ИИ помогает страховщикам оценить ущерб от ДТП по фото
ПО Бизнес Цифровизация Внедрения
|
Поделиться
Елена Волченко
к.т.н., руководитель отдела аналитики компании «Финолаб.ру»
Страховым компаниям нужны современные инструменты, чтобы ускорить выплаты, избежать ошибок, повысить точность расчета ущерба вплоть до 93%. Как реализовать на практике такой сервис? Рассказывает Елена Волченко, к.т.н., руководитель отдела аналитики компании «Финолаб.ру».
Инновации в урегулировании страховых случаевВ 2022 году мы вывели на рынок CarDamageTest — сервис дистанционной оценки технического состояния автомобилей на основе нейронных сетей и классического machine learning.
Виды определяемых повреждений и детектируемые нашим сервисом сегменты автомобилей полностью соответствуют требованиям и нормативным документам, регулирующим страхование автомобилей. На сегодняшний день сервис выделяет 35 сегментов на автомобилях и определяет 11 классов повреждений, начиная от мелких сколов краски и ржавчины и заканчивая отсутствующими деталями. Продукт имеет конкурентные показатели на глобальном рынке: точность классификации повреждений достигает 92,6%.
CarDamageTest является разработкой компании «Финолаб.ру». Сервис доступен в виде приложения для мобильных устройств и API, которое интегрируется в ИТ-систему заказчика. Количество скачиваний приложения растет ежемесячно на 40%.
Классы детектируемых поврежденийКак мы разрабатывали наш сервисПредварительная обработка данных
Для получения качественной входной информации пришлось приложить много усилий. На старте мы располагали датасетом размером 250 000 изображений автомобилей, среди которых были как целые, так и авто с повреждениями.
Поэтому, разметив вручную первую тысячу изображений, мы в дальнейшем обучили нейронную сеть выполнять черновую разметку. Корректировка такой разметки занимает в среднем на 36% меньше времени. Получив размеченный датасет из нескольких тысяч изображений, мы дообучили GAN (генеративно-состязательную сеть), добавили фильтрацию ансамблем нейронных сетей и получили возможность генерировать синтетические размеченные изображения, большинство из которых нуждается в минимальной корректировке. Периодически проверяли точность генерации изображений и при необходимости вносили корректировки. Даже на первых этапах такой подход позволил нам сократить время разметки в 4,2 раза, а постоянное дообучение обеих нейронных сетей на вновь размеченных данных позволило нам ускорить разметку более чем в 7 раз.
Сейчас наш датасет — это объединение реальных и искусственных авто, имеющих одинаковую ценность для создания сервиса. Это решение подходит как для сегментации изображений, так и для разметки повреждений.
Ручная разметка сегментов и сегментированное искусственное изображениеРучная разметка сегментов и сегментированное искусственное изображение
Следующим этапом стала предварительная обработка данных, которые мы получаем от клиента. Страховые компании традиционно оценивают автомобиль по пяти изображениям, сделанным на уровне задних и передних фар и фотографии крыши, но проведя анализ удобства таких требований для клиента, функциональности современных мобильных приложений, да и просто оценив, насколько правильно делают фотографии клиенты, мы приняли решение не ограничивать наших клиентов фотографиями, а дать им возможность записывать круговое видео автомобиля.
Таким образом, для работы с нашим сервисом клиент может как сделать фотографии, так и записать круговое видео (можно даже по частям) своего автомобиля.
Ну а если он что-то не снимет или снимет некачественно, мы ему об этом сообщим и попросим доснять.
Кроме оценки полноты входных данных (наличие автомобиля на фото или видео в целом и всех частей кузова в частности) предобработка изображений в нашем сервисе включает в себя оценку затемненности и засвеченности изображений, анализ присутствия всех деталей кузова на предоставленных материалах. Также для ПСО, согласно требованиям страховых компаний, предусмотрена фильтрация изображений, на которых присутствует грязь и снег. Для выполнения этих задач нами разработана модель фильтрационной воронки с использованием нескольких типов нейронных сетей глубокого обучения, позволяющая не только качественно выполнить фильтрацию, но и сделать это за минимальное время.
Завершает этап предобработки разработанная нами модель идентификации автомобиля в пространстве, благодаря которой мы не только корректно определяем правую и левую сторону автомобиля, но и с погрешностью не более 5,3 градуса определяем местоположение снимающего относительно автомобиля в момент съемки.
Реализация этого этапа позволила отказаться от выделения классов левых и правых передних дверей, левых и правых задних дверей и т.д. Заменить их классами — передняя дверь, задняя дверь, передняя стойка и т.д. Тем самым мы сократили количество сегментов с 47 до заявленных ранее 35, улучшив сходимость алгоритма.
Для успешного решения задачи сегментации деталей корпуса на разных этапах работы над сервисом было протестировано несколько типов нейронных сетей глубокого обучения — таких, как двухстадийные детекторы Mask R-CNN и Faster R-CNN и одностадийные семейства YOLO с разнообразными метриками и значениями параметров. Однако на первых порах мы получили парадоксальную ситуацию: качество работы сервиса на пяти изображениях было выше, чем на видео, где в нашем распоряжении была сотня фотографий. Причина этой коллизии оказалась в психологии автолюбителей: оказывается, существуют «любимые» и «нелюбимые» углы съемки автомобилей.
Распределение количества фотографий, снятых с различных ракурсовКак видим, фотографии обычно делаются со стороны пассажира на уровне передней и задней фар.
Добавив фотографий с «нелюбимых» ракурсов в обучающий датасет и разработав ансамбль классификаторов с дополнительной пред- и постобработками, мы получили 93,1% точности автоматического определения сегментов автомобилей.
Сегментация повреждений также имела свои ожидаемые и неожиданные трудности. С одной стороны, невозможно получить даже от опытных разметчиков идеально размеченные фотографии, поскольку человеческий глаз не всегда может отличить ржавчину от грязи, а тени от окружающих объектов — от царапин. С другой стороны, разнообразный характер повреждений; принципиально разные классы повреждений на стекле и металле; грязь, снег, капли дождя, всевозможные тени, отражения и блики существенно усложнили и так сложную задачу.
Примеры ложных поврежденийКлассификация поврежденийНа сегодняшний день классификатор повреждений — это ансамбль трех алгоритмов, обученных как на подмножествах классов повреждений, так и на всех классах вместе.
Финальная обработка полученных результатов заключается в сопоставлении найденных повреждений с сегментами автомобиля на каждом изображении и агрегации данных о повреждениях, полученных со всех изображений.
В целом процесс работы нашего сервиса от загрузки фото- и видеоизображений до формирования решений представляется следующим образом.
Результатом работы сервиса может быть сообщение о том, что повреждения не найдены или найденные повреждения с указанием сегментов, на которых они найдены. По результатам работы формируется текстовое описание результатов оценки автомобиля, соответствующее требованиям страховых компаний, а для пользователя найденные повреждения дополнительно визуализируются.
Мы продолжаем развивать сервис за счет новых возможностей, более совершенного алгоритма обработки данных. Получая фото- и видеоматериалы со смартфона автовладельца, мы научились в различных условиях выполнять качественную оценку автомобиля — независимо от наличия снега, грязи, яркого солнца с бликами и неравномерной освещенности. Благодаря исследованиям и применению лучших практик Deep Learning сегодня мы успешно сегментируем подавляющее большинство марок и моделей автомобилей.
■ Токен: Pb3XmBtzsyzU27JibjUMthfRsZyz3QLQHRHxGTiРекламодатель: ООО МКК «КРЕДИТТЕР»ИНН/ОГРН: 7702463482/1197746100530Сайт: https://finolab.ru/оцените фото — Страница 2 — Общение
0x0590A03Отправлено 04 Июнь 2011 — 14:18
Или нет.
Кошерный Дэвид теннант:
- Наверх
Начать играть на Isengard?
Присоединяйтесь к нашему сообществу!
Играйте на самом работоспособном и стабильном русскоязычном WoW сервере без доната игровых ценностей!
RadicalEd
Отправлено 04 Июнь 2011 — 14:38
подбородок похож на попу(:
- Наверх
0x0590A03
Отправлено
- Наверх
Paradizelol
Отправлено 04 Июнь 2011 — 15:09
хамрик выкинь свою фотку ,покажи школярам какой должен быть идеал
- Наверх
Loathing
Отправлено 04 Июнь 2011 — 15:14
хамрик выкинь свою фотку ,покажи школярам какой должен быть идеал
Вы мне льстите, я не такой уж и красавчик.
- Наверх
Crabality
Отправлено 04 Июнь 2011 — 16:14
подбородок похож на попу(:
плюсанул.
- Наверх
paindiler
Отправлено 04 Июнь 2011 — 16:44
Но парень то все равно стремный…
- Наверх
Отправлено 04 Июнь 2011 — 16:44
Чел выложил свою фотку и 90% форума считают своим долгом поставить фейспалм и обосрать его, при этом сами ни разу не палились =) и думают что это окей.
- Наверх
paindiler
Отправлено 04 Июнь 2011 — 16:45
А зачем он ее выложил? Ведь результат был предсказуем
- Наверх
Отправлено 04 Июнь 2011 — 16:53
подкормил троллей )
- Наверх
paindiler
Отправлено 04 Июнь 2011 — 16:58
темболее о внешности по такой фотке судить трудно
- Наверх
0x0590A03
Отправлено 04 Июнь 2011 — 17:28
Вы прикалываетесь? Деанонимизировать себя? RLY?
- Наверх
arzamath
Отправлено 04 Июнь 2011 — 18:35
пф.
…корм для тролей… ну да ладно не жалко….
пф я тут ещё и играл…Heurpok вроде был ник…..мб помнит кто)
- Наверх
Black Overlord
Отправлено 04 Июнь 2011 — 21:09
Я заценил и оценил. Напиши мне в личку если захочешь встретится, только Мск.
- Наверх
Crabality
Отправлено 04 Июнь 2011 — 21:18
пф….корм для тролей… ну да ладно не жалко….
пф я тут ещё и играл…Heurpok вроде был ник…..мб помнит кто)
Да как такого забыть .
- Наверх
Jzedix
Отправлено 04 Июнь 2011 — 22:01
ребята,а давайте создадим тему куда будем выкладывать своим фотографии,чтобы другие ребята смотрели на нас и мастурбировали любовались? давайте,это ведь так классно!!!особенно если девочки выложат свои фотографии,где они голые в купальниках…
http://img230.imageshack.us/img230/5239/housem.gif
http://img221.imageshack.us/img221/1792/housex.png
- Наверх
0x0590A03
Отправлено 04 Июнь 2011 — 22:54
Тебе сайт дать?
- Наверх
Jzedix
Отправлено 04 Июнь 2011 — 22:58
Тебе сайт дать?
ну как бы именно мне не надо=) не интересуюсь такими (но ты выходит знаешь такие) автору темы дай,чтобы он знал на каких сайтах подобные темы создавать=)
ЗЫ мой пост был «слегка» саркастичен
http://img230.
imageshack.us/img230/5239/housem.gif
http://img221.imageshack.us/img221/1792/housex.png
- Наверх
Отправлено 04 Июнь 2011 — 23:00
Вы прикалываетесь? Деанонимизировать себя? RLY?
Думаешь это кому-нибудь интересно?)
- Наверх
0x0590A03
Отправлено 05 Июнь 2011 — 01:36
Думаешь это кому-нибудь интересно?)
Я не говорил про меня. Я вообще. Толку с деанонимизации? И так полно всяких быдлоконтактиков и остальных фейсбуков.
ну как бы именно мне не надо=) не интересуюсь такими (но ты выходит знаешь такие) автору темы дай,чтобы он знал на каких сайтах подобные темы создавать=)
ЗЫ мой пост был «слегка» саркастичен
Видно, что мой пост был настолько саркастичен, что даже не заметно
- Наверх
О Photofeeler
О нас
Что такое Photofeeler?
Photofeeler — компания, занимающаяся наукой о данных.
Наш флагманский продукт помогает людям находить хорошую работу и партнеров по жизни, оптимизируя изображения их профиля, используя сочетание человеческого мнения и нашей собственной революционной технологии искусственного интеллекта.
Философия и ценности, лежащие в основе нашего инструмента
Объективность
Существует множество литературы, в которой утверждается, что люди не могут объективно рассматривать свои фотографии, поэтому наш инструмент был создан, чтобы удовлетворить эту потребность.
Мы твердо верим в научный метод и применение необходимой дистанции и отстраненности, чтобы принять, выдерживают ли наши предвзятые представления проверку. Мы верим, что объективность, в отличие от эго, является источником прогресса.
Уважение
В то время как хорошая наука требует объективности, научная беспристрастность никогда не требует умаления другого человека. Поддержание культуры уважения на нашей платформе всегда имело для нас огромное значение. Мы достигаем этого с помощью тщательной модерации, банов пользователей и разумного использования настроек нашего приложения по умолчанию, чтобы подтолкнуть пользователей к вежливым способам высказывания критики.
Фотографии, а не люди
Photofeeler проверяет фотографии, а не людей. Это важное и в значительной степени неправильно понимаемое различие. Без ведома большинства людей фотографии не показывают нас такими, какие мы есть на самом деле, даже в строгом физическом смысле. Мало того, что фотографии искажают физическую реальность, они также крайне ненадежны для изображения общего поведения человека.
Разные фотографии рассказывают совершенно разные истории.
Ваш профиль — это не вы
Профили — это просто изображения и текст. Они могут общаться очень мало за раз и никогда не покажут всю правду о человеке — только маленькую щепочку. Поэтому мы не должны привязывать свою личность к хорошей или плохой работе наших профилей. Отказ от профиля — это отказ от выбранных изображений и текста; это не обязательно отказ от человека, стоящего за ними.
Знакомства для всех
Популярные приложения для знакомств, завоевывая мир, слишком много внимания уделяют фотографиям (которые ненадежны для точного изображения людей). В результате подбираются не те люди, и люди с наименьшей склонностью к хорошим фотографиям — скорее из-за отсутствия навыков, чем из-за плохой внешности — попадают в изоляцию. Предоставляя свиданиям больший контроль над впечатлением, которое производят их профили, Photofeeler помогает людям устанавливать жизнеутверждающие связи.
Нужна дополнительная информация?
Чтобы понять концепцию инструмента для тестирования фотографий Photofeeler, рекомендуем прочитать:
• [ИССЛЕДОВАНИЕ] Вы плохо оцениваете свои фотографии
• Почему друзья не могут помочь вам выбрать хорошие фотографии
Чтобы узнать больше о ценностях нашей компании и во что мы верим, см.
:
• Tinder наносит ущерб самооценке. Вот малоизвестный секрет, как защитить себя
• Почему через 10 лет мы все будем выглядеть привлекательнее
Для иллюстрации того, как фотографии отличаются от реальности, проверьте:
• Выглядишь ли ты на фотографиях иначе, чем в реальной жизни? Да, и вот как
• Являются ли мои неудачные селфи тем, кем я на самом деле выгляжу? Как меня видят люди?
Не уверены, подходит ли вам наш сервис? Найдите ответ в нашем FAQ.
Нужна помощь в понимании результатов теста? Получите объяснение в нашем Справочном центре.
Насколько я привлекательна? Проверьте свою привлекательность 1-10
Шкала привлекательности (или шкала красоты от 1 до 10) — это приложение или фильтр, который определяет, насколько красив или привлекателен человек. По этой шкале существует система ранжирования от 1 до 10: один — худший, десять — лучший.
Чтобы получить оценку, пользователи должны сфотографировать себя и дождаться рейтинга.
В настоящее время существуют различные модели шкалы привлекательности . Первые два — управляемые ИИ и реальные рейтинги. Тип ИИ считается неточным, потому что он выводит итоговую оценку на основе нескольких математических формул, которые не отражают реальный мыслительный процесс человека. Напротив, приложения для ранжирования в реальной жизни — это рейтинги, которые люди дают вам по всему миру, предлагая гораздо более достоверные результаты.
Какие черты лица могут увеличить показатель привлекательности?
Теперь вы понимаете шкалу привлекательности; вы, вероятно, заинтригованы тем, какие черты лица влияют на результаты. Несомненно, будь то оценка от ИИ или реального человека, лицо является одним из самых ценных соображений для высокой оценки. Чтобы увидеть, какие привлекательные черты лица необходимы для достижения десяти баллов как для мужчин, так и для женщин, смотрите ниже:
1.
СимметрияИсточник: Tedium
Первой в этом списке привлекательных черт лица является симметрия. Бесспорно, люди знали, что симметричные лица десятилетиями играли роль в чьей-то привлекательности. Хотя многие так думают, исследователи точно не знают, почему. Так было до тех пор, пока это исследование не пришло к выводу, что мужчины и женщины предпочитают симметричные лица.
Это исследование, основанное на опросе компьютерных изображений, показало, что мужчинам и женщинам нравятся лица, которые способствуют симметрии. Тем не менее, он не может представить, почему. Хотя причины этого неизвестны, в другом исследовании 2003 года упоминалось, что мы предпочитаем симметричные лица, потому что мозгу легче их обрабатывать.
2. Асимметрия
Источник: pinterest
Если ваше лицо не полностью симметрично, не волнуйтесь.
Это потому, что люди также находят асимметрию привлекательной чертой лица.
Хотя это противоречит сказанному выше, профессор психологии Клаус-Кристиан Карбон отметил, что лица с асимметрией отличаются и легче запоминаются.
Его теория состоит в том, что симметричные лица слишком легко обрабатывать, а значит, их трудно запомнить. Однако из-за того, что асимметричные черты лица отличаются и уникальны, люди запоминают вас с большей легкостью, оказывая большее физическое влечение.
3. Возраст лица
Источник: unsplash
Удивительно, но женщины и мужчины по-разному оценивают возраст лица по шкале привлекательности. Например, женщины, особенно независимые, находят мужчин со зрелым лицом более привлекательными. В то время как мужчины предпочитают женщин с большими глазами, маленьким подбородком и носом, представляющим моложавое лицо.
Причины каждой из этих привлекательностей могут различаться и сильно зависят от человека.
Однако мы предполагаем, что женщины предпочитают зрелые лица, потому что они демонстрируют опыт, стабильность и мудрость. Для мужчин это показывает плодовитость, здоровье и заботу, что большинство мужчин находит привлекательным.
4. Простота
Выше упоминалось, как симметрия может увеличить ваш балл по шкале красоты от 1 до 10. Хотя это точно, нельзя сказать, какой тип симметричного рисунка лица люди находят привлекательным.
Жюльен П. Рено и другие сотрудники провели исследование, чтобы решить эту проблему. В 2016 году они набрали 169 мужчин во Франции и показали им два случайных женских лица: одно симметричное и простое лицо без каких-либо отличительных черт, а другое — с. После того, как они собрали, объединили и проанализировали данные, они пришли к выводу, что мужчины предпочитают женщин с «более простыми» лицами.
Но что такое лицо без отличительных черт?
Лучший способ определить это — представить себе голое лицо без четко узнаваемых областей.
Некоторыми особенностями, которые могут объяснить это, являются здоровье кожи, выравнивание подбородка, размер носа, видимость скул и т. д.
5. Лицевая гиря
Масса лица также играет важную роль в рейтинге по шкале привлекательности. В 2009 году было обнаружено, что лицевое ожирение или восприятие веса, расположенного на лице, предсказывает здоровье и привлекательность человека.
Да, вы правильно прочитали. Люди могут предсказать надежную оценку чьего-либо ИМТ по лицу. Следовательно, это явный признак многих других факторов, которые могут быть привлекательными, таких как здоровье, физические данные и т. д.
6. Здоровье кожи
Источник: unsplash
Последнее почетное упоминание, которое может повлиять на шкалу красоты от 1 до 10, — это здоровье кожи.
Чистая кожа без пятен может демонстрировать различные «хорошие» качества для женщин и мужчин.