随着计算机视觉技术的发展，能够通过视觉缺陷检测来评估车辆损伤。这项技术可以作为汽车制造商检查系统的一部分，帮助计算二手车基于任何视觉损伤的价值等。利用摄像头和人工智能，计算机视觉可以即时分析车辆损伤的照片，识别问题甚至估计严重程度。本文将介绍如何使用实例分割模型来识别车辆损伤，并精确定位受影响的确切部位。将逐步指导完成构建此解决方案的整个过程。
首先，让讨论实例分割的基础知识以及它与其他计算机视觉任务类型的对比。图像分类涉及对对象进行分类，而目标检测涉及在图像中对象位置周围放置一个边界框。另一方面，实例分割识别每个单独的对象，并精确勾勒出每个对象的形状，如下所示。实例分割对于需要知道对象确切边界的应用非常有用，例如在缺陷检测、自动驾驶车辆系统或精准农业中。与目标检测不同，目标检测在对象周围画一个框，可能会导致其他部分被包含在一个框内，因为框是不精确的，这就是为什么实例分割是评估车辆损伤的一个好选择。
在选择合适的计算机视觉模型时，将使用两个来自Roboflow Universe的模型。一个模型训练用于检测车辆的损坏区域，另一个模型训练用于检测车辆的各个部分。Roboflow Universe是一个计算机视觉平台，提供广泛的开源数据集和模型，为用户提供超过200,000个数据集和50,000个模型，以支持他们的项目。首先，创建一个Roboflow账户并导航到以下模型页面。第一个模型已经训练用于检测车辆的损坏区域。这个模型已经训练用于各种类型的损坏，如凹陷、划痕或破损部件。
第二个模型可以检测车辆的部分。它被训练用于在图像中分割车辆的各个部分，包括保险杠、门、窗户和前后车辆的关键组件。此外，它还可以识别其他部分，如引擎盖、后视镜和尾门。下面，提供了代码片段，介绍了如何使用该模型。结合上述两个模型，可以更详细地分析车辆的图像。可以识别损伤的存在，并精确地确定车辆的哪个部分受到影响。
目标是能够分析车辆的图像，并了解车辆的哪些部分可能受损。将使用从互联网下载的图像来展示这个解决方案。可以做同样的事情，或者从模型的数据集中下载图像。以下是损坏车辆的图像。步骤1：设置环境。首先，让安装必要的依赖项。运行以下命令：pip install roboflow supervision opencv-python。步骤2：加载模型。接下来，将导入所需的库并加载预训练的模型。下面，用Roboflow API密钥替换ROBOFLOW_API_KEY。可以参阅Roboflow文档以获取有关如何检索API密钥的更多说明。
然后，可以使用损坏检测模型对输入图像进行推理。在获得预测结果后，将提取检测结果并解包车辆损坏区域的坐标。现在，将使用步骤3中的检测结果来突出显示输出图像上车辆的损坏区域。将使用检测结果从原始图像中裁剪损坏区域，并将裁剪的图像存储在临时目录中作为damage_image.png。然后，可以使用模型对裁剪的图像进行推理，以分割车辆的部分。这使能够将检测结果定位到特定的车辆部分。第一个模型告诉可能存在损坏的位置。第二个模型告诉确切受影响的部分。
计算机视觉正在改变检查车辆损伤的方式。随着这项技术的进步，保险公司可以使用它来发现问题并更快地修复汽车。例如，在车祸发生后，它可以用于现场检查损坏。这意味着保险公司可以更快地决定接下来需要做什么。它也使消费者受益。现场损坏评估可以带来更顺畅的索赔过程。有了车辆损伤检测，可以在事故现场拍照，并通过应用程序将它们提交给保险公司。人工智能可以分析照片，对损伤进行分类，并生成修理成本预测。简化这一过程，意味着更快的修理和更快的索赔解决。
已经看到了如何结合两个模型，可以分割车辆部分和分割车辆损伤，为评估受损车辆提供了一种高效的方式。创建的解决方案可以帮助精确定位损伤并进行更快的评估。有了计算机视觉的帮助，可以期待更多的自动化，从而实现更快的索赔处理，降低成本，并为所有参与者提供更顺畅的体验！