自動車の車種自動識別モデル開発

課題

自動車保険の査定業務において、事故車両の車種特定に時間がかかり、査定の遅延が顧客満足度低下の要因となっていました。また、夜間や悪天候時の不鮮明な写真での判定が困難でした。

アプローチ

独自のデータ拡張技術により、様々な条件下での車両画像を学習。部分的な車体画像からも車種を特定できるよう、パーツ認識と全体推論を組み合わせたアンサンブルモデルを構築しました。