ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിമുകൾ, റിപ്പയർ എസ്റ്റിമേഷൻ, ഫ്ലീറ്റ് പരിശോധന AI എന്നിവയ്ക്കുള്ള വാഹന ഇമേജ് അനോട്ടേഷൻ - കേസ് സ്റ്റഡി
ഓരോ ശരീരഭാഗത്തിന്റെയും പോളിഗോൺ സെഗ്മെന്റേഷനും 11-ക്ലാസ് നാശനഷ്ട വർഗ്ഗീകരണവും ഘടക-തല നന്നാക്കൽ ശുപാർശകളും സംയോജിപ്പിച്ച് ഷായിപ്പ് പ്രത്യേക വാഹന നാശനഷ്ട വ്യാഖ്യാനം എങ്ങനെയാണ് നൽകിയത് - ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിം പ്രോസസ്സിംഗിനും വാഹന പരിശോധന AI-ക്കുമായി ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡ് ഡാറ്റാസെറ്റായി ഇത് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു.
പ്രോജക്റ്റ് അവലോകനം
ഇൻഷുറൻസും ഓട്ടോമോട്ടീവ് AIയും ഓട്ടോമേറ്റഡ് ക്ലെയിം അസസ്മെന്റിലേക്കും വാഹന പരിശോധനയിലേക്കും നീങ്ങുമ്പോൾ, ക്ലയന്റിന് വാഹനത്തിന്റെ ഓരോ ബോഡി ഭാഗവും വിശദമായ നാശനഷ്ട വർഗ്ഗീകരണത്തോടൊപ്പം വിഭജിക്കാൻ കഴിവുള്ള ഒരു അനോട്ടേഷൻ പൈപ്പ്ലൈൻ ആവശ്യമായി വന്നു - ഘടക തലത്തിലുള്ള അറ്റകുറ്റപ്പണി ശുപാർശകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഗ്രാനുലാരിറ്റി തലത്തിൽ.
ബോഡി പാർട്ട് പോളിഗോൺ സെഗ്മെന്റേഷൻ, 11-ക്ലാസ് ഡാമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, തീവ്രത-സ്ഥാനം-റിപ്പയർ ആട്രിബ്യൂട്ട് ടാഗിംഗ്, മൾട്ടി-ലെയർ ഡാമേജ് ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന എൻഡ്-ടു-എൻഡ് അനോട്ടേഷൻ പൈപ്പ്ലൈൻ ഷൈപ് നിർമ്മിച്ചു - ഓട്ടോമേറ്റഡ് വെഹിക്കിൾ ഇൻസ്പെക്ഷനും ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിം AI-ക്കുമായി മോഡൽ-റെഡി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.
പ്രധാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ
ശരീര ഭാഗങ്ങളുടെ കവറേജ്
പൂർണ്ണമായ പുറംഭാഗം
നാശനഷ്ട ക്ലാസുകൾ
11
ആട്രിബ്യൂട്ട് ലെയറുകൾ
4
റിപ്പയർ ടാഗുകൾ
X തരം
വെല്ലുവിളികൾ
- സെഗ്മെന്റിംഗ് ഓരോ ശരീരഭാഗവും — ബമ്പറുകൾ, വാതിലുകൾ, ലൈറ്റുകൾ, ഫെൻഡറുകൾ, അലോയ് വീലുകൾ, കണ്ണാടികൾ, തൂണുകൾ
- വർഗ്ഗീകരണം 11 വ്യത്യസ്ത നാശനഷ്ട തരങ്ങൾ — പോറൽ, ചതവ്, പൊട്ടൽ, പൊട്ടൽ, പെയിന്റ് അടർന്നു വീഴൽ, തുരുമ്പ്, നഷ്ടപ്പെട്ട ഭാഗം, തകർന്ന ഗ്ലാസ്
- വേർതിരിക്കുന്നു സൂക്ഷ്മമായ കേടുപാടുകൾ ഉപരിതല പ്രതിഫലനങ്ങൾ, അഴുക്ക്, നിഴലുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന്
- കൈകാര്യം ഓവർലാപ്പിംഗ് നാശനഷ്ട തരങ്ങൾ ഒന്നിലധികം ടാഗുകളുള്ള ഒരൊറ്റ പാനലിൽ
- സൃഷ്ടിക്കുന്നു ഘടക തലത്തിലുള്ള നന്നാക്കൽ ശുപാർശകൾ — മിനുക്കുക, വീണ്ടും പെയിന്റ് ചെയ്യുക, പാനൽ അടിക്കുക, മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക
പരിഹാരം
ശരീര ഭാഗ പോളിഗോൺ സെഗ്മെന്റേഷൻ
ഓരോ വാഹനത്തിന്റെയും ദൃശ്യമായ ഓരോ ബോഡി ഭാഗവും കൃത്യമായ പോളിഗോൺ സെഗ്മെന്റേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തിഗതമായി വ്യാഖ്യാനിച്ചു, ഇത് പൂർണ്ണമായ ബാഹ്യ ഘടനയെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു - മുൻവശത്തെയും പിൻവശത്തെയും ബമ്പറുകൾ, ഹുഡ്, ട്രങ്ക്, മേൽക്കൂര, മുൻവശത്തെയും പിൻവശത്തെയും വിൻഡ്ഷീൽഡുകൾ, സൈഡ് വിൻഡോകൾ, ഇടത്, വലത് വാതിലുകൾ, ഫെൻഡറുകൾ, സൈഡ് മിററുകൾ, ഹെഡ്ലൈറ്റുകൾ, ടെയിൽ ലൈറ്റുകൾ, ഗ്രിൽ, പില്ലറുകൾ, സൈഡ് സ്കർട്ടുകൾ, വീൽ ആർച്ചുകൾ, അലോയ് വീലുകൾ.
11-ക്ലാസ് നാശനഷ്ട വർഗ്ഗീകരണം
ഓരോ വ്യാഖ്യാനിച്ച ശരീര ഭാഗത്തിനും കേടുപാടുകൾ ഇല്ലാത്തത്, നേരിയ പോറൽ, ആഴത്തിലുള്ള പോറൽ, ചതവ്, വിള്ളൽ, പൊട്ടൽ, പെയിന്റ് അടർന്നുവീഴൽ, തുരുമ്പ്, രൂപഭേദം, നഷ്ടപ്പെട്ട ഭാഗം, തകർന്ന ഗ്ലാസ് എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന വിശദമായ നാശനഷ്ട വർഗ്ഗീകരണം നൽകിയിട്ടുണ്ട്. ഈ ഗ്രാനുലാർ നാശനഷ്ട ടാക്സോണമി ഡൗൺസ്ട്രീമിലെ ഘടക-തല അറ്റകുറ്റപ്പണി ട്രയേജിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
മൾട്ടി-ലെയർ ഡാമേജ് ഇന്റലിജൻസ്
ഓരോ വ്യാഖ്യാനത്തിലും നാശനഷ്ടത്തിന്റെ തീവ്രത (ചെറിയത്, ഇടത്തരം, ഗുരുതരമായത്), ഭാഗത്തെ നാശനഷ്ട സ്ഥാനം (മുകളിൽ, മധ്യഭാഗം, താഴെ, ഇടത് അറ്റം, വലത് അറ്റം), നന്നാക്കൽ ശുപാർശ (പോളിഷ് ചെയ്യുക, വീണ്ടും പെയിന്റ് ചെയ്യുക, പാനൽ ബീറ്റ് ചെയ്യുക, മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക), മൊത്തത്തിലുള്ള ഭാഗത്തിന്റെ അവസ്ഥ സ്കോർ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന അധിക സന്ദർഭോചിത ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ പ്രയോഗിച്ചു. ഇമേജ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ഘടക-തല നന്നാക്കൽ ശുപാർശകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ മൾട്ടി-ലെയേർഡ് ടാഗിംഗ് AI മോഡലിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
സൂക്ഷ്മമായ നാശനഷ്ട വ്യത്യാസം
ലോഹ പാനലുകൾ, പ്ലാസ്റ്റിക് ബമ്പറുകൾ, ഗ്ലാസ് ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ വാഹന ഉപരിതല വസ്തുക്കളിൽ പോറലുകളുടെ തരങ്ങൾ, ഡെന്റ് ഡെപ്ത്സ്, വിള്ളൽ പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ വേർതിരിച്ചറിയാൻ അനോട്ടർമാർ കർശനമായ ദൃശ്യ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിച്ചു. നേരിയ പോറലുകളും പെയിന്റ് സ്കഫുകളും സാധാരണ ഉപരിതല പ്രതിഫലനങ്ങളിൽ നിന്നോ അഴുക്ക് അടയാളങ്ങളിൽ നിന്നോ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം വേർതിരിച്ചു.
എഡ്ജ് കെയ്സുകളും മൾട്ടി-ഡാമേജ് പാനലുകളും
ഉയർന്ന കൃത്യതയുള്ള പോളിഗോൺ ട്രെയ്സിംഗ് ആവശ്യമുള്ള വളഞ്ഞ പ്രതലങ്ങളിലെ കേടുപാടുകൾ, ഒരേ പാനലിൽ ഒന്നിലധികം ഓവർലാപ്പിംഗ് നാശനഷ്ടങ്ങളുള്ള വാഹനങ്ങൾക്ക് സാരമായ കേടുപാടുകൾ, ഉപരിതല ഓക്സിഡേഷനിലൂടെയും പെയിന്റ് അവസ്ഥ സൂചകങ്ങളിലൂടെയും വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന പഴയതും പുതിയതുമായ കേടുപാടുകൾ, പ്രതിഫലനങ്ങളിലോ അങ്ങേയറ്റത്തെ ക്യാമറ ആംഗിളുകളിലോ ദൃശ്യമാകുന്ന കേടുപാടുകൾ എന്നിവ എഡ്ജ് കേസുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. നിഴൽ ഇടപെടലിലൂടെയും ലോഹ പ്രതലങ്ങളിലെ തിളക്കത്തിലൂടെയും ഔട്ട്ഡോർ ഇമേജറി സങ്കീർണ്ണത വർദ്ധിപ്പിച്ചു.
പദ്ധതി വ്യാപ്തി
| ഡാറ്റാസെറ്റ് തരം | കവറേജ് | നാശനഷ്ട ക്ലാസുകൾ | തീവ്രതാ നിലകൾ | റിപ്പയർ ടാഗുകൾ | രീതികൾ |
|---|---|---|---|---|---|
| വാഹന കേടുപാടുകൾ + ശരീരഭാഗം | പൂർണ്ണമായ പുറംഭാഗം | 11 ക്ലാസുകൾ | 3 (ചെറിയ / ഇടത്തരം / കഠിനമായ) | 4 (പോളിഷ് ചെയ്യുക / വീണ്ടും പെയിന്റ് ചെയ്യുക / പാനൽ അടിക്കുക / മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക) | പോളിഗോൺ + ബോക്സ് |
ഫലങ്ങൾ
- സ്ഥാപിച്ചത് പൂർണ്ണ-പുറം ശരീരഭാഗ വിഭജന പൈപ്പ്ലൈൻ നാശനഷ്ട വർഗ്ഗീകരണം ഉപയോഗിച്ച്
- സ്റ്റാൻഡേർഡ് 11-ക്ലാസ് നാശനഷ്ട വർഗ്ഗീകരണം നഷ്ടപ്പെട്ട ഭാഗത്തേക്ക് സ്ക്രാച്ച് വ്യാപിപ്പിക്കുന്നു
- കൈമാറി 4-ലെയർ നാശനഷ്ട ബുദ്ധി (തീവ്രത, സ്ഥലം, നന്നാക്കൽ ശുപാർശ, അവസ്ഥ സ്കോർ)
- നടപ്പിലാക്കി സൂക്ഷ്മമായ നാശനഷ്ട വ്യത്യാസം പ്രതിഫലനങ്ങളിൽ നിന്നും അഴുക്കിൽ നിന്നും കേടുപാടുകൾ വേർതിരിച്ചറിയുക
- ക്ലയന്റിന്റെ ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിം ഓട്ടോമേഷൻ, റിപ്പയർ എസ്റ്റിമേഷൻ, ഫ്ലീറ്റ് പരിശോധന, ഉപയോഗിച്ച കാർ മൂല്യനിർണ്ണയം AI
മൊത്തത്തിൽ, സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു വാഹന കേടുപാടുകൾ സംബന്ധിച്ച വ്യാഖ്യാന ആവശ്യകതയെ ഘടനാപരമായ, ഉൽപ്പാദനത്തിന് തയ്യാറായ പൈപ്പ്ലൈനാക്കി മാറ്റാൻ Shaip സഹായിച്ചു - ഘടകതല റിപ്പയർ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഇൻഷുറൻസ് ക്ലെയിം അസസ്മെന്റ്, റിപ്പയർ ചെലവ് കണക്കാക്കൽ, ഫ്ലീറ്റ് പരിശോധന ഓട്ടോമേഷൻ, ഉപയോഗിച്ച കാർ മൂല്യനിർണ്ണയ AI എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിവുള്ള ഒന്ന്.
ഷായിപ്പിന്റെ വാഹന കേടുപാടുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള പൈപ്പ്ലൈൻ ഞങ്ങളുടെ ക്ലെയിം ഓട്ടോമേഷന് ആവശ്യമായത് കൃത്യമായി നൽകി - ഓരോ ബോഡി ഭാഗവും വേർതിരിച്ചിരിക്കുന്നു, ഓരോ നാശനഷ്ട തരവും തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്നു, ഓരോ റിപ്പയർ ശുപാർശയും ടാഗ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു. ഗ്രാനുലാരിറ്റി നേരിട്ട് വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ കൃത്യവുമായ ക്ലെയിം തീരുമാനങ്ങളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്തു.
