41、基于深度学习的汽车损伤分类与检测

基于深度学习的汽车损伤分类与检测

1. 引言

近年来，汽车保险公司面临着日益频繁的保险理赔申请。大规模手动验证理赔申请已无法满足快速理赔流程的速度要求，从而导致理赔漏洞。理赔漏洞指的是由于当前手动和自动化流程效率低下，在理赔管理过程中造成的资金损失。理赔金额主要取决于汽车的损伤类型和受损部位，因此，我们需要一个自动化系统来处理整个汽车保险理赔流程，以高效地对损伤进行分类和检测，并减少理赔漏洞。

卷积神经网络（CNNs）在图像分类任务中表现出卓越的准确性，在ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中得到了充分证明，并且在计算机视觉领域的大多数问题中占据主导地位。CNNs也被应用于目标检测问题，如R-CNN及其改进版本Fast R-CNN和Faster R-CNN。然而，这些基于区域的目标检测方法存在速度较慢的问题。相比之下，YOLO框架使用整个图像进行检测，速度明显更快。其中，YOLOv3是YOLO家族中目前表现最好的模型，通过添加残差网络和上采样进行了改进。

为了解决汽车损伤分类和检测问题，我们使用CNNs，并创建了自己的数据集。我们专注于七种常见的汽车损伤类型，包括碰撞、划痕、保险杠凹陷、车门凹陷、前照灯损坏、玻璃破碎和尾灯损坏。我们从基本的CNN模型开始，采用预训练和微调的方法，观察到迁移学习效果最佳。为了提高系统的鲁棒性，我们提出了一个架构管道，先从图像中提取车辆的受损区域，然后将其传递给训练好的分类器网络。同时，我们使用YOLOv3进行损伤检测。

2. 相关工作

• 3D CAD模型方法 ：Srimal等人提出使用3D CAD模型通过照片进行自动车辆损伤检测。他们使用未