ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അതിന്റെ ഉപയോഗക്ഷമതയും സങ്കീർണ്ണതയും നിരവധി മേഖലകളിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്, ഈ നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു പുതിയ പ്രയോഗം വാഹന കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തുകയാണ്. കാർ കേടുപാടുകൾ ക്ലെയിം ചെയ്യുന്നത് ഗണ്യമായ സമയമെടുക്കുന്ന പ്രവർത്തനമാണ്.
മാത്രമല്ല, ക്ലെയിം ചോർച്ചയ്ക്ക് എപ്പോഴും സാധ്യതയുണ്ട് - ഉദ്ധരിച്ചതും യഥാർത്ഥവുമായ ക്ലെയിം സെറ്റിൽമെന്റും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം.
ക്ലെയിം അംഗീകാരം വിഷ്വൽ ഇൻസ്പെക്ഷൻ, ഗുണനിലവാര വിശകലനം, പൊതു നിയമമെന്ന നിലയിൽ മൂല്യനിർണ്ണയം എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. മൂല്യനിർണ്ണയം വൈകുകയോ തെറ്റാകുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ, ക്ലെയിമുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളിയായി മാറുന്നു. എന്നിട്ടും, ഓട്ടോമേറ്റഡ് വാഹന കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തൽ പരിശോധന, മൂല്യനിർണ്ണയം, ക്ലെയിം പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവ വേഗത്തിലാക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു.
എന്താണ് വാഹന കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തൽ?
അപകടങ്ങളും ചെറിയ വാഹനങ്ങൾക്ക് കേടുപാടുകളും സംഭവിക്കുന്നത് സാധാരണമാണ് ഓട്ടോമോട്ടീവ് മേഖല. എന്നിരുന്നാലും, ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിം ഉള്ളപ്പോൾ മാത്രമേ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകൂ. അതനുസരിച്ച് 2021 ഫ്രോഡ് ഇൻവെസ്റ്റിഗേഷൻ യൂണിറ്റ് വാർഷിക റിപ്പോർട്ട് മിഷിഗൺ ഗവൺമെന്റ് പുറത്തിറക്കിയ ഓട്ടോമൊബൈൽ ക്ലെയിം തട്ടിപ്പ്, ഓട്ടോ ഇഞ്ചുറി ക്ലെയിമുകൾക്ക് ഏകദേശം 7.7 ബില്യൺ ഡോളർ അധിക പേയ്മെന്റുകൾ ചേർത്തു. മുൻനിര ഓട്ടോ-ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനികൾക്ക് പ്രീമിയം ചോർച്ചയിൽ ഓരോ വർഷവും 29 ബില്യൺ ഡോളറിന്റെ നഷ്ടം സംഭവിക്കുന്നു.
വാഹന കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു ഒരു വാഹനത്തിന്റെ ബാഹ്യഭാഗം സ്വയമേവ കണ്ടെത്തുന്നതിനും അതിന്റെ പരിക്കുകളും നാശനഷ്ടങ്ങളുടെ വ്യാപ്തിയും വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ. കാറിന്റെ കേടുപാടുകൾ ഇൻഷുറൻസ് ആവശ്യങ്ങൾക്ക് മാത്രമല്ല, റിപ്പയർ ചെലവ് കണക്കാക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം ഇമേജിംഗ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടൂളുകളും.
വെഹിക്കിൾ ഡാമേജ് ഡിറ്റക്ഷനായി AI-പവർഡ് ML മോഡൽ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാം?
കരുത്തുറ്റ പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റ് നിർണായകമാണ് വിജയകരവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഒരു ML കാർ കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തൽ മോഡലിന്.
വസ്തു തിരിച്ചറിയൽ
ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന്, കേടുപാടുകളുടെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുകയും ഡ്രോയിംഗ് വഴി പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ കണ്ടെത്തിയ ഓരോ കേടുപാടിനും ചുറ്റും. ഈ പ്രക്രിയ കാര്യക്ഷമമാക്കാനും വേഗത്തിലാക്കാനും, പ്രാദേശികവൽക്കരണവും വർഗ്ഗീകരണവും ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികതകളുണ്ട്. തിരിച്ചറിഞ്ഞ ഓരോ ഒബ്ജക്റ്റിനും പ്രത്യേക ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സും ക്ലാസും സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.
വിഭജനം:
വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയുകയും തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്തുകഴിഞ്ഞാൽ, വിഭജനവും നടത്തുന്നു. മുൻവശത്തുള്ള കാര്യങ്ങൾ പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കേണ്ടിവരുമ്പോൾ ബൈനറി സെഗ്മെന്റേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
വാഹനത്തിന്റെ കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ML മോഡലുകളെ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാം
വാഹനത്തിന്റെ കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ML മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് കൃത്യമായ ഒരു വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാസെറ്റ് ആവശ്യമാണ് വ്യാഖ്യാനിച്ച ചിത്രങ്ങൾ വീഡിയോകളും. കൂടാതെ വളരെ കൃത്യവും കൃത്യമായി ലേബൽ ചെയ്തതുമായ ഡാറ്റ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന് കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയില്ല. ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ലൂപ്പ് വ്യാഖ്യാനങ്ങളും വ്യാഖ്യാന ഉപകരണങ്ങളും ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം പരിശോധിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
ഈ മൂന്ന് പാരാമീറ്ററുകൾക്കായി നോക്കാൻ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുക:
- കേടുപാടുകൾ ഉണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു
- കേടുപാടുകൾ പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുക - വാഹനത്തിലെ കേടുപാടുകളുടെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം തിരിച്ചറിയുക
- നാശത്തിന്റെ തീവ്രത അതിന്റെ സ്ഥാനം, അറ്റകുറ്റപ്പണികളുടെ ആവശ്യകത, നാശത്തിന്റെ തരം എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വിലയിരുത്തുന്നു.
വാഹനത്തിന്റെ കേടുപാടുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും തരംതിരിക്കുകയും തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്തുകഴിഞ്ഞാൽ, പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും അവയെ വിശകലനം ചെയ്യാനും മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റ് ഒരു ML അൽഗോരിതം വഴി പ്രവർത്തിപ്പിക്കണം, അത് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യും.
നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മോഡലിനെ വേഗത്തിൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് വാഹന കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തൽ ചിത്രവും വീഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും
വാഹനങ്ങളുടെ കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിലെ വെല്ലുവിളികൾ
ഒരു വാഹന കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തൽ പ്രോഗ്രാം നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, ലേബലിംഗ്, പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയിൽ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ നേരിടേണ്ടി വരും. ടീമുകൾ നേരിടുന്ന ഏറ്റവും സാധാരണമായ ചില വെല്ലുവിളികൾ നമുക്ക് മനസ്സിലാക്കാം.
ശരിയായ സംഭരണം പരിശീലന ഡാറ്റ
വാഹന നാശത്തിന്റെ യഥാർത്ഥ ലോക ചിത്രങ്ങൾക്ക് പ്രതിഫലന വസ്തുക്കളും ലോഹ പ്രതലങ്ങളും ഉണ്ടായിരിക്കുമെന്നതിനാൽ, ചിത്രങ്ങളിൽ കാണപ്പെടുന്ന ഈ പ്രതിഫലനങ്ങൾ കേടുപാടുകൾ ആയി തെറ്റിദ്ധരിക്കപ്പെട്ടേക്കാം.
മാത്രമല്ല, പ്രസക്തമായ ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു സമഗ്രമായ സെറ്റ് നേടുന്നതിന് ഡാറ്റാസെറ്റിന് വ്യത്യസ്ത പരിതസ്ഥിതികളിൽ എടുത്ത വൈവിധ്യമാർന്ന ഇമേജുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കണം. ഡാറ്റാസെറ്റിൽ വൈവിധ്യമുള്ളിടത്ത് മാത്രമേ മോഡലിന് കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ കഴിയൂ.
പരിശീലന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന കേടായ വാഹനങ്ങളുടെ പൊതു ഡാറ്റാബേസ് ഇല്ല. ഈ വെല്ലുവിളിയെ നേരിടാൻ, നിങ്ങൾക്ക് ഒന്നുകിൽ ഇൻറർനെറ്റിൽ പരതുന്ന ചിത്രങ്ങൾ ശേഖരിക്കാം അല്ലെങ്കിൽ കാറിൽ പ്രവർത്തിക്കാം ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനികൾ - തകർന്ന കാർ ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരം ആർക്കുണ്ടാകും.
ചിത്രങ്ങളുടെ പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ്
വാഹനങ്ങളുടെ കേടുപാടുകൾ സംഭവിക്കുന്ന ചിത്രങ്ങൾ മിക്കവാറും അനിയന്ത്രിതമായ പരിതസ്ഥിതികളിൽ എടുത്തേക്കാം, ഇത് ചിത്രങ്ങളെ ഫോക്കസ് ചെയ്യാത്തതോ മങ്ങിയതോ അല്ലെങ്കിൽ വളരെ തെളിച്ചമുള്ളതോ ആയി ദൃശ്യമാക്കുന്നു. തെളിച്ചം ക്രമീകരിക്കുക, വലുപ്പം കുറയ്ക്കുക, അധിക ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യുക തുടങ്ങിയവയിലൂടെ ഇമേജുകൾ മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
ചിത്രങ്ങളിലെ പ്രതിഫലന പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ, മിക്ക മോഡലുകളും സെമാന്റിക്, ഇൻസ്റ്റൻസ് സെഗ്മെന്റേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ
വാഹനത്തിന്റെ കേടുപാടുകൾ വിലയിരുത്തുമ്പോൾ തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് അടയാളങ്ങൾ ലഭിക്കാനുള്ള ഉയർന്ന സാധ്യതയുണ്ട്. കേടുപാടുകൾ ഇല്ലാത്തപ്പോൾ AI മോഡൽ തെറ്റായി തിരിച്ചറിഞ്ഞേക്കാം. രണ്ട്-ടയർ ഐഡന്റിഫിക്കേഷനും വർഗ്ഗീകരണ മാതൃകയും ഉപയോഗിച്ച് ഈ വെല്ലുവിളി ലഘൂകരിക്കാനാകും. ചിത്രങ്ങളിലെ ബൈനറി വർഗ്ഗീകരണം - രണ്ട് വിഭാഗങ്ങൾക്കിടയിൽ മാത്രം ഡാറ്റ തരംതിരിക്കുക - ആദ്യ ഘട്ടം ഏറ്റെടുക്കും. വാഹനത്തിന് കേടുപാടുകൾ സംഭവിച്ചതായി സിസ്റ്റം തിരിച്ചറിയുമ്പോൾ, രണ്ടാം നിര പ്രാബല്യത്തിൽ വരും. കാറിന്റെ കേടുപാടുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ തുടങ്ങും.
Shaip എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു?
മാർക്കറ്റ് ലീഡർ എന്ന നിലയിൽ, AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബിസിനസ്സുകൾക്ക് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയതുമായ പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഷൈപ്പ് നൽകുന്നു. വാഹന കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള മോഡലുകൾ. നിങ്ങളുടെ ML മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഞങ്ങളുടെ പ്രക്രിയ വിവിധ ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു.
ഡാറ്റ ശേഖരണം
ഒരു പരിശീലന ഡാറ്റാ സെറ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ആദ്യ ഘട്ടം നിരവധി ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രസക്തവും ആധികാരികവുമായ ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോകളും ശേഖരിക്കുക എന്നതാണ്. ഞങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റ് എത്രത്തോളം വ്യത്യസ്തമാണ്, ML മോഡൽ മികച്ചതാണെന്ന് ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു. വളരെയധികം തരംതിരിച്ച ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിരവധി കോണുകളിൽ നിന്നും ലൊക്കേഷനുകളിൽ നിന്നുമുള്ള ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോകളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ലൈസൻസിംഗ്
ആധികാരികമാക്കുന്നു ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ പ്രവചനാതീതമായി നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു നിർണായക ഘട്ടമാണ് ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിമുകൾ ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനികൾക്ക് മാതൃകയും അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കലും. ML പരിശീലനം വേഗത്തിലാക്കാൻ, ട്രെയിൻ കേടുപാടുകൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്തുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നതിന് ഷെൽഫ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളും Shaip വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. മാത്രമല്ല, മോഡലുകളും ബ്രാൻഡുകളും പരിഗണിക്കാതെ കേടായ വാഹനങ്ങളുടെയും കാറുകളുടെയും ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോകളും ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിലുണ്ട്.
ചിത്രം/വീഡിയോ വ്യാഖ്യാനം
ക്ലെയിമുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു വസ്തുക്കളെ സ്വയമേവ കണ്ടെത്താനും കേടുപാടുകൾ തിരിച്ചറിയാനും യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് അതിന്റെ തീവ്രത വിലയിരുത്താനും മോഡലുകൾക്ക് കഴിയണം. ഒരിക്കൽ ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോ ഘടകങ്ങളായി വിഭജിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, അവ AI-അധിഷ്ഠിത അൽഗോരിതം സഹായത്തോടെ ഞങ്ങളുടെ പരിശീലനം ലഭിച്ച ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധർ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ അനുഭവപരിചയമുള്ള വ്യാഖ്യാനകർ ആയിരക്കണക്കിന് ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോ സെഗ്മെന്റുകളും ലേബൽ ചെയ്യുന്നു, അവ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുന്നതിനും കേടുപാടുകൾ വരുത്തുന്നതിനും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. കാറിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ, കാറിന്റെ അകത്തെയും പുറത്തെയും പാനലുകളിൽ വിള്ളലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വിള്ളലുകൾ.
സെഗ്മെന്റേഷൻ
ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയ പൂർത്തിയാകുമ്പോൾ, ഡാറ്റയുടെ വിഭജനം നടക്കുന്നു. കേടുപാടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കേടുപാടുകൾ സംഭവിക്കാത്ത വിഭാഗങ്ങൾ, കേടുപാടുകളുടെ തീവ്രത, കേടുപാടുകളുടെ വശം അല്ലെങ്കിൽ പ്രദേശം - ബമ്പർ, ഹെഡ്ലാമ്പ്, ഡോർ, സ്ക്രാച്ച്, ഡെന്റുകൾ, തകർന്ന ഗ്ലാസ് എന്നിവയും അതിലേറെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് സെഗ്മെന്റേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ വർഗ്ഗീകരണം സംഭവിക്കുന്നത്.
നിങ്ങളുടെ വെഹിക്കിൾ ഡാമേജ് ഡിറ്റക്ഷൻ മോഡൽ ടെസ്റ്റ് ഡ്രൈവ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ തയ്യാറാണോ?
Shaip-ൽ, വാഹന കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള മോഡലുകളുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനും ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സമഗ്രമായ വാഹന കേടുപാടുകൾ സംബന്ധിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. വേഗത്തിലുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് ക്ലെയിമുകളുടെ.
ഞങ്ങളുടെ അനുഭവപരിചയമുള്ള വ്യാഖ്യാനങ്ങളും ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ലൂപ്പ് മോഡലുകളും ഞങ്ങളുടെ വ്യാഖ്യാനിച്ച ജോലിയിൽ വിശ്വസനീയമായ ഗുണനിലവാരവും മികച്ച കൃത്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നു.
കൂടുതൽ അറിയാൻ ആഗ്രഹമുണ്ടോ? ബന്ധപ്പെടുക ഇന്ന്.
