Определение качества фотографии для страховой компании¶
У страховой компании есть мобильное приложение в котором клиенты загружают фото «до» и «после» страхового события. Фото могут быть плохого качества или некорректного ракурса.
Разработать систему, которая выделяет фотографии с низким качеством изображения, и при необходимости попросит пользователя повторно сфотографировать объект.
Зачастую низкое качество фотографий связано с особенностями пользовательского устройства (низкое разрешение фотокамеры в телефоне). При этом на одном и том же устройстве можно сделать как хорошее, так и плохое фото с точки зрения композиции и света.
До внедрения алгоритма низкое качество фотографий выявлялось на этапе просмотра фотографий оценщиком после возникновения страхового события. В итоге приходилось связываться с клиентом вручную и просить загрузить новое фото повторно, что увеличивало срок рассмотрения заявки клиентом на возмещение страхового события.
После внедрения модели выявление низкого качества фотографии происходит в момент их загрузки, что повышает качество информации, на основании которой эксперты производят оценку ущерба, и сокращает срок подготовки документов для страхового возмещения.
Для решения задачи использовалась пред обученная модель Neural Image Assessment с метрикой 81.5%. Дополнительно была проведена работа по агрегации предсказаний нейронной сети для решения задачи страховой компании.