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Vou construir detecção de danos em veículos com IA para reivindicações de seguro
Mujeeb
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Sobre este Serviço
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Seus ajustadores gastam 3 dias por reivindicação em algo que uma câmera e IA podem fazer em 10 segundos. Pior, avaliadores humanos perdem danos, discutem e criam responsabilidade. IA não faz isso.
Eu desenvolvo sistemas de detecção de danos em veículos que analisam fotos de qualquer veículo, classificam os danos por tipo, localização e gravidade, e geram um relatório de avaliação estruturado instantaneamente.
O que o sistema oferece:
- Detecção de danos: amassados, arranhões, rachaduras, deformação estrutural
- Mapeamento de localização por painel (capô, porta, para-choque, para-lama, teto)
- Classificação de gravidade (cosmético/moderado / severo)
- Pontuações de confiança por região de dano
- Saída em JSON estruturado + relatório de avaliação em PDF
- API REST para integração na sua plataforma de reivindicações/frota
- Fluxo de captura de fotos mobile-friendly (web ou app)
- Comparação antes/depois para sinalizar danos preexistentes
Destinado a: seguradoras de veículos, operadores de frota, locadoras, plataformas de devolução de leasing, concessionárias de carros usados e serviços de assistência rodoviária.
Uma foto. 10 segundos. Um relatório de danos defensável.
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Mujeeb
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- A partir dePaquistão
- Membro desdejul. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega3 semanas
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Hindi, Inglês, Espanhol, Alemão
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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Perguntas frequentes
Tradução automática
Quantas imagens por veículo o sistema precisa?
Para uma detecção confiável, 8 a 12 fotos cobrindo todos os painéis (frente, traseira, lados, teto, sob o carro se necessário). Eu configuro o fluxo guiado de fotos para orientar o usuário em cada ângulo.
Qual a precisão da detecção de danos?
Com um conjunto de dados bem anotado de danos em veículos (que posso obter e treinar a partir dele): 87–93% de mAP para detecção de danos, 84–90% para classificação de gravidade. Relatório completo de avaliação incluso.
Ele consegue detectar danos preexistentes para evitar fraudes?
Sim. O pacote Scale inclui um módulo de comparação antes/depois que sinaliza danos que aparecem entre duas inspeções — essencial para prevenir fraudes em locações e frotas.
Qual formato é o relatório de danos de saída?
JSON estruturado (para consumidores de API) e um relatório em PDF com diagrama do veículo anotado, tabela de danos, pontuações de gravidade e timestamp. Ambos incluídos a partir do pacote Growth.
