेजी से मदद मिल सके। इसके अलावा, हमारे डेटासेट में मॉडल और ब्रांड की परवाह किए बिना क्षतिग्रस्त वाहनों और कारों के चित्र और वीडियो भी हैं।
छवि/वीडियो एनोटेशन
दावा प्रसंस्करण मॉडल स्वचालित रूप से वस्तुओं का पता लगाने, क्षति की पहचान करने और वास्तविक दुनिया में इसकी गंभीरता का आकलन करने में सक्षम होने चाहिए। एक बार छवियों और वीडियो घटकों में विभाजित हैं, हमारे प्रशिक्षित डोमेन विशेषज्ञों द्वारा एआई-आधारित एल्गोरिदम की सहायता से उनकी व्याख्या की जाती है। हमारे अनुभवी एनोटेटर्स हजारों छवियों और वीडियो सेगमेंट को लेबल करते हैं जो डेंट, क्षति की सटीक पहचान करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं गाड़ी के पुर्जे, कार के भीतरी और बाहरी पैनल में दरारें, या दरारें।
विभाजन
जब डेटा एनोटेशन प्रक्रिया पूरी हो जाती है, तो डेटा का विभाजन होता है। आदर्श रूप से, विभाजन या वर्गीकरण क्षति या गैर-क्षतिग्रस्त वर्गों, क्षति की गंभीरता, और क्षति के पक्ष या क्षेत्र के आधार पर होता है - बम्पर, हेडलैम्प, दरवाजा, खरोंच, डेंट, टूटा हुआ कांच, और बहुत कुछ।
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Shaip में, हम व्हीकल डैमेज डिटेक्शन मॉडल की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने और सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किए गए व्यापक वाहन क्षति डेटासेट प्रदान करते हैं तेजी से प्रसंस्करण दावों का।
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