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基于計算機視覺的車輛檢測系統的高級功能介紹

新機器視覺 ? 來源:新機器視覺 ? 作者:Curt Hall ? 2022-07-06 10:42 ? 次閱讀

采用機器學習(ML)和人工智能AI)技術的機器視覺系統可以實現自動化的車輛檢測,為汽車制造商、經銷商和修理廠帶來了重大好處。這些好處包括自動化車輛檢查和維修訂單流程化,以及使用在線汽車市場和拍賣交易向客戶評估和展示車輛狀態等。

關鍵驅動因素

一些相關技術的發展使得人工智能驅動的計算機視覺和成像技術在汽車行業的應用日益廣泛。通過使用深度學習神經網絡,計算機視覺系統算法的準確性大大提高。其模型可以在數百萬張車輛圖像上訓練,包括顯示各種損壞示例的圖像。這些系統現在可以準確識別和分類圖像中的多種異常,例如損壞的零件(例如保險杠、擋泥板、格柵)、漏油、腐蝕,甚至出現在車輛圖像中的充氣不足和磨損的輪胎。

基于視覺的車輛檢測系統使用包括云應用和邊緣計算技術。前者使汽車經銷商和在線市場更容易使用該技術。后者減少了與圖像處理和分析相關的延遲。此外,基于機器視覺的車輛檢測系統現已與汽車經銷商管理系統和在線汽車銷售平臺集成,使其使用更具吸引力。

為了更好地了解基于計算機視覺的車輛檢測系統所提供的高級功能,讓我們研究一下UVeye和Tractable目前提供的一些產品

UVeye

UVeye提供了一個基于人工智能的汽車檢測系統,旨在為汽車制造商和經銷商的服務部門提供完全自動化操作(見圖1)。UVeye的系統具有全面的車輛檢測功能。這包括一個車身底部掃描儀,用于檢測車輛底部的問題,如車架損壞、漏油和腐蝕。輪胎檢測功能可以識別車輛輪胎的品牌、規格和狀態,包括氣壓、胎面深度、側壁損傷,甚至車輛的輪胎是否不匹配。外部檢查功能可以對車輛的金屬和其他外部車身部件進行360度的外部掃描,包括保險杠、門鎖、格柵、后視鏡和窗戶。

2022年6月,UVeye宣布其車輛檢測系統已集成到CDK Global的Fortellis Automotive Commerce Exchange應用程序中,該應用程序是連接汽車經銷商、制造商、開發商和貸款人的流行平臺。這些系統共同提供了一個集成平臺,用于自動化整個車輛維修流程,從初始車輛檢查到生成維修訂單。

UVeye公司代表聲稱,車輛通過其車輛檢查系統并生成維修單大約需要15分鐘,與手動執行整個過程相比,可節省約45分鐘。

當客戶的車輛駛過UVeye檢查車道(只需幾秒鐘)時,使用平板電腦的服務編寫器可以查看一系列照片和系統檢測到的問題列表。嚴重問題(如輪胎磨損或消聲器損壞)在service advisor的平板電腦屏幕上以紅色標記。然后向客戶展示突出顯示任何問題的照片,并與服務顧問一起確定要執行哪些維修。批準后,系統將根據檢查報告中的信息自動生成維修訂單(包括估計)。

UVeye檢測系統的現狀

在美國,許多汽車經銷商目前使用新的(綜合)系統。此外,在2022年3月,沃爾沃啟動了一項計劃,在部分美國經銷商中使用UVeye基于機器視覺的檢測系統。沃爾沃的代表稱,這讓他們的零售商能夠快速、經濟地評估以舊換新,并檢查顧客前來維修的汽車的狀況。(你可以在沃爾沃經銷商處觀看UVeye系統運行的視頻。)沃爾沃希望最終將UVeye系統的使用范圍擴大到其在美國280家獨立零售門店中的更多門店。

實際上,沃爾沃從2019年開始就與UVeye合作,當時沃爾沃成為該公司的戰略投資者,并(也是在2019年)在其裝配線上安裝了UVeye的車身檢測技術,以支持其質量保證計劃。

Tractable

Tractable提供了多種基于機器視覺的檢測產品,包括針對保險行業和車輛檢測的產品。

Tractable的車輛檢測平臺使用ML和圖像分類對汽車照片進行逐像素評估,包括確定車輛到單個部件級別的損傷,對損傷情況或損傷程度進行分類,并生成詳細的估計(包括確定性評分)。它甚至可以識別出從舊汽車或失事汽車中回收的零部件,這有可能幫助維修廠找到所需的零部件。

2022年3月,Tractable與Black Widow合作,將其AI視覺檢測系統與Black Widow的4K圖像捕獲系統集成。Black Widow是一個八攝像頭的drive-through系統,旨在捕獲高清車輛圖像,這些圖像自動組成360度的車輛內外全景影像。這些圖像可以直接編輯并立即發布到在線汽車市場和拍賣網站。

Tractable的系統將對Black Widow拍攝的圖像進行基于ML的分析,以識別外部損壞并生成車輛狀況報告,概述估計的維修成本。實際上,將Tractable與Black Widow系統集成將使拍賣和經銷商能夠獲得更準確、一致的車輛評估,從而使他們能夠在車輛營銷和銷售過程中更快、更明智地做出銷售決策。

簡而言之,使用該系統能夠:(1)大大減少二手車上市所需的時間和精力;(2)通過讓消費者對他們想要購買的車輛有更全面(透明)的了解,為他們提供更好的客戶體驗。

結論

機器視覺目前是人工智能最成功的商業應用之一,我們現在看到它被廣泛應用于各種用例和行業,包括汽車行業。

除了與汽車經銷商和在線市場相關的應用程序外,自動車輛檢測還有許多應用程序。保險公司、汽車回收和汽車租賃金融公司也可以從這些系統中受益,未來我們將看到這些行業更多的應用。

審核編輯:郭婷

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原文標題:基于機器視覺的自動車輛檢測系統

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