車輛外觀損傷識(shí)別
通用API
【更新時(shí)間: 2024.04.18】
針對(duì)常見(jiàn)小汽車車型,識(shí)別車輛外觀受損部件及損傷類型,可識(shí)別數(shù)十種車輛部件、五大類外觀損傷(刮擦、凹陷、開(kāi)裂、褶皺、穿孔)
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車輛外觀損傷識(shí)別

車輛外觀損傷識(shí)別
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產(chǎn)品介紹

什么是車輛外觀損傷識(shí)別?
什么是車輛外觀損傷識(shí)別
車輛外觀損傷識(shí)別是指對(duì)汽車外部表面及相關(guān)部件的損壞情況進(jìn)行詳細(xì)檢測(cè)和評(píng)估的過(guò)程。這一過(guò)程涉及對(duì)車身各個(gè)部位,如引擎蓋、車頂、后備箱蓋、車門、翼子板、前后保險(xiǎn)杠等的損傷范圍、程度和影響程度進(jìn)行細(xì)致的觀察和分析。
服務(wù)詳情
針對(duì)常見(jiàn)的小汽車車型,識(shí)別車輛外觀受損部件及損傷類型,支持32種車輛部件、5大類外觀損傷。同時(shí)可輸出損傷的數(shù)值化結(jié)果(長(zhǎng)寬、面積、部件占比),支持單圖多種損傷的識(shí)別。
- 可識(shí)別的32種汽車外觀零部件:前保險(xiǎn)杠、機(jī)蓋、左前葉子板、左A柱、左前門、左后葉子板、左底大邊、后保險(xiǎn)杠、行李箱蓋、右后葉子板、右底大邊、右后門、右前門、右前葉子板、右A柱、車頂、鋼圈、中網(wǎng)、左前大燈、左前霧燈、左前霧燈框、右前大燈、右前霧燈、右前霧燈框、前保下隔柵、左后視鏡、右后視鏡、左后外尾燈、左后內(nèi)尾燈、右后外尾燈、右后內(nèi)尾燈、左后門
- 可識(shí)別的5類外觀損傷:刮擦、凹陷、開(kāi)裂、褶皺、穿孔(一般指有破洞的情況)
- 圖片拍攝方式建議與要求:水平方向放置手機(jī)或其他拍照設(shè)備;正對(duì)受損部位,使得受損部位位于圖像中心2/3區(qū)域內(nèi);調(diào)節(jié)手機(jī)與受損部位之間的距離,使得整張圖能看出受損車輛部件,同時(shí)能看清受損區(qū)域,盡量減少車身反光、污漬干擾;拍攝圖片分辨率要求1280 * 720以上,拍攝清晰無(wú)模糊、遮擋。
應(yīng)用場(chǎng)景
車輛智能定損服務(wù)的發(fā)展歷程
第一階段:用戶自主拍攝3張“遠(yuǎn)中近"照片,然后進(jìn)行智能定損。
第二階段:用戶自主拍攝1張照片。效果:拍照規(guī)范性下降,導(dǎo)致定損準(zhǔn)確率下降;
第三階段:AI全程指引用戶靠近遠(yuǎn)離車輛損傷部件,算法智能抽幀。效果:用戶體驗(yàn)較好,拍攝規(guī)范性強(qiáng),大幅提高智能定損準(zhǔn)確率;
車輛外觀損傷識(shí)別API的工作原理
- API接收車輛外觀的圖像數(shù)據(jù)作為輸入
- API利用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析。這包括應(yīng)用算法來(lái)檢測(cè)圖像中的車輛輪廓、邊緣和特征點(diǎn),以及識(shí)別潛在的損傷區(qū)域。API能夠識(shí)別諸如劃痕、凹陷、裂紋等不同類型的損傷,并根據(jù)其位置和嚴(yán)重程度進(jìn)行分類和量化。還會(huì)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法,通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)提高識(shí)別準(zhǔn)確性和效率
- API輸出結(jié)果數(shù)據(jù),損傷被識(shí)別并分類包括損傷的位置、大小、類型等信息,以及可能的修復(fù)建議或評(píng)估結(jié)果。這些數(shù)據(jù)可以以文本、圖像或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式返回給調(diào)用API的客戶端或系統(tǒng)。
什么是車輛外觀損傷識(shí)別接口?
由服務(wù)使用方的應(yīng)用程序發(fā)起,以Restful風(fēng)格為主、通過(guò)公網(wǎng)HTTP協(xié)議調(diào)用車輛外觀損傷識(shí)別,從而實(shí)現(xiàn)程序的自動(dòng)化交互,提高服務(wù)效率。
API接口列表

依賴服務(wù)
