训练数据对训练车辆损坏检测模型的重要性

时间:

2022-09-22

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训练数据对训练车辆损坏检测模型的重要性

人工智能已深入融合社会生活,在智慧交通领域发挥着巨大作用,除了自动驾驶系统的更新外,人工智能也可用于车辆损坏检测,在遇到汽车索赔问题时,帮助车主快速准确的检查、验证。


那么,车辆损坏检测现状如何?


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模型至关重要。训练数据集能够为AI模型提供充足的养料,但非结构化数据无法被机器采用,只有通过标注的结构化数据才能为模型所用。


在图像中,通过对损坏处周围绘制边界框即可帮助机器准确识别损坏的确切位置,而除物体检测外,语义分割与实例分割也是车辆损坏检测常用的方法,以解决因失焦、模糊、曝光等问题导致的图像过低清晰度的问题。


但现阶段,车辆损坏检测还存在一个基本问题,训练数据集较单一,场景不够丰富,且针对车辆损坏的公共数据集数量较少,所以,训练数据集的搜寻仍是车辆损坏检测的一大挑战。