Главная / АВТОНОВОСТИ / Запущен сервис по дистанционной оценке повреждений автомобилей с помощью нейросети

Запущен сервис по дистанционной оценке повреждений автомобилей с помощью нейросети

«Платформа больших данных» (Platforma), совместное предприятие ВТБ и «Ростелекома», разработала новый сервис, который позволяет удаленно оценить состояние кузова автомобиля: масштаб повреждений, в том числе после ДТП, наличие грязи, снега, посторонних наклеек и других деталей. К промышленному тестированию и последующему использованию нового сервиса планируется привлечь страховые и каршеринговые компании, а также автомобильные маркетплейсы. Эксперты Platforma прогнозируют, что сегмент дистанционной оценки имущества на основе Big Data составит 1,2 млрд рублей в 2025 году.

Дистанционная оценка повреждений автомобиля работает на базе нейросетей, которые разработаны специалистами Platforma. Искусственный интеллект способен распознавать модели автомобилей, пострадавшие детали кузова, типы повреждений, степень загрязнения и другие. В период обучения нейросети обработали более 30 000 фотографий и определили более 65 000 элементов автомобиля. В настоящий момент решение стабильно распознает 48 классов деталей и 14 классов повреждений.

Следующим этапом развития сервиса станет автоматическая калькуляция стоимости ремонта, исходя из масштаба ущерба. По данным экспертов Platforma, именно эта опция наиболее востребована среди потенциальных клиентов, в том числе банков и страховых компаний, поэтому уже прорабатывается технология для наиболее релевантной оцифровки ремонтных работ.

СП ВТБ и “Ростелекома” реализует амбициозную задачу — к 2025 году занять лидерские позиции в области сервисов на основе Big Data

Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показанОбязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Проверьте Также

В Китае дебютировал новый летающий автомобиль Pegasus с вертикальным взлетом (Фото)

Транспортное средство продемонстрировали на выставке в Чжухае. Автомобиль получил название Pegasus. Его максимальная скорость составляет ...