案例 | 二手车智能质检:以双流分组残差搜集为核心,结合计算机视觉构建智能车辆检测零碎

汽车产业互联网平台大搜车针对车辆检测场景所开发的AI云检测解决规划,鉴于云-端交互的零碎架构,以双流分组残差搜集作为主干搜集,结合计算机视觉技能,以专业化的智能设备代替人眼识别,以数据分析代替主观经验,在最大程度降低人为影响因素的前提下,兑现毫秒级实时检测。中国二手车交易行业:二手车辆检测工作依赖人为、耗时冗长,亟待智能技能提高检测效能近年来,中国二手车消费市场规模进一步扩大,2019年中国二手车市场交易额已突破1万亿元。然而由于二手车的“非标”属性,一车一况之下,车辆检测作为二手车交易流程

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汽车产业互联网平台大搜车针对车辆检测场景所开发的AI云检测解决规划,鉴于云-端交互的零碎架构,以双流分组残差搜集作为主干搜集,结合计算机视觉技能,以专业化的智能设备代替人眼识别,以数据分析代替主观经验,在最大程度降低人为影响因素的前提下,兑现毫秒级实时检测。

中国二手车交易行业:二手车辆检测工作依赖人为、耗时冗长,亟待智能技能提高检测效能

近年来,中国二手车消费市场规模进一步扩大,2019年中国二手车市场交易额已突破1万亿元。然而由于二手车的“非标”属性,一车一况之下,车辆检测作为二手车交易流程中必不可少的关键,直接影响着成交意愿和成交价格。

通常,二手车车辆鉴定流程包含车辆手续检查、车辆事故鉴定、车况检测、车况评级等关键,传统人为检测往往流程繁琐、耗时较长,尤其是在车辆缺欠标注关键,每辆车平均需要花费50分钟左右,事故车检测则需要花费1个小时甚至更久。在专业的检测体系中,车部件细分类型高达400余项,检测师在缺欠标注关键中通常需要耗费较高的时间成本进行缺欠查询。因此,如何在保证检测质量的情况下提高车辆检测效率,进而兑现车辆买卖双方交易过程的高度满意,一直是车辆检测行业的痛点。 

汽车产业互联网平台大搜车旗下的二手车专业检测品牌268V,十余年来已累计检测超过500万辆二手车。长期以来,二手车行业长期面对着车辆检测耗时长、效率低等问题,而伴随着二手车市场的快速发展,行业急需加速推进数字化、智能化,以为客户提供高效的车辆检测服务。

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车辆检测智能平台应用案例解析:以大搜车旗下AI云检测视觉智能平台为例

针对二手车检测工作中面临的痛点,大搜车技能中心鉴于其视觉智能平台,使用云端交互零碎架构,结合双流分组残差搜集、计算机视觉等人为智能技能,推出了AI云检测解决规划。规划可鉴于智能检测模型,以数据分析代替主观经验,自动完成检测工作,并出具标准化检测报告,兑现在最大程度降低检测过程中的人为影响因素的同时,兑现毫秒级车辆智能检测。

一、规划架构

AI云检测解决规划由大搜车技能中心视觉智能平台打造,为汽车流通领域提供智能化服务,涵盖证件OCR识别、拍照识车、智能工单零碎、电子卡口、智能车辆检测等多元功能及服务。

AI云检测使用云-端交互的零碎架构,规划可分为客户端和算法后盾两部分。其中,客户端部署交易交互模块(主要是手机等移动设备),用于车辆情况信息录入及与云服务器交互。车辆情况信息录入主要包括证件手续、缺欠检测等,而云服务器交互则包括智能算法交互、数据云存储交互等。在后端云服务器中,则部署了多个智能算法模块,用于自动识别车辆图像中的车辆缺欠,提供视觉搜索、目标检测、数据召回及结果过滤等功能,以及对合作客户提供API接口服务。 图片二、结合双流分组残差搜集与计算机视觉技能,兑现智能车辆检测AI云检测解决规划集成了大搜车技能中心视觉智能平台的车辆智能检测能力。规划以双流分组残差搜集为主干搜集,结合多级类目预测、融合损失函数、批随机重采样、随机擦除数据增强等策略。同时,为确保检测模型的缺欠识别能力,大搜车技能中心鉴于集团海量交易数据库,利用视觉搜索技能协同检测算法提高准确率。 大搜车AI云检测解决规划支持企业对交易规则灵活调整,可在算法后盾根据交易特定规则,对原始输出结果进行动态调整,提高交易场景适用性。此外,规划还支持零碎的自适应优化,比如在客户端检测师使用AI云检测进行缺欠标注时,零碎会自动将人为修改的错误预测记录在后盾,供人为进行标注调优,随后由算法根据标注数据进行模型微调,经过评测后自动完成模型优化更新。 应用效果通过部署AI云检测解决规划,大搜车268V二手车检测零碎在单项检测工作中平均响应耗时低于300毫秒,兑现了实时检测,且对检测质量无任何不良影响;每辆车的检测时间平均缩短15分钟,缺欠标注效率提高100%,每年可节省1.5万人/天的工作量。图片

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