事故和轻微的车辆损坏在汽车行业非常普遍，但在保险索赔时却经常出现问题。 据保守估计，车险欺诈每年的涉案金额达200亿元，给保险企业带来巨大金额损失。

车辆损坏检测可以使用机器学习算法自动检测车辆的外部车身并评估其伤害和损坏程度。使用计算机视觉识别汽车损坏不仅用于保险，还可用于维修成本的估算。

强大的训练数据集对于汽车损坏检测至关重要，标注数据可帮助模型学习如何检测车辆损坏。在图像中，通过对每个检测到的损坏部位周围绘制边界框，模型便可准确识别和定位损坏的确切位置。

此类方法训练出的模型不仅可检测车辆损坏具体位置，也能根据损坏的位置、维修需求和损坏类型评估损坏的严重程度。

而现阶段训练车辆损坏检测模型时，在数据集获取、标注与预处理方面也存在着一些挑战。

在数据集方面，越丰富的数据集，模型检测准确越强。而关于车辆损坏检测方面，可用于培训目的的损坏车辆的公共数据库少之又少。

在数据标注方面，由于车辆损坏会露出金属与其他特定材料，因此模型会误将其他图片中的此类元素定义为车辆损坏。

而应对模型误报，目前可以使用两层识别与分类模型技术解决。首先，仅在两个类别之间对数据进行分类。当系统识别出车辆已损坏时，第二层将生效。它将开始识别汽车损坏的类型。