Цель исследования – разработать алгоритм компьютерного зрения для сегментирования повреждений на кузове автомобилей после ДТП и произвести оценку стоимости восстановления повреждений.

Данное исследование является частью проекта по разработке системы автоматического расчета ущерба транспортного средства при ДТП для автостраховых компаний. Система будет способствовать снижению сроков проведения экспертизы транспортного средства и как следствие приведет к повышения скорости обработки заявок в автостраховании.

Предполагаемая архитектура системы автоматического расчета ущерба транспортного средства при ДТП

Автовладелец загружает на сайт или в приложение фотографии автомобиля, далее модели компьютерного зрения выполняют следующие действия:

1. Проверка, есть ли на фото автомобиль, подходит ли ракурс, не засвечен ли снимок. Обработка останавливается, если хоть один из этапов не пройден.
2. Первая математическая модель выделяет отдельные детали кузова. Для этого необходимо обучить нейросеть на десятках тысяч фотографий из разных источников – страховых компаний, банков, онлайн-площадок с объявлениями и др. Для каждого авто собирали пул из фотографий с четырех углов.
3. Вторая модель оценивает повреждения деталей. Для ее обучения собирается выборка из десятков тысяч фотографий автомобилей с повреждениями и проводится разметка всех видимых повреждений с ценой стоимости восстановления.
4. Формирование отчета – фотографии, на которых отмечены повреждения, их границы и стоимость восстановления.

Точность работы алгоритмов в первую очередь зависит от размера дата-сета, примеров на которых проводиться обучение. В рамках данного исследования нами был собран дата-сет размером 100 000 примеров фотографий автомобилей с разных ракурсов съемки.