BESSERE KI-UNTERSTÜTZTE SCHADENSERKENNUNG DURCH BILD ANNOTATION

BEREITGESTELLTE DIENSTLEISTUNG: Bild Annotation

VERÖFFENTLICHT: 09.06.2022

LESEZEIT: 3 min

Kundenprofil

Branche: Automobilindustrie Land: USA Unternehmensgröße: 50.000+ Mitarbeiter

Beschreibung des Kunden

Der Kunde bietet Autoherstellern, Versicherungen und anderen in der Automobilindustrie tätigen Unternehmen Beratung und professionelle IT-Dienste an. Diese sparen Zeit und Ressourcen bei verschiedenen manuellen Prozessen im Zusammenhang mit der Schätzung und Bewertung von Fahrzeugschäden, sowie Fahrzeughaltern für die Reparatur Ihrer Fahrzeuge geeigneten KFZ-Werkstätten zuzuordnen.

Art der Annotation

Ausgangslage

Der Kunde arbeitete an einer KI-Lösung, die nicht nur Schäden an Autos erkannte, sondern Fahrzeughaltern auch zusätzliche Dienstleistungen anbot. Dazu gehörten Unterstützung bei der Einreichung einer Schadensmeldung, die Bewertung des Schadens, erforderliche Reparaturen und viele nützliche Informationen. Um die Genauigkeit der KI-Lösung sicherzustellen, musste ein aus 36.000 Bildern bestehender Datensatz annotiert werden. Die Qualität der Beschriftungen und die geometrische Genauigkeit der 2D-Begrenzungsrahmen waren äußerst wichtig, da Ungenauigkeiten die Art und Beurteilung des Schadens direkt beeinflussen konnten.

Die Bilder waren Aufnahmen verschiedener Autoschäden nach Unfällen, beispielsweise Kratzer oder kaputte Autoteile. Es musste die Art des Schadens erkannt und anhand einer vorgegebenen Taxonomie klassifiziert werden. Zudem mussten alle Schäden mit 2D-Begrenzungsrahmen markiert werden. Einige Aufnahmen enthielten Schäden aus verschiedenen Taxonomien, sodass die Data Annotatoren sehr sorgfältig bei der Objekterkennung und -klassifizierung vorgehen mussten.

Der Kunde kam auf uns zu, weil wir bereits umfangreiche Erfahrung in der Annotation von Daten in der Automobilindustrie und dem Versicherungswesen mitbrachten und über das notwendige Wissen in diesen Fachbereichen verfügten. Entscheidungsfaktoren waren das Portfolio des Anbieters, die Durchführung ähnlicher Projekte und die Fähigkeit, bei der Auswahl eines Data Annotation Tools für die Durchführung des Projektes beraten zu können. So konnte der Kunde sich auf die Bereitstellung des Datensatzes und die Prüfung der Ergebnisse im gewünschten Format konzentrieren, anstatt sich mit Detailfragen auseinanderzusetzen.

Bereitgestellte Data Annotation Lösung

Mindy Support übernahm die Organisation des gesamten Projektes, von der Auswahl einer geeigneten Data Annotation Plattform bis hin zum Prozessmanagement. Der Kunde wollte in alle Projektphasen möglichst wenig involviert sein, auch bei der Zusammenstellung des Data Annotation Teams, Schulungen oder der Wahl des Tools. Uns wurden lediglich Richtlinien für die Annotation und Datenausgabe sowie die zu annotierenden Daten zur Verfügung gestellt. Die Zusammenstellung und Schulung des Data Annotation Teams, die Festlegung des Arbeitsablaufes, Qualitätskontrolle und die Generierung der Ausgabe im gewünschten Format übernahmen wir. Um mindestens 98% Genauigkeit bei den Annotationen zu erreichen (eine Vorgabe des Kunden) wurden mehrere Runden Qualitätskontrolle und Validierung durchgeführt.

Der Kunde war sehr zufrieden damit, dass das Projekt pünktlich und mit der erforderlichen Genauigkeit, sowohl in Bezug auf geometrische Genauigkeit als auch Qualität der Beschriftung, abgeschlossen wurde. Der Kunde entschied sich dazu, uns weitere Aufgaben anzuvertrauen, die im Rahmen des Gesamtprojektes anfielen. Derzeit warten wir auf zusätzliche Datensätze mit einer viel größeren Diversifizierung der Objektklassen.

Ergebnisse

  • 36.000 Bilder annotiert
  • 98% Qualitätsbewertung erreicht mit minimaler Kalibrierung des Annotationsansatzes durch den Kunden.
  • Projektdauer: 2,5 Jahre

INHALTSVERZEICHNIS

    Bleiben Sie mit unseren neuesten Updates verbunden, indem Sie unseren Newsletter abonnieren.

      ✔︎ Well done! You're on the list now

      SPRECHEN SIE MIT UNSEREN EXPERTEN ÜBER IHR AI/ML-PROJEKT

      KONTAKTIEREN SIE UNS