কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তার উপযোগিতা এবং পরিশীলিততাকে বিভিন্ন ক্ষেত্রে ছড়িয়ে দিয়েছে এবং এই উন্নত প্রযুক্তির এমনই একটি অভিনব প্রয়োগ যানবাহনের ক্ষতি সনাক্ত করছে। গাড়ির ক্ষতির দাবি করা একটি যথেষ্ট সময়সাপেক্ষ কার্যকলাপ।
তদুপরি, দাবি ফাঁস হওয়ার সম্ভাবনা সর্বদা থাকে - উদ্ধৃত এবং প্রকৃত দাবি নিষ্পত্তির মধ্যে পার্থক্য।
দাবির অনুমোদন চাক্ষুষ পরিদর্শন, গুণমান বিশ্লেষণ এবং একটি সাধারণ নিয়ম হিসাবে বৈধতার উপর নির্ভর করে। মূল্যায়ন বিলম্বিত বা ভুল হওয়ার কারণে, দাবিগুলি প্রক্রিয়া করা একটি চ্যালেঞ্জ হয়ে দাঁড়ায়। এখনো, স্বয়ংক্রিয় গাড়ির ক্ষতি সনাক্তকরণ পরিদর্শন, বৈধতা এবং দাবি প্রক্রিয়াকরণের গতি বাড়ানো সম্ভব করে তোলে।
যানবাহনের ক্ষতি সনাক্তকরণ কি?
দুর্ঘটনা এবং ছোট গাড়ির ক্ষতি বেশ সাধারণ ঘটনা মোটরগাড়ি খাত. যাইহোক, বিমা দাবি থাকলেই সমস্যা দেখা দেয়। অনুযায়ী 2021 জালিয়াতি তদন্ত ইউনিটের বার্ষিক প্রতিবেদন মিশিগান সরকার কর্তৃক প্রকাশিত, অটোমোবাইল দাবী জালিয়াতি অটো ইনজুরি দাবিতে অতিরিক্ত অর্থ প্রদানে প্রায় $7.7 বিলিয়ন যোগ করেছে। শীর্ষস্থানীয় অটো-বীমাকারীরা প্রতি বছর প্রিমিয়াম লিকেজে প্রায় 29 বিলিয়ন ডলার হারায়।
গাড়ির ক্ষতি সনাক্তকরণ মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে অ্যালগরিদমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি গাড়ির বাহ্যিক অংশ সনাক্ত করতে এবং এর আঘাত এবং ক্ষতির পরিমাণ মূল্যায়ন করে। গাড়ির ক্ষতি শুধুমাত্র বীমা উদ্দেশ্যে নয় মেরামত খরচ অনুমান জন্য চিহ্নিত করা হয়, ব্যবহার করে কম্পিউটার ভিশন এবং ইমেজিং প্রক্রিয়াকরণ সরঞ্জাম।
যানবাহনের ক্ষতি সনাক্তকরণের জন্য কীভাবে একটি এআই-চালিত এমএল মডেল তৈরি করবেন?
একটি শক্তসমর্থ প্রশিক্ষণ ডেটাসেট অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ একটি সফল এবং দক্ষ এমএল গাড়ির ক্ষতি সনাক্তকরণ মডেলের জন্য।
অবজেক্ট আইডেন্টিফিকেশন
ছবিগুলি থেকে, ক্ষতির সঠিক অবস্থানটি সঠিকভাবে চিহ্নিত করা হয় এবং অঙ্কন দ্বারা স্থানীয়করণ করা হয় আবদ্ধ বাক্স প্রতিটি সনাক্ত ক্ষতি কাছাকাছি. এই প্রক্রিয়াটিকে সুবিন্যস্ত এবং দ্রুত করার জন্য, স্থানীয়করণ এবং শ্রেণীবিভাগকে একত্রে আনার কৌশল রয়েছে। এটি প্রতিটি চিহ্নিত বস্তুর জন্য একটি পৃথক বাউন্ডিং বাক্স এবং শ্রেণী তৈরি করার অনুমতি দেয়।
সেগমেন্টেশন:
একবার বস্তু চিহ্নিত এবং শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, বিভাজন করা হয়. বাইনারি সেগমেন্টেশন ব্যবহার করা হয় যখন অগ্রভাগের জিনিসগুলিকে ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে আলাদা করার প্রয়োজন হয়।
গাড়ির ক্ষতি সনাক্ত করতে এমএল মডেলগুলিকে কীভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়
গাড়ির ক্ষয়ক্ষতি শনাক্ত করার জন্য ML মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে, আপনার সঠিকভাবে একটি বিভিন্ন ডেটাসেট প্রয়োজন টীকা ছবি এবং ভিডিও। বিনা অত্যন্ত সঠিক এবং সুনির্দিষ্টভাবে লেবেলযুক্ত ডেটা, মেশিন লার্নিং মডেল ক্ষতি সনাক্ত করতে সক্ষম হবে না. হিউম্যান-ইন-লুপ অ্যানোটেটর এবং টীকা সরঞ্জামগুলি ডেটার গুণমান পরীক্ষা করা অপরিহার্য৷
এই তিনটি পরামিতি খুঁজতে মডেলদের প্রশিক্ষণ দিন:
- ক্ষয়ক্ষতি হয়েছে কি না তা পরীক্ষা করা হচ্ছে
- ক্ষতির স্থানীয়করণ - গাড়ির ক্ষতির সঠিক অবস্থান চিহ্নিত করা
- ক্ষতির অবস্থান, মেরামতের প্রয়োজন এবং ক্ষতির প্রকারের উপর ভিত্তি করে ক্ষতির তীব্রতা মূল্যায়ন করা।
একবার গাড়ির ক্ষতি শনাক্ত করা, শ্রেণীবদ্ধ করা এবং বিভক্ত করা হয়ে গেলে, মডেলটিকে প্যাটার্ন খোঁজার এবং বিশ্লেষণ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া অপরিহার্য। প্রশিক্ষণ ডেটাসেটটি একটি এমএল অ্যালগরিদমের মাধ্যমে চালানো উচিত যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করবে।
আপনার কম্পিউটার ভিশন মডেলকে দ্রুত প্রশিক্ষণ দিতে অফ-দ্য-শেল্ফ গাড়ির ক্ষতি সনাক্তকরণ চিত্র এবং ভিডিও ডেটাসেট
যানবাহনের ক্ষতি সনাক্তকরণে চ্যালেঞ্জ
একটি গাড়ির ক্ষতি সনাক্তকরণ প্রোগ্রাম তৈরি করার সময়, ডেভেলপাররা ডেটাসেট সংগ্রহ, লেবেলিং এবং প্রিপ্রসেসিংয়ে বিভিন্ন চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হতে পারেন। আসুন দলগুলির মুখোমুখি হওয়া কিছু সাধারণ চ্যালেঞ্জগুলি বুঝতে পারি।
সঠিকভাবে সংগ্রহ করা প্রশিক্ষণ ডেটা
যেহেতু যানবাহনের ক্ষতির বাস্তব-বিশ্বের চিত্রগুলিতে প্রতিফলিত পদার্থ এবং ধাতব পৃষ্ঠ থাকতে বাধ্য, তাই ছবিতে পাওয়া এই প্রতিফলনগুলিকে ক্ষতি হিসাবে ভুল বোঝানো হতে পারে।
তদুপরি, প্রাসঙ্গিক চিত্রগুলির একটি সত্যিকারের বিস্তৃত সেট অর্জনের জন্য ডেটাসেটে বিভিন্ন পরিবেশে তোলা বিভিন্ন চিত্র থাকা উচিত। শুধুমাত্র ডেটাসেটে বৈচিত্র্য থাকলেই মডেলটি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হবে।
ক্ষতিগ্রস্ত যানবাহনের কোনো পাবলিক ডাটাবেস নেই যা প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে, আপনি হয় ইন্টারনেট ঘেঁটে ছবি সংগ্রহ করতে পারেন বা গাড়ির সাথে কাজ করতে পারেন বীমা কোম্পানি - যাদের ভাঙ্গা গাড়ির চিত্রের ভান্ডার থাকবে।
ইমেজ প্রিপ্রসেসিং
গাড়ির ক্ষতির ছবিগুলি সম্ভবত অনিয়ন্ত্রিত পরিবেশে তোলা হবে, যাতে ছবিগুলি ফোকাসের বাইরে, ঝাপসা বা খুব উজ্জ্বল দেখায়৷ উজ্জ্বলতা সামঞ্জস্য করা, আকার কমানো, অতিরিক্ত শব্দ অপসারণ করা ইত্যাদির মাধ্যমে চিত্রগুলিকে প্রিপ্রসেস করা অপরিহার্য।
চিত্রগুলিতে প্রতিফলন সমস্যাগুলি পরিচালনা করতে, বেশিরভাগ মডেল শব্দার্থিক এবং উদাহরণ বিভাজন কৌশল ব্যবহার করে।
মিথ্যা ইতিবাচক
গাড়ির ক্ষতির মূল্যায়ন করার সময় মিথ্যা ইতিবাচক লক্ষণ পাওয়ার একটি উচ্চ ঝুঁকি রয়েছে। এআই মডেল ভুলভাবে ক্ষতি সনাক্ত করতে পারে যখন কোনটি নেই। এই চ্যালেঞ্জটি একটি দ্বি-স্তর সনাক্তকরণ এবং শ্রেণিবিন্যাস মডেল ব্যবহার করে প্রশমিত করা যেতে পারে। প্রথম ধাপে শুধুমাত্র বাইনারি শ্রেণীবিভাগ করা হবে - শুধুমাত্র দুটি বিভাগের মধ্যে ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করা - ছবিতে। যখন সিস্টেম শনাক্ত করে যে গাড়িটি ক্ষতিগ্রস্ত হয়েছে, দ্বিতীয় স্তরটি প্রভাব ফেলবে। এটি গাড়ির ক্ষতির ধরন সনাক্ত করা শুরু করবে।
Shaip কিভাবে সাহায্য করে?
মার্কেট লিডার হওয়ার কারণে, Shaip এআই-ভিত্তিক ব্যবসায়িকদের জন্য ব্যতিক্রমীভাবে উচ্চ-মানের এবং কাস্টমাইজড প্রশিক্ষণ ডেটাসেট সরবরাহ করে যানবাহনের ক্ষতি সনাক্তকরণ মডেল. আপনার ML মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য ডেটাসেট তৈরি করার আমাদের প্রক্রিয়া বিভিন্ন ধাপের মধ্য দিয়ে যায়।
তথ্য সংগ্রহ
একটি প্রশিক্ষণ ডেটা সেট তৈরির প্রথম ধাপ হল বিভিন্ন উৎস থেকে প্রাসঙ্গিক এবং খাঁটি ছবি এবং ভিডিও সংগ্রহ করা। আমরা বুঝতে পারি যে আমরা যত বেশি বৈচিত্র্যময় ডেটাসেট তৈরি করি, ML মডেল তত ভাল। আমাদের ডেটাসেটে উচ্চ শ্রেণীবদ্ধ ডেটা তৈরি করার জন্য বিভিন্ন কোণ এবং অবস্থান থেকে ছবি এবং ভিডিও রয়েছে।
ডেটা লাইসেন্সিং
প্রমাণীকরণ তথ্য সংগ্রহ একটি অনুমানযোগ্য নির্মাণ একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ বীমা দাবি মডেল এবং বীমা কোম্পানির জন্য ঝুঁকি হ্রাস. এমএল প্রশিক্ষণের গতি বাড়ানোর জন্য, শাইপ অফ-দ্য-শেল্ফ ডেটাসেটগুলিও অফার করে যাতে ট্রেনের ক্ষতি সনাক্তকরণ আরও দ্রুত হয়। তাছাড়া, আমাদের ডেটাসেটে মডেল এবং ব্র্যান্ড নির্বিশেষে ক্ষতিগ্রস্ত যানবাহন এবং গাড়ির ছবি এবং ভিডিও রয়েছে।
ছবি/ভিডিও টীকা
দাবি প্রক্রিয়াকরণ মডেলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বস্তুগুলি সনাক্ত করতে, ক্ষতি সনাক্ত করতে এবং বাস্তব বিশ্বে এর তীব্রতা মূল্যায়ন করতে সক্ষম হওয়া উচিত। একবার ইমেজ এবং ভিডিও উপাদানগুলিতে বিভক্ত করা হয়, সেগুলি একটি এআই-ভিত্তিক অ্যালগরিদমের সহায়তায় আমাদের প্রশিক্ষিত ডোমেন বিশেষজ্ঞদের দ্বারা টীকা করা হয়। আমাদের অভিজ্ঞ টীকাকারীরা হাজার হাজার ছবি এবং ভিডিও সেগমেন্টকে লেবেল করে যা সঠিকভাবে ডেন্ট সনাক্তকরণের উপর ফোকাস করে, ক্ষতি গাড়ির যন্ত্রাংশগাড়ির ভিতরের এবং বাইরের প্যানেলে ফাটল বা ফাটল।
সেগমেন্টেশন
ডেটা টীকা প্রক্রিয়া সম্পন্ন হলে, ডেটার বিভাজন ঘটে। আদর্শভাবে, বিভাজন বা শ্রেণীবিভাগ ক্ষতি বা অ-ক্ষতিগ্রস্ত বিভাগ, ক্ষতির তীব্রতা এবং ক্ষতির দিক বা ক্ষেত্রফল - বাম্পার, হেডল্যাম্প, দরজা, স্ক্র্যাচ, ডেন্টস, ভাঙা কাঁচ এবং আরও অনেক কিছুর উপর ভিত্তি করে ঘটে।
আপনি কি আপনার যানবাহনের ক্ষতি সনাক্তকরণ মডেল পরীক্ষা করতে প্রস্তুত?
Shaip-এ, আমরা যানবাহনের ক্ষতি সনাক্তকরণ মডেলগুলির নির্দিষ্ট চাহিদা মেটাতে এবং নিশ্চিত করার জন্য ডিজাইন করা ব্যাপক যানবাহনের ক্ষতির ডেটাসেট সরবরাহ করি দ্রুত প্রক্রিয়াকরণ দাবি
আমাদের অভিজ্ঞ টীকাকারী এবং হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ মডেলগুলি আমাদের টীকাকৃত কাজে নির্ভরযোগ্য গুণমান এবং শীর্ষস্থানীয় নির্ভুলতা নিশ্চিত করে।
আরও জানতে চাও? যোগাযোগ করুন আজ.
