DigitalArtSpace

В фирменном сервисе аренды автомобилей Яндекса модернизировали систему фотоконтроля. По информации пресс-службы компании, для анализа снимков арендных машин, касающихся необходимости мойки и ремонта, теперь используется комплекс нейросетей, предназначенных для обработки визуальной информации. Ежедневно через эту систему проходит 150 тысяч фотографий автомобилей из автопарка сервиса, что на 2,5 раза превышает возможности предыдущей версии алгоритма.

В Яндексе рассказали:

Раньше для решения операционных задач, таких как мойка и ремонт автомобилей, в каршеринге использовался алгоритм с машинным обучением и ручной проверкой. В настоящее время процесс фотоконтроля был практически полностью автоматизирован благодаря комплексу нейронных сетей, предназначенных для обработки визуальной информации: визуальному трансформеру (ViT) и визуально-языковой модели (VLM). Ежедневно эти модели анализируют состояние 12 тысяч автомобилей, входящих в автопарк сервиса.

При использовании сервиса пользователю необходимо предоставить фотографии выбранного автомобиля и ответить на ряд вопросов, касающихся его состояния. Затем система обрабатывает полученную информацию. Для выявления дефектов, таких как царапины и вмятины, а также для фиксации загрязнений, «Яндекс Драйв» обучил модели машинного обучения на специально подготовленных наборах данных. В случае обнаружения загрязнений, технология компьютерного зрения присваивает автомобилю оценку в диапазоне от 1 до 100: более высокий балл указывает на повышенную вероятность скорой отправки на мойку. При определении этого показателя учитываются текущее время года и история эксплуатации конкретного транспортного средства.

Визуально-языковая модель (VLM) способствует повышению точности работы системы. Она применяется для подтверждения и детализации результатов, полученных ранее, помогая в различении типов повреждений и определении уровня загрязнений, корректной классификации неоднозначных ситуаций и поддержании стабильного качества проверки в сервисе. Технология выявляет 99,9% всех повреждений%.

В Яндексе отметили:

Новая методика позволяет большинству рутинных задач в системе обработки данных решаться автоматически, высвобождая модераторов для работы с нестандартными и сложными ситуациями. Использование комплекса нейронных сетей позволило ускорить работу, сохранив при этом точность, и уменьшить на 17% количество жалоб пользователей, касающихся качества уборки автомобиля.

Похожие статьи

Новый алгоритм Дарвина-Гёделя учит искусственный интеллект самостоятельно программировать.

В США производят эффективные процессоры: тайванские чипы TSMC возвращаются на родину для завершения производства.

В продаже — новая Lada Granta с увеличенным дорожным просветом

Новые модели Kia могут появиться на российском рынке.

Недорогой аналог Toyota Camry с пробегом более 2000 км завоевал популярность

Рамный внедорожник BAW 212 T01 с мощным двигателем: «Китайский УАЗ» с комфортом.