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Crearé detección de daños en vehículos con IA para reclamaciones de seguros
Mujeeb
Level 1
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Tus ajustadores pasan 3 días por reclamación en algo que una cámara y la IA pueden hacer en 10 segundos. Peor aún, los evaluadores humanos omiten daños, se discuten y generan responsabilidad. La IA no.
Construyo sistemas de detección de daños en vehículos que analizan fotos de cualquier vehículo, clasifican los daños por tipo, ubicación y gravedad, y generan un informe de evaluación estructurado al instante.
Lo que entrega el sistema:
- Detección de daños: abolladuras, arañazos, grietas, deformaciones estructurales
- Mapeo de ubicación a nivel de panel (capó, puerta, parachoques, guardabarros, techo)
- Clasificación de gravedad (cosmético/moderado / severo)
- Puntuaciones de confianza por región de daño
- Salida en JSON estructurado + informe de evaluación en PDF
- API REST para integración en tu plataforma de reclamaciones/flota
- Flujo de captura de fotos compatible con móvil (web o app)
- Comparación antes/después para detectar daños preexistentes
Dirigido a: compañías de seguros de automóviles, operadores de flotas, empresas de alquiler de autos, plataformas de devolución de leasing, concesionarios de autos usados y servicios de asistencia en carretera.
Una foto. 10 segundos. Un informe de daños defendible.
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Mujeeb
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Level 1
- DePakistán
- Miembro desdejul 2024
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega2 semanas
Idiomas
Hindi, Inglés, Español, Alemán
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
Traducción automática
¿Cuántas imágenes necesita el sistema por vehículo?
Para una detección confiable, 8 a 12 fotos cubriendo todos los paneles (frontal, trasero, lados, techo, parte inferior si es necesario). Configuro el flujo guiado de fotos para que el usuario tome cada ángulo.
¿Qué tan precisa es la detección de daños?
En un conjunto de datos de daños en vehículos bien anotado (que puedo obtener y entrenar): 87–93% mAP para detección de daños, 84–90% para clasificación de gravedad. Incluye informe de evaluación completo.
¿Puede detectar daños preexistentes para prevenir fraudes?
Sí. El paquete Scale incluye un módulo de comparación antes/después que señala daños que aparecen entre dos inspecciones — clave para prevenir fraudes en alquiler y flotas.
¿En qué formato se entrega el informe de daños?
JSON estructurado (para consumidores de API) y un informe en PDF con diagrama del vehículo anotado, tabla de daños, puntuaciones de gravedad y marca de tiempo. Ambos incluidos desde el paquete Growth en adelante.
