| Title: | Разработка интеллектуальной системы автоматической классификации повреждений при аренде автомобилей на основе мультимодального сравнения фотоотчётов |
| Other Titles: | Development of an intelligent system for automatic car-damage classification and dispute support using multimodal photo comparison with uncertainty estimation and active learning |
| Authors: | Ничипорчик, К. А. |
| Keywords: | материалы конференций;аренда автомобилей;компьютерное зрение;машинное обучение;фотоотчёты;интеллектуальные системы |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Ничипорчик, К. А. Разработка интеллектуальной системы автоматической классификации повреждений при аренде автомобилей на основе мультимодального сравнения фотоотчётов = Development of an intelligent system for automatic car-damage classification and dispute support using multimodal photo comparison with uncertainty estimation and active learning / К. А. Ничипорчик // Электронные системы и технологии : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: П. В. Камлач [и др.]. – Минск, 2026. – С. 964–966. |
| Abstract: | В статье рассматривается идея разработки специализированной интеллектуальной подсистемы сервиса проката автомобилей, предназначенной для автоматического выявления и классификации повреждений транспортного средства по фотоотчётам арендатора. В фокусе находится не только детекция объектов повреждений на одном изображении, но и доказательная логика сравнения с последующей формализацией рекомендаций по разрешению споров. Предлагается использовать вероятностные методы оценки неопределённости модели для маршрутизации спорных кейсов к человеку-эксперту и сокращения вероятности ошибочного решения. Особое внимание уделяется сопоставлению фотоотчётов по фазам аренды, что позволяет снижать риск ложных выводов, связанных с различиями условий съёмки и фоновым износом. Результаты анализа предполагается представлять в виде структурированного заключения, пригодного для интеграции в учётные сущности поездки и повреждений в цифровом сервисе. Ожидаемый эффект внедрения – ускорение первичной обработки претензий и повышение прозрачности процедуры для арендатора при сохранении возможности ручной проверки в неоднозначных ситуациях. |
| Alternative abstract: | The article discusses the idea of developing a specialized intelligent subsystem for a car rental service designed to automatically detect and classify vehicle damage based on renters’ photo reports. The focus is not only on detecting damage objects in a single image, but also on an evidentiary comparison logic with subsequent formalization of recommendations for dispute resolution. It is proposed to use probabilistic methods for estimating model uncertainty to route ambiguous cases to a human expert and reduce the likelihood of erroneous decisions. Particular attention is paid to matching photo reports across rental phases, which helps lower the risk of false conclusions related to differences in shooting conditions and background wear. The analysis results are expected to be presented as a structured assessment suitable for integration into trip and damage records in a digital rental service. The expected benefit of deployment is faster primary processing of claims and greater transparency of the procedure for the renter, while retaining the possibility of manual review in ambiguous situations. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64910 |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 62-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
