Привет, VC! Представьте себе ситуацию: зима, на дороге гололед, вы едете на своей машине на работу. И тут вдруг перед вами резко тормозит Порше Кайен. Вы бьете по тормозам… а машина не останавливается и почти беспрепятственно скользит дальше. Бух! На бампере Кайена вмятина и россыпь царапин, и из него вылезает разгневанный владелец.
Вы в ступоре пытаетесь прикинуть, сколько денег придется отдать за ремонт Порша и сможет ли покрыть это страховка. Думать трезво в такой ситуации сложно — эмоции слишком сильно бьют по голове. А еще владелец Порша орет и давит, называя заоблачные суммы.
Страховая посчитает ущерб лишь за пару дней. Можно и самостоятельно найти запчасть в интернете, но у официального дилера она стоит как крыло самолета, а цену ремонта даже примерно прикинуть не получается. Что делать в такой ситуации?
Чтобы решить эту проблему с помощью дистанционной системы оценки авто, нужно всего пара кликов, четыре фото и две минуты. Рассказываем сегодня именно о ней.
Оценка повреждений с помощью нейросетей
Систему дистанционной оценки повреждений мы разрабатываем уже больше двух лет. Сейчас нейросеть правильно отмечает примерно 80% всех повреждений, если качество фото соответствует. Но мы расширяем возможности системы и планируем достичь цифры минимум в 90%.
Для пользователя утилита работает максимально просто. Чтобы провести оценку, нужно сделать всего лишь 4 фотографии автомобиля с разных ракурсов:
На снимках это выглядит примерно так:
Изображения загружаются в систему, а остальное делает нейросеть. Или, если точнее, нейросети. Для препроцессинга и подготовки фото у нас работают отдельные алгоритмы.
Финальный результат следующий. Система отмечает запчасти, которые отличаются от нормы, и описывает характер повреждений.
Мы еще работаем над финансовой оценкой повреждений и собираем динамическую базу с ценами запчастей и их ремонта. Правда, до полноценного решения еще далеко — это огромная работа, которую мы по сути делаем первые в России. Но уже в таком виде проект интересен российским компаниям. И мы уверены, что он кардинально изменит принципы работы на рынке. К примеру, страховщиков и каршерингов. Об этом дальше.
Как наш проект меняет каршеринги и страховые компании
Прежде чем запускать разработку системы дистанционной оценки, мы провели глубокий анализ рынков.
Оказалось, что идея способна решить ряд принципиальных проблем, с которыми сталкиваются каршеринги и страховщики. Начнем с первых.
Случайные штрафы за повреждение авто — одна из главных болей каршерингов. Человек берет машину, ездит по делам, потом паркуется и закрывает поездку. Все в порядке, все довольны. А через несколько дней ему приходит «письмо счастья» с крупным штрафом на 100 000 рублей или даже больше. Якобы он поцарапал авто и не сообщил об этом сервису. В ряде случаев штраф и вовсе автоматически снимается с привязанной карты.
Пользователь получает огромную головную боль — доказывать, что ты не олень, придется через суд. Нервов и денег будет потрачено много в любом случае. А каршеринг получает ярого хейтера и серьезный удар по имиджу бренда.
Система дистанционной оценки практически полностью решает эту проблему. Пользователю нужно сделать всего 8 фото: 4 перед посадкой в авто и 4 после завершения поездки. Нейросеть сразу же оценит авто на наличие повреждений и выдает подтверждение, что все нормально. Вуаля! Больше никаких штрафов с потолка.
Мы уже заключили договор с российским каршерингом и активно работаем над внедрением проекта. Так что в этом году вы уже можете встретить его в приложении каршеринга. Но пока не можем сказать какого — находимся под NDA.
Теперь расскажем немного о страховщиках.
В некоторых компаниях дистанционная оценка уже работает. Правда, с оговоркой — фото там оценивает эксперт-человек. Это называется «предварительная оценка». Страховщик может оценить по фото незначительные повреждения и вмятины, но окончательная цифра компенсации будет уже после детального анализа.
Минусы у такой схемы есть. Во-первых, оценивать повреждения по фото куда сложнее, чем вживую. Некоторые мелкие царапины человек может просто не заметить. А во-вторых, такая оценка субъективна. К примеру, в конце рабочего дня пятницы ее качество будет сильно отличаться от утра вторника.
Нейросети позволяют сделать анализ стабильным и точным. Как ни крути, но компьютерное зрение острее человеческого, нейросеть может замечать даже крохотные царапины, которые крайне сложно увидеть невооруженным глазом — тем более, на фотографиях.
Эксперт на обработку фото одной машины тратит примерно полчаса-час. Нейросеть — максимум две минуты
А если учесть, что при внедрении в бизнес она обрабатывает сотни фото одновременно, то одна такая система способна заменить всех дистанционных оценщиков.
Нейросети выходят на российские рынки
Еще 15 лет назад разработка автоматической дистанционной системы оценки повреждений была фантастикой. Банально из-за того, что технологии не позволяли сделать компьютерное зрение острее человеческого.
Нейросети уже существовали, но для их обучения не хватало данных.
Просто чтобы вы понимали масштаб: для обучения нашей системы мы использовали 25 000 фотографий, размеченных вручную, и больше миллиона процедурно генерируемых — свыше 5 терабайт только исходных данных. Сейчас мы заключили договор с известным российским классифайдом и продолжаем обучать систему, используя его обширные данные. Все для того, чтобы наши нейросети находили минимум 90% повреждений, вплоть до самых мелких.
В 2022 году мы планируем расширить возможности нейросети и добавить в подборку обучения мототранспорт, грузовые авто, автобусы — в общем, абсолютно все, что ездит по российским дорогам.
В перспективе компьютерное зрение можно будет использовать в самых разных дорожных ситуациях. К примеру, быстро пройти предрейсовую проверку такси или заказать ремонт или замену нужной запчасти, не тратя кучу времени на ее поиск и общение с дилером.
Кстати, ситуация с Порше из начала статьи реально произошла с женой руководителя направления дистанционной оценки имущества Platforma. Только вместо Порше был Гелендваген. И если бы система дистанционной оценки существовала тогда, то ситуация решилась бы намного проще.
Сделать фото, подождать две минуты — и сказать разгневанному владельцу Гелендвагена точную стоимость ремонта побитого бампера и то, что ваша страховка это покроет. Никаких нервов и излишних переживаний.
Компьютерное зрение — одна из самых перспективных технологий XXI века, которая способна серьезно изменить существующие рынки и продукты. Системы дистанционной оценки — только первый шаг. Мы уверены, в дальнейшем идея выйдет далеко за пределы анализа повреждений авто.
К примеру, можно будет оценить стоимость мебели и предметов интерьера в квартире при оформлении договора аренды. Или посчитать стоимость земельного участка для купли-продажи. Или проанализировать изменение лесного хозяйства области. Возможности компьютерного зрения при поддержки нейросетей практически безграничны и для рядового пользователя, и для бизнеса, и даже для государственных организаций. В ближайшие 5-7 лет вы сможете почувствовать это на собственном опыте даже в будничных и рутинных вещах.
Какой интересно каршеринг будет с вами работать если им как раз таки выгодно размазать повреждения на как можно больше народу и со всех трясти штрафы
Ну, это упущенная прибыль же (я про людей, которые не будут пользоваться из-за негативного опыта). Каршерингу как раз важно, чтобы люди не боялись. Их инструмент стремится решить эту, скажем так, боль.
Именно поэтому у большинства каршерингов есть свои коллекторские конторы. Срубить бабла и свалить - единственный вариант заработать в России сейчас.
Я о таком не слышала, похоже на теорию заговора 😅
А вы, простите, насколько давно на самоизоляции, что для вас реальность вдруг стала теорией заговора и вы действительно не в курсе что основная статья прибыли каршера это именнно штрафы (отчеты опубликованы) и другие спорные списания, для оперативного взаимодействия с клиентами у каршеров есть свои коллекторские агенства работающие только по их профилю. А суть всей схемы заставить лоха (и что-то мне подсказывает не одного) добровольно расстаться с деньгами за спорный момент (например царапину), который в случае нормального разбирательства в суде заканчивается для каршера ничем, ибо никакой доказательной базы они предоставить как правило не могут.
Спасибо за материал. Меня как раз и пугает в каршеринге то, что за какую-то царапинку ответственность несу я, а не тот, кто ее машине оставил. Вопрос: неужели сейчас нет никакого решения, хотя бы какого-то, этой проблемы?
Решение есть. Не брать штрафы за царапины и потёртости.
Тогда как окупать ремонт машин? )
Не ремонтировать, после того как машину поцарапали или притёрли. Это всего лишь машина.
Программа чушь.
Вот что бывает, когда программистов заставляют делать работу машиностроителей.
И для меня совершенно удивительно то, что создатели данного приложения ДАЖЕ не прокосультировались с машиностроителями и инженерами, не посмотрели аналоги решений на рынках.
Первое. Есть такая вещь как метрология. Метрология это наука о технических измерениях.
Второе. Есть такие средства измерения, которые называются 3D сканеры.
Далее, знаете КАК нужно сделать вашу программу, с точки зрения инженерии, чтобы ваши данные имели высокую достоверность 2-3 сигма, и могли быть приняты как данные базирующиеся на методиках научных исследований??
С помощью нейронной сети, или не нейронной сети, вы получаете ДОСТОВЕРНУЮ 3D модель объекта с какими-то показателями точности.
В вашей модели вы ВЫДЕЛЯЕТЕ различные составляющие её элементы, например дверь, или порог, или другое.
По результатам сравнений полученной 3D модели вы считаете отклонения, и можете делать какие-то научно обоснованные выводы.
Визуальные дефекты в виде царапин могут определяться визуально.
Также я отмечу. Что дефектов может быть огромное множество. Те же микротрещины и пр.
Решение данной задачи это не создание автоэнкодера, который по картинкам вам определяет отклонение внешнего вида какой-то машины от оригинала. Я уверен на 90+%, что вы используете данную технологию.
И дело даже не в том, что сам подход по себе как технология будет иметь низкие показатели точности.
Смысл в том, что в подобном подходе НЕТ НАУЧНОГО ОБОСНОВАНИЯ.
Только научно-обоснованные и аргументированные подходые могут быть учтены судом и приняты в качестве релевантных данных в каких-либо процессах. В том числе оценки.
Но у вас в статье, ничего не сказано о методике. А именно методика самое важное и ценное в статье.
Нет каких-либо метрик точности. Только обобщённая цифра и прочее.
Если бы делали диссертационную работу по данной теме, вас бы никогда не допустили до защиты.
Также я отмечу, что у меня в лаборатории, например, был 3D сканер. И для его работы требуются значительные вычислительные ресурсы.
Для меня сомнительно, что можно решить подобную задачу с телефона. Я бы двигался в направлении создания облачного сервиса, когда с помощью хорошей камеры в каких-то приемлемых диапазонах показателей точности вы можете сделать то, что я описал выше.
Годы научных достижений есть в данном направлении. Когда получают 3D объекты, декомпозиция по поверхностям. Метрология так вообще существует всю жизнь.
* Я хочу отметить ДЛЯ ВСЕХ кто интересуется тематикой нейронных сетей и data science. Работа с исскуственным интеллектом это не создание и обучение нейронных сетей. Это не написание скриптов на питоне. Это в первую очередь понимание областей на стыке наук.
В противном случае будут проекты наподобие этого. Ну да, прикольная штука. Ну да, она вот такие вот картинки будет показывать. Но что от них толку?? Тупо MVP сделать, не более.
В системе много разных по типу моделей, но автокодировщика нет.
Из вашей статьи не ясно что вы и как используете. Но я глубоко убежден, что вы ошибаетесь.
99% вы обучает вашу нейронную сеть на хороших фото, а потом ловите отклонения.
И судя по тому, что у вас представлено на фото, так оно и есть.
И этот подход сам по себе не верен по целому ряду причин.
Но как я уже сказал, эти типичный пример ошибки, когда программиста заставили делать работу метролога или машиностроителя.
Комментарий недоступен
Как бы конечно не хотелось поверить в вашу `Platforma`, но у меня всё же больше сомнений.
В статье нет ничего о том, каким образом вы делаете заключение о присутствии повреждений.
Если основной источник данных (фото) - это пользователи каршеринга, то как будет решаться вопрос с качеством фотографий с телефона? Ведь многие фотографии делаются в ночное время суток, и не всегда с хорошей четкостью. Тему про погодные условия и загрязнение авто я уже даже не развиваю.
Про мототранспорт сразу скажу - забудьте. Максимум что можно оценить - это пластик (и даже он не всегда оригинальный), всё остальное, за что можно зацепиться глазом обычно заменяется: ветровое - повыше, дуги на движок, фары на светодиоиде, доп свет, выхлоп, сиденья, кофры... да просто куча всего, что просто невозможно оценить объективно.
Надеюсь, что у вас всё получится, и я был не прав.
Ночные снимки очень часто оказываются низкого качества, поэтому модуль работает хуже. Чтобы контролировать качество есть отдельный модуль, который сигнализирует о низком качестве фотографии. Аналогично с загрязнениями
Есть ощущение, что вопреки здравому смыслу, так будут делать крайне редко. Хотелось бы ошибаться
круто было бы добавить автоматизированную оценку как инструмент для приемки авто в сервисах
В автосервисах выделяют два вида повреждений: хе..ня и пи..ц. Первый лечится косметическим ремонтом, второй - масштабными операциями.
Классно, что скоро такой инструмент появится на рынке. Вот оно будущее: дроны прилетали и оценивали необходимое имущество
и выставляли счет сразу)
Походу, страховщики скоро лишатся работы...
Комментарий недоступен
аваркомы
Инструмент интересный, но многое зависит от качества фотографии. Если у меня сименс 2мпкс, как я сфоткаю машину нормально?
Значит не судьба воспользоваться этим сервисом. :))
сименс... откуда у вас машина?))
Да, к сожалению к разрешению фотографий есть требования не ниже 2 МП. Качество фотографии может быть низким и по другим причинам (засветы, смазанная картинка и тд), такие фотографии фильтруем при помощи отдельной модели.
Прикольная тема, но машины КШ зимой грязные и в снегу. Я видя машину вживую и стоя рядом не могу понять есть повреждение или нет.
Я во всех сервисах КШ оформил каско за доп.плату - 1-2руб/минута и счастлив.
Да, загрязнение может полностью скрывать повреждение. Для детекции таких случаев есть отдельный модуль.
Я вот даже больше скажу. Ваша система будет лежать даже банально при загрязнении автомобиля. Причём ее достоверность будет катастрофически падать, ДАЖЕ при том ничтожном уровне достопримечательности, который у вас возможен в идеальных условиях.
Вот да
Да, загрязнение может полностью скрывать повреждение. Для детекции таких случаев есть отдельный модуль.
Оно не просто может скрывать, оно одни давать ложные сигналы.
Если у вас автоэнкдер, то у вас может быть что угодно в любую сторону.
У нас много модулей, но автокодировщика в системе нет. =)
Это лишь ваши ничем не подтвержденные слова, фото работы вашей системы говорит об обратном.
Далее, самая существенная сторона процесса оценки это ЮРИДИЧЕСКАЯ СТОРОНА ВОПРОСА.
Есть такая вещь как аттестация средств измерения и поверка средств измерения.
"Метрологическая аттестация средств измерений (СИ) – официально утвержденная проверка этого оснащения в целях выявления его соответствия требованиям действующих метрологических стандартов. Такая процедура проводится согласно положениям ГОСТ, а основным ее этапом является подробная экспертиза функциональности и показателей точности измерений приборов в различных условиях их практического применения."
"Пове́рка средств измерений — совокупность операций, выполняемых в целях подтверждения соответствия средств измерений метрологическим характеристикам."
Суть её заключается в следующем, для того, чтобы обеспечить ДОСТОВЕРНОСТЬ и ПОВТОРЯЕМОСТЬ исследований, вы должны проводить проверку, что ваши средства измерения соответствуют требуемым параметрам точности.
Простой пример. У одного один телефон, одни параметры точности. У другого другой телефон, другие параметры точности. В итоге, один утверждает, что деталь годная, другой утверждает обратное.
Особенно, когда величины отклонений небольшие, а погрешность средств измерения велика.
Не будем голословны, и приведем пример. Допустим у нас автомобиль Land Cruiser Prado получил передний боковой удар.
При этом, в процессе оценки должны быть исследованы не только элементы кузова, но и другие узлы и агрегаты автомобиля. Одна из важнейших элементов это рулевая.
Вот пример рулевой тяги, которую легко погнуть. У меня у брата была подобная проблема, когда он ударил свой авто. Взгляните на чертёж рулевой.
Взгляните на допуски на размеры.
Если брать средства измерения от балды, когда у каждого СВОЙ телефон со СВОЕЙ оптикой и СВОИМИ показателями точности, результаты оценки у каждого будут свои.
И один будет утверждать, что делать под замену. Другой будет утверждать обратное.
А рулевая тяга на тот же BWM стоит 10к, что является существенной величиной.
на самом деле идея отличная, успехов Вам ребята.. как заработает все и с бесплатным приложением думаю скачаю.. или уже можно качать?)