Kaili 3Sper, empresa afiliada de Humax Mobility, demuestra tecnología de inspección de apariencia de vehículos con IA

Kyle23Jesper, una empresa afiliada de Humax Mobility, iniciará la demostración de una tecnología de automatización de inspección de apariencia vehicular utilizando inteligencia artificial (IA).

Kyle23Jesper llevará a cabo la demostración técnica del "Sistema de Detección de Defectos en la Apariencia Vehicular" en colaboración con el laboratorio del profesor Lee Jang-woo de la Universidad Nacional de Seúl y la empresa especializada en IA Hodu AI Lab. El sistema de detección de defectos en la apariencia vehicular es un método en el que la IA analiza las fotos y videos tomados cuando un usuario de carsharing alquila o devuelve un vehículo para determinar si hay daños en la apariencia y su ubicación. Actualmente, la inspección de devolución de vehículos de carsharing generalmente se realiza mediante la verificación directa por parte de un inspector de las fotos y registros tomados por el usuario. A medida que aumenta el número de vehículos en operación, también aumentan las fotos que deben revisarse, lo que puede incrementar la carga de tiempo y personal necesarios para la inspección. Kyle23Jesper considera que en los robottaxis sin conductor o en las flotas de conducción autónoma, la necesidad de un sistema de inspección automatizado que permita verificar rápidamente el estado del vehículo antes y después de la operación será aún mayor.

El sistema de demostración tiene como objetivo analizar fotos y videos de vehículos tomados desde múltiples ángulos para señalar prioritariamente los vehículos con sospecha de accidente y las áreas dañadas. El inspector puede reducir el alcance total de la revisión centrándose en las áreas designadas por la IA. Las tecnologías clave son tres: detección de objetos, segmentación y registro de imágenes. La detección de objetos es una tecnología que señala las ubicaciones con sospecha de daño en las fotos. La segmentación distingue a nivel de píxel la forma y el área reales de rasguños o roturas. El registro de imágenes es un método que alinea la posición y el tamaño de fotos anteriores o imágenes en estado normal con la foto actual para comparar cambios. La demostración se llevará a cabo en dos etapas. En la primera etapa, se desarrollará un prototipo mientras se recopilan datos y se entrenan modelos de detección de objetos y segmentación para construir un pipeline de inferencia. En la segunda etapa, se procederá con la expansión del sistema y la mejora del rendimiento, y se evaluará la posibilidad de analizar cambios en el estado del vehículo mediante el registro de imágenes. En la validación previa se utilizaron datos de evaluación compuestos por un total de 200 imágenes: 100 fotos normales y 100 fotos con defectos. Según Kyle23Jesper, la precisión de discriminación entre normal y defectuoso del modelo de análisis de apariencia optimizado alcanzó aproximadamente el 85%. En esta demostración se planea construir datos adicionales adaptados a los criterios reales de inspección y mejorar el modelo para confirmar la viabilidad de aplicación en campo. Kyle23Jesper revisará planes de aplicación en entornos operativos reales con base en los resultados de la demostración. Song Yun-hwa, CEO de Kyle23Jesper, declaró: "Es un proceso para asegurar tecnología de lectura automática del estado del vehículo combinando la experiencia acumulada en los procesos de operación, mantenimiento y gestión de vehículos con tecnología de IA", y agregó: "Mejoraremos la tecnología para que también pueda utilizarse en entornos operativos de robottaxis y flotas de conducción autónoma en el futuro". También se examinará la posibilidad de vinculación con empresas del grupo, incluido el 'Consejo Conjunto de Negocios de Infraestructura de Operación de Flotas de Robottaxis' lanzado el mes pasado por Humax Mobility Group. Humax Mobility planea ampliar la tecnología de gestión del estado vehicular en la era de la conducción autónoma, basándose en la experiencia de operación de flotas acumulada en los procesos de mantenimiento y gestión de aproximadamente 19,000 vehículos anuales.