Система уверенно работает даже на сложных повреждениях
Точность детекции простых повреждений ≈ 90%
Автоматизированное распознавание повреждений автомобиля для оценки ущерба при ДТП
Автоматическая классификация повреждений авто по фото — от загрузки изображения до предварительной оценки за минуты.
NDA
Заказчик Крупная страховая компания с большим потоком обращений по ДТП и страховым случаям. Компания заинтересована в ускорении первичной оценки ущерба и снижении операционных затрат при сохранении качества решений.
Задача Сократить время первичной оценки автомобильных повреждений и снизить зависимость результата от субъективной экспертизы за счет автоматического анализа фото авто после ДТП
О проекте
Визуальная оценка повреждений автомобилей по фото - узкое место для страховой компании, потому что она зависит от эксперта, плохо масштабируется и дает нестабильное качество.
В рамках проекта первичный осмотр был вынесен в автоматический контур — система анализирует изображения, классифицирует повреждения и формирует единый результат за минуты, независимо от нагрузки и человеческого фактора.
NDA
Заказчик Крупная страховая компания с большим потоком обращений по ДТП и страховым случаям. Компания заинтересована в ускорении первичной оценки ущерба и снижении операционных затрат при сохранении качества решений.
Задача Сократить время первичной оценки автомобильных повреждений и снизить зависимость результата от субъективной экспертизы за счет автоматического анализа фото авто после ДТП
×5 к скорости оценки
1
Сбор и подготовка данных
Собрали и разметили изображения автомобилей б/у с разными типами и степенью повреждений по фото.
2
Предобработка изображений
Разработка алгоритма с использованием методов фильтрации входных данных. Оценка степени повреждений от 1 до 3
3
Интеграция
Интеграция системы с существующими приложениями клиента через API.
4
Тестирование и оптимизация алгоритмов
Проведение тестирования на данных в реальных условиях, включая случаи с разными погодными условиями. Опатимизация алгоритмов по результатам тестирования
5
Запуск на ПО заказчика
Сдача готового сервиса с админ-панелью и имплементация в ПО клиента.Почему ИИ - идеальное решение для таких задач в автостраховании?
Технологический стек
Frontend
Интерфейс пользователя: отчеты, графики, панели управления
Backend
Логика обработки и базовые компоненты системы
ML
Модели и фреймворки для обучения
Вызовы и решения
Нестабильное качество входных изображений
Фотографии автомобилей поступали в систему в неконтролируемых условиях: загрязнённые кузова, осадки, отражения, низкая освещённость. Это напрямую влияло на корректность локализации повреждений и снижало доверие к автоматической оценке.РЕШЕНИЕ
Интеллектуальный препроцессинг входных данных
Встроили этап автоматической диагностики качества изображений и адаптивного препроцессинга. Система нормализует кадры, отсеивает некорректные входные данные и повышает информативность изображений, что стабилизировало детекцию и повысило качество обучающего датасета.Потеря точности при съёмке в условиях низкой освещённости
Вечерние и ночные фотографии приводили к размытию контуров и снижению контрастности, из-за чего даже опытные оценщики допускали расхождения в интерпретации повреждений.РЕШЕНИЕ
Адаптивное усиление визуальных признаков
Реализовали алгоритмы динамического повышения контрастности и яркости на этапе предварительной обработки. Это позволило сохранять точность детекции повреждений независимо от времени съёмки и условий освещения.до 90%
точность распознавания повреждений на корректных и чистых фото
≤ 1 мин
время первичной оценки ущерба по загруженным изображениям
×3–4
рост пропускной способности процесса оценки без увеличения штата
Команда, которая внедрила проект
Алексей Цибульников
Python backend-разработчик
Фёдор Головин
Project Manager
Дмитрий Соркин
DevOps-инженер
Марк Яговкин
Руководитель разметки данных
Михаил Моисеев
CV-инженер
Переход от классификации повреждений к точной локализации дефектов с поддержкой автоматизированного расчёта ремонтных работ.
Готовые проекты
Наша команда с 2017 года успешно реализовала 60 проектов с искусственным интеллектом. Тут собраны наши лучшие работы, про которые мы можем рассказать, про некоторые совсем немного, а некоторые мы вообще не можем тут упомянуть из-за NDA. Но готовы применять опыт в разработке нейросетей для ваших задач.
Разработка крупной системы
Цифровой контроль движения вагонов
Разработка крупной системы
От цветка к идеальному букету: ИИ распознает качество роз
Разработка крупной системы
ИИ-учет индивидуальной выработки на конвейере
Сбор и разметка данных для ИИ
Разметка данных для беспилотных комбайнов
Разработка крупной системы
Как контролировать брак этикетки на работающем конвейере
Экспертная разметка данных
Медицинский датасет МРТ позвоночника для обучения AI
Операционный ИТ-аутсорсинг
Команда разметчиков как сервис для маркетплейса
Сбор данных для ML и ИИ
Собрали 10 000 уникальных лошадей для биометрии
Экспертная разметка данных для ИИ
Разметка 7000 исследований совместно с врачами-экспертами
Разработка крупной системы
Распознавание номеров автомобиля для въезда на парковку
Разработка крупной системы
Нейросеть, которая контролирует бодрость сотрудников аэропорта, чтобы вы улетели в отпуск вовремя
ИИ для образования
Распознавание рукописного текста на экзаменационных бланках с помощью нейросети
Разработка крупной системы
ИИ расставляет стеллажи в 10 раз быстрее
Разработка крупной системы
ИИ-система для оценки повреждений автомобилей
Разработка крупной системы
Платформа, объединившая поиск блогеров, целевой аудитории и аналитику
Разработка крупной системы
Распознавание QR для контроля сборки и упаковки заказов
ИИ для промышленности
ИИ-отбор качественных снимков с дронов
Разработка крупной системы
Нейросеть распознаёт пустые полки в магазинах и помогает вовремя их заполнить
Разработка крупной системы
ИИ-контроль опасных ситуаций при движении погрузчиков
Разработка крупной системы
Машинное зрение измеряет паллеты и передает данные в WMS
Разработка крупной системы
Нейросеть для определения возраста: аналитика и безопасность в одном решении
Сбор и разметка данных для ИИ
Учим нейросеть распознавать драки, чтобы в вашем городе стало безопаснее
Сбор и разметка данных для ИИ
Собрали датасет оружия в 1000+ видео
Разработка крупной системы
Платформа для регистрации рекламы блогеров и ЕРИР
Разработка крупной системы
Автоматизация досмотра багажа и анализа X-ray снимков с помощью ИИ
Разработка для сельского хозяйства
Нейросеть для мониторинга здроровья коров
Разработка крупной системы
AI-контроль выкладки свежей рыбы + соблюдение FIFO
Разработка для ритейла
Внедрение видеоаналитики для контроля комплектации товаров на складе
Разработка крупной системы
Нейросеть для распознавания 2D чертежей
