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Costruirò sistemi di rilevamento danni veicoli con AI per richieste di assicurazione
Mujeeb
Level 1
Informazioni su questo servizio
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I tuoi periti passano 3 giorni per ogni richiesta su qualcosa che una telecamera e l'AI possono fare in 10 secondi. Peggio ancora, gli assessori umani spesso non vedono danni, si fanno contestare e creano responsabilità. L'AI no.
Costruisco sistemi di rilevamento danni veicoli che analizzano le foto di qualsiasi veicolo, classificano i danni per tipo, posizione e gravità, e generano un rapporto di valutazione strutturato in modo istantaneo.
Cosa fornisce il sistema:
- Rilevamento danni: ammaccature, graffi, crepe, deformazioni strutturali
- Mappatura della posizione a livello di pannello (cofano, portiera, paraurti, parafango, tetto)
- Classificazione della gravità (estetico/moderato / grave)
- Punteggi di affidabilità per ogni regione di danno
- Output JSON strutturato + rapporto di valutazione PDF
- API REST per integrazione con il tuo sistema di richieste/flotta
- Workflow di acquisizione foto ottimizzato per mobile (web o app)
- Confronto prima/dopo per segnalare danni preesistenti
Realizzato per: compagnie di assicurazione auto, operatori di flotte, noleggi di auto, piattaforme di restituzione leasing, concessionari di auto usate e servizi di assistenza stradale.
Una foto. 10 secondi. Un rapporto di danno difendibile.
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Mujeeb
AI Chatbot Developer Machine Learning and AI Automation Expert
Level 1
- DaPakistan
- Membro dalug 2024
- Tempo di risposta medio3 ore
- Ultima consegna2 mesi
Lingue
Inglese, Spagnolo, Tedesco
Hi,
I’m Mujeeb from Pakistan.
I'm an AI Developer specializing in AI Chatbot Development, Machine Learning, Computer Vision, and Agentic AI Solutions. Since 2022, I've been helping startups, businesses, and entrepreneurs build intelligent, scalable, and high-performing AI-powered applications.
I offer custom AI solutions including chatbot development, AI agents, machine learning solutions, computer vision applications, AI-powered web and mobile app development, API integration and automation, bug fixing, performance optimization, deployment & cloud integration.
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FAQ
Traduzione automatica.
Quante immagini sono necessarie per ogni veicolo?
Per una rilevazione affidabile, 8–12 foto che coprano tutti i pannelli (anteriore, posteriore, laterali, tetto, sotto se necessario). Configuro il workflow guidato per guidare l'utente in ogni angolo.
Quanto è accurato il rilevamento dei danni?
Su un dataset di danni veicolari ben annotato (che posso reperire e addestrare): 87–93% mAP per il rilevamento danni, 84–90% per la classificazione della gravità. Include rapporto di valutazione completo.
Può rilevare danni preesistenti per prevenire frodi?
Sì. Il pacchetto Scale include un modulo di confronto prima/dopo che segnala danni comparsi tra due sessioni di ispezione — fondamentale per prevenire frodi su noleggi e flotte.
In quale formato viene prodotto il rapporto di danno?
JSON strutturato (per consumatori API) e rapporto PDF con diagramma del veicolo annotato, tabella dei danni, punteggi di gravità e timestamp. Entrambi inclusi a partire dal pacchetto Growth.
