“定損寶”是螞蟻金服在2017年6月28號的發(fā)布會(huì)上公開的一款基于深度學(xué)習(xí)和AI技術(shù)的車險(xiǎn)自動(dòng)定損的解決方案。有了“定損寶”，將來出車險(xiǎn)時(shí)，保險(xiǎn)公司就不再需要派專員到現(xiàn)場，用戶也只需簡單拍攝幾張現(xiàn)場照片就可以完成整個(gè)定損出險(xiǎn)的流程。不僅節(jié)省了用戶的時(shí)間，也降低了保險(xiǎn)公司出險(xiǎn)的成本?？梢哉f這是繼人臉識(shí)別應(yīng)用在金融和安防領(lǐng)域之后，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)又開辟另一個(gè)大市場。這對AI特別是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展和繁榮都有重大意義。做為該領(lǐng)域的從業(yè)人員，我無比的興奮激動(dòng)，仿佛升職加薪就在眼前了。
自“定損寶”發(fā)布以后有不少新聞報(bào)道過，然而但凡涉及技術(shù)上的問題這些文章都一帶而過；即使在發(fā)布會(huì)上螞蟻金服也對其技術(shù)細(xì)節(jié)諱莫如深，讓琢磨不透。根據(jù)目前掌握的這些公開信息，我總結(jié)了一下“定損寶”的技術(shù)原理，希望幫助大家理解它背后的這些技術(shù)。
- “定損寶”自動(dòng)定損流程
從發(fā)布會(huì)的演示來看，定損第一步：按照定損寶提示的要求，依次上傳車輛的全景照片、受損部位照片以及受損部位細(xì)節(jié)照片；
上傳的照片就是自動(dòng)定損模型的輸入。從定損寶的照片要求來分析，它先通過全景照片來定位受損部件，然后用細(xì)節(jié)照片來分析損傷程度。
之后，定損寶在云端服務(wù)器的算法模型根據(jù)用戶上傳圖片進(jìn)行判定，在幾秒內(nèi)給出準(zhǔn)確的定損結(jié)論。
2 . 定損技術(shù)分析
定損寶背后隱含了幾乎所有計(jì)算機(jī)視覺經(jīng)典的問題，從數(shù)字處理，物體監(jiān)測和識(shí)別，到場景理解和智能決策，背后涉及到目標(biāo)識(shí)別、車輛損失的程度判定，多模態(tài)與其他數(shù)據(jù)的結(jié)合等技術(shù)。 上圖比較清楚的展示了定損寶的底層技術(shù)和識(shí)別流程。
2.1 部件識(shí)別
部件識(shí)別是一個(gè)典型的目標(biāo)檢測的問題，從一個(gè)車的圖片中檢測出各個(gè)部件的類別和位置，如識(shí)別圖片中哪里是前機(jī)蓋、左前大燈、保險(xiǎn)杠、格柵等等。目前流行使用Faster RCNN和SSD等網(wǎng)絡(luò)來完成這類問題。
2.2 受損程度判定
損傷程度的判定是整個(gè)定損中的核心環(huán)節(jié)。在真實(shí)環(huán)境中，照片拍攝的車體損傷非常容易受到反光、陰影、污漬、車體流線型干擾以及拍攝角度的影響，從而造成誤判，即使是人眼通過照片觀察，也很難區(qū)分。定損寶針對不同的車型、顏色和光照條件進(jìn)行模型迭代學(xué)習(xí)，融合多個(gè)模型的經(jīng)驗(yàn), 產(chǎn)出了現(xiàn)在的定損寶解決方案。該技術(shù)能夠輸出針對各種程度的刮擦、變形、部件的開裂和脫落等損傷的定損結(jié)論。
簡單來說，受損程度判定是一個(gè)圖片分類問題，定損寶把損傷分成了四個(gè)大類別：刮擦、變形、部件的開裂和脫落， 各個(gè)大類別里面應(yīng)該根據(jù)不同的程度還有細(xì)分成小類別。分好類別后，還需為各類別的準(zhǔn)備大量標(biāo)注好的圖片。目前有很多不錯(cuò)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決圖片分類問題， 如： ResNet， Inception-V3/V4 等等。
2.3 生成維修方案
有上面兩步確定了損傷部件和部件損傷程度后，剩下的就是確立維修方案了。其實(shí)這一步也好辦，就是要總結(jié)和設(shè)計(jì)一些保險(xiǎn)行業(yè)在車輛維修過程中的規(guī)則。比如：輕度的剮蹭對應(yīng)的維修方案為噴漆，中度對應(yīng)為鈑金，重度損傷為更換。
最后就是出報(bào)價(jià)，這個(gè)更加簡單了，根據(jù)車輛識(shí)別碼(VIN碼）去數(shù)據(jù)庫中查找該車各個(gè)部件的OE碼，然后根據(jù)OE碼就能找到各個(gè)部件維修和更換的價(jià)格了。 每個(gè)保險(xiǎn)公司的報(bào)價(jià)可能不一樣，最后出的價(jià)格也可能不一樣。
總的來說，定損寶背后的技術(shù)其實(shí)不難，關(guān)鍵是訓(xùn)練這些模型的數(shù)據(jù)量大，清洗標(biāo)注這些數(shù)據(jù)更是難上加難了。如果有這些數(shù)據(jù)，你也能訓(xùn)練一個(gè)定損寶出來。
