Detección de daños y peritaje vehicular con IA
Sistema de visión computacional y modelos multimodales para análisis automatizado de abolladuras, rayones y roturas a partir de fotografías.
- Python
- PyTorch
- OpenAI Vision API
- FastAPI
- Cloudflare Edge
El desafío
Una compañía aseguradora con operaciones en flotas de transporte recibía más de 800 informes de inspección vehicular al mes. El peritaje manual requería que un perito revisara docenas de fotografías por siniestro, lo que tardaba un promedio de 48 horas y generaba inconsistencias humanas en la estimación de gravedad de los daños.
La solución técnica implementada
Diseñamos un pipeline de visión computacional e inteligencia artificial multimodal integrado a su aplicación web y móvil:
- Captura guiada de imágenes: Interfaz con siluetas superpuestas que asegura ángulos óptimos de captura desde el teléfono del conductor o perito.
- Modelo de segmentación y clasificación: Red neuronal convolucional combinada con modelos de visión multimodal entrenados para identificar abolladuras, raspaduras de pintura, piezas desalineadas y roturas de cristales.
- Generación instantánea de informe de peritaje: El sistema clasifica el daño por severidad (Leve, Moderado, Grave), estima los componentes afectados y sugiere si la pieza requiere reparación o reemplazo.
Todo el procesamiento corre a través de microservicios en FastAPI optimizados con caché en el edge para entregar veredictos en menos de 15 segundos.
Resultados operacionales
- Tiempo de peritaje reducido de 48 horas a 15 segundos.
- 94.2% de precisión en la identificación y categorización de daños visuales.
- Detección temprana de fraudes y preexistencias al comparar imágenes contra el registro inicial del vehículo.
- Ahorro de más de 350 horas mensuales en revisión humana de casos estándar.
Diseñemos la solución adecuada para tu empresa
Evaluamos tu flujo de trabajo y construimos herramientas a la medida de tu operación real.