汽车质检


       基于深度学习的图像识别算法训练模型,通过汽车外壳照片自动检测外壳是否有划痕或凹陷。



客户场景


       在保险理赔与汽车生产质量控制的过程中,需要对车辆外观的损伤进行识别与记录。传统的操作方式是厂商或4S店对损伤拍照记录并上传,由总部进行人工审核,过程繁琐耗时,且全球范围内每日审核处理数量较大。



微软方案

     

1.    借助基于微软智能云平台的方案对历史案例进行学习与识别,使用训练出的模型分析汽车外壳照片,自动监测外壳是否有划痕或凹陷,简化审核过程工作量。

2.    通过迁移学习对预先训练好的深度学习模型进行微调,仅使用少量图片即训练出精准的模型。

3.    迁移学习使得方案可以触类旁通,灵活应用于其他场景,如医疗图像识别,人脸识别,超市货架智能点检等。



系统结构


项目来源

     

Reference from EC



系统展示




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