Máxima precisão e velocidade
Um modelo de inteligência artificial único
E-IA analisa o veículo e gera um relatório com máxima precisão e velocidade.
O desempenho de uma abordagem HLP é subjetivo e caracterizado por variabilidade
E-IA é treinado e continuamente atualizado
E-IA foi treinada para “ver”, destacar e contar os danos de granizo na superfície dos carros, levando em consideração os parâmetros e condições definidos durante a fase de treinamento.
E-IA é treinada com base em um banco de dados em constante atualização: é capaz de fornecer sempre avaliações objetivas e atualizadas com desempenho superior ao dos seres humanos.
Atualmente, 20-40% das avaliações realizadas são reabertas devido a:
- Avaliação numérica incorreta do dano (com erros de 50% a 80%)
- Avaliação incorreta do tipo de intervenção a ser realizada na carroceria (Operações de Repintura/Substituição).
E-IA é um modelo de Inteligência Artificial único no mundo. E-IA analisa o veículo e gera um relatório com máxima precisão e velocidade.
La resposta da EIA é certificada de acordo com a norma ISO.
E-IA é regularmente calibrado e os resultados são fornecidos, de acordo com as normas, por meio de intervalos de confiança específicos.
Contagem
Realiza uma contagem precisa e detalhada dos impactos presentes na carroceria do veículo, fornecendo uma estimativa precisa dos danos sofridos.
Identificação
Identifica o tipo de intervenção necessária para o reparo, incluindo PDR total, combinação de PDR e intervenções tradicionais, ou tradicional puro.
Detecção
Detecta e cataloga os elementos da carroceria que foram danificados e precisam de substituição ou reparo específico.
Relato
Relata quaisquer danos adicionais não relacionados ao granizo, ajudando a fornecer uma avaliação completa do veículo.
Triagem final
Determina se o veículo é reparável ou deve ser considerado perda total, com base em uma análise aprofundada dos danos detectados.
O treinamento de E-IA
Para uma identificação correta de todos os impactos, o modelo metamerico subjacente à tecnologia WeGrele foi treinado para analisar as imagens de diferentes ângulos e posições, a fim de reproduzir fielmente uma avaliação "física".
O modelo foi treinado para identificar os impactos de granizo nos veículos em diferentes condições, incluindo:
- A cor do veículo.
- As condições meteorológicas.
- O estado do veículo (mais limpo ou menos limpo). O ambiente circundante (interno ou externo). Os reflexos na carroceria.
- Treinado em dispositivos com tecnologias ópticas HW e SW de diferentes tipos, para reconhecer possíveis manipulações de imagens. Gestão de viés através de calibração dedicada para cada área específica da carroceria extraída.
- Dados reais validados por um técnico profissional.
Características técnicas
O modelo Mask RCNN-FPN
O modelo utiliza uma arquitetura chamada “Mask RCNN-FPN”, que se destaca na detecção de objetos e segmentação de instâncias, aproveitando uma pirâmide de características multi-escala. Esta abordagem garante desempenho robusto, adaptando-se às variações no tamanho dos objetos e oferecendo compatibilidade com várias redes base, alcançando resultados de ponta nos conjuntos de dados de referência.
RCNN = Rede Neural Convolucional Baseada em Região; FPN = Rede de Pirâmide de Características.
É utilizado um Dataset robusto (cerca de 10.000 instâncias) usando diversas técnicas de Augmentação de Dados: o conjunto de dados está em constante expansão e será utilizado para re-treinar a rede para melhorar o desempenho.
Esta abordagem fotográfica, tanto para a fase de treinamento quanto para o usuário durante o uso, garante uma maior caracterização do veículo, permitindo obter informações detalhadas sobre o estado da carroceria e das componentes do veículo.
O modelo Mask RCNN-FPN
EIA utiliza técnicas avançadas de treinamento
Para otimizar a capacidade de generalização e o desempenho do modelo de inteligência artificial, utilizamos a técnica de Augmentação de Dados.
A Augmentação de Dados é utilizada para aumentar a quantidade de dados disponíveis para o treinamento do modelo de inteligência artificial. Esta técnica consiste em criar dados sintéticos a partir dos dados existentes, como girar, transformar e modificar imagens.
EIA continua crescendo...
Atualização: Atualização regular do banco de dados de treinamento.
Upgrade: Novas tecnologias de IA serão regularmente implementadas e atualizadas.
As atualizações e upgrades regulares incluirão o uso de novos recursos:
- Identificação dimensional dos danos individuais para avaliar pontualmente e online a reparabilidade ou não das várias seções do veículo.
- Implementação de capacidades dedicadas a veículos específicos ou tipos de danos; Avaliação online da relação custo-benefício com base na relação entre a avaliação do dano da EIA e o valor do automóvel (ano, modelo, valor de mercado do veículo).
Os benefícios adicionais da E-IA
Economia de tempo
- Análise de danos extremamente rápida
- Redução nos tempos de espera
- Agilização no planejamento financeiro das empresas
Redução de custos
- Redução de fraudes
- Redução de pessoal a ser mobilizado
- Posicionamento correto no processo de reparo
Precisão
- Avaliação objetiva por meio de algoritmo certificado
Fácil de usar
- Totalmente digital e fácil de integrar
- Redução nos tempos de espera
- Ideal para todos os sinistros em áreas de difícil acesso
Um novo processo extremamente fácil de captura de imagens
Por meio de alguns passos simples, você será capaz de iniciar o procedimento de relato de um sinistro diretamente do seu celular. Você precisará inserir os documentos e fotografar o veículo através do nosso aplicativo, que o guiará passo a passo, indicando até mesmo quantas e quais fotos são necessárias para uma avaliação precisa do dano. Uma vez carregadas as fotos, nossa tecnologia avançada E.I.A. analisa os danos e fornece um relatório detalhado e preciso
