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Costruirò sistemi di rilevamento danni veicoli con AI per richieste di assicurazione
Mujeeb
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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
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- DaPakistan
- Membro dalug 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna3 settimane
Lingue
Hindi, Inglese, Spagnolo, Tedesco
I specialize in AI/ML with skills in computer vision and Agentic model deployments. Working since 2022, I have built websites & Mobile apps, optimized performance, and fixed bugs. From requirement engineering to deployment of your project, I am your go-to option.
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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.
