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黄金标准训练数据对训练车辆损坏检测模型的重要性
人工智能已经将其实用性和复杂性扩展到多个领域，这种先进技术的一个新应用就是检测车辆损坏。索赔汽车损坏是一项耗时的活动。此外，索赔泄漏的可能性始终存在——报价和实际索赔结算之间的差异。索赔批准取决于视觉 […]
来源:Shaip 博客车辆损坏检测中的挑战
在构建车辆损坏检测程序时，开发人员在获取数据集、标记和预处理方面会面临多项挑战。让我们了解团队面临的一些最常见的挑战。
获取适当的训练数据
训练数据由于现实世界中的车辆损坏图像必然具有反光材料和金属表面，因此图片中的这些反射可能会被误解为损坏。
此外，数据集应包含在不同环境中拍摄的不同图像，以获得真正全面的相关图像集。只有数据集多样化，模型才能做出准确的预测。
没有可用于训练目的的损坏车辆的公共数据库。为了应对这一挑战，您可以通过在互联网上搜索来收集图像，也可以与汽车保险公司合作——他们将拥有损坏汽车图像的存储库。
保险公司图像预处理
车辆损坏图像很可能是在不受控制的环境中拍摄的，这使得图像看起来失焦、模糊或太亮。通过调整亮度、缩小尺寸、去除多余噪音等方式对图像进行预处理至关重要。
为了处理图像中的反射问题，大多数模型使用语义和实例分割技术。
误报
评估车辆损坏时，出现假阳性信号的风险很高。当没有损坏时，AI模型可能会错误地识别损坏。可以使用两层识别和分类模型来缓解这一挑战。第一步只对图像进行二元分类——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，第二层将起作用。它将开始识别汽车损坏的类型。