Интеллектуальная система оценки повреждений автомобилей
Автоматически анализирует фотографии автомобиля, выявляет и классифицирует повреждения по типу и степени, формируя предварительную оценку ущерба за минуты — без участия эксперта и с измеримыми показателями точности.до 90% точность распознавания типовых повреждений
×3–5 рост обработанных заявок
≤ 1 мин на первичную оценку по фото
Сферы применения
Страхование: первичная оценка ущерба по фото при ДТП и страховых случаях (КАСКО / ОСАГО)
Лизинговые компании: осмотр автомобиля при возврате и автоматическая фиксация новых повреждений
Трейд-ин и автодилеры: быстрая оценка состояния авто перед выкупом или постановкой на продажу
Корпоративные автопарки и каршеринг: контроль состояния транспорта при передаче между пользователями
Логистика и транспортные компании: фиксация повреждений кузова при приемке и сдаче транспортных средств
Как работает модуль
1
Обнаружение автомобиля
Система определяет автомобиль на изображении, выделяет ключевые зоны кузова и проверяет корректность входных данных (ракурс, освещение, качество фото)
2
Извлечение признаков повреждений
Модель локализует дефекты (вмятины, царапины, сколы, трещины), анализирует форму, площадь и контекст повреждения.
3
Классификация типа и степени ущерба
Алгоритм определяет тип повреждения и его степень, формируя структурированную оценку по заданной шкале
4
Формирование результата и интеграция
Система формирует итоговый отчёт с разметкой зон, категорией ущерба и передаёт данные в ИТ-контур клиента через APIЗадачи
Снизить операционные затраты на первичную экспертизу ущербаУскорить цикл урегулирования страховых случаевСтандартизировать оценку повреждений и сократить количество повторных осмотровИсключить разночтения в оценке одних и тех же поврежденийОбрабатывать больше заявок без найма новых экспертов
Результаты
Первичная оценка формируется за ≤ 1 минутыДо 90% точность распознавания типовых повреждений×3–5 рост количества обработанных страховых кейсовСнижение влияния субъективной экспертизыСтруктурированный цифровой отчёт по каждому автомобилю
Заказать модуль распознавания повреждений автомобилей
Оставьте заявку — оценим инфраструктуру, определим сценарии применения и предложим модель пилотного внедрения с измеримыми показателями:Предобработка изображения
Проверка качества фото, нормализация освещения, масштабирование и выделение зон кузова перед инференсом модели.
Детекция повреждений (YOLOv8)
Модель Ultralytics YOLOv8 локализует дефекты кузова (вмятины, царапины, сколы) с использованием GPU-ускорения.
Item 1 of 4
Внедрение и поддержка
Аудит данных и процесса оценки 01
Проверяем каналы поступления фото, требования к ракурсам/качеству и правила вынесения решения (типы/степени повреждений)Развертывание модуля в контуре 02
Поднимаем сервис распознавания (GPU/CPU), настраиваем входы (API/очередь) и форматы ответа под ваши системыКалибровка и дообучение 03
Адаптируем модель под ваши классы повреждений и “доменные” условия: типы кузовов, освещение, фон, качество фотоПилот с измеримыми KPI 04
Проводим пилот на реальных обращениях: точность по классам, доля авто-решений, скорость обработки, контроль качестваПоддержка, мониторинг и масштабирование 05
Мониторим качество и деградации, обновляем модель/правила, расширяем на новые каналы, регионы и продуктыСтоимость и сроки внедрения модуля
Указана цена за подключение модуля к одной камере
Малый бизнес
Платформа
Neuro Vision
Средние и крупные компании
Другие модули
Распознавание номеров автомобилей с помощью ИИ
ANPR-модуль для автоматизации пропуска транспорта: распознаёт госномера в реальном времени, принимает решение о доступе и передаёт события в вашу СКУД, CRM или систему учёта