เจ้าของนวัตกรรม
นาย วงศพัทธ์ พึ่งปัญญาเลิศ
นักศึกษา
Details
งานวิจัยนี้นำเสนอวิธีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างคำบรรยายอัตโนมัติจากการแบ่งส่วนความเสียหายของชิ้นส่วนรถยนต์ โดยการวิเคราะห์จากข้อมูลภาพของรถยนต์โดยใช้โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวม (Unified Framework) เพื่อช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งและอธิบายความเสียหายที่เกิดขึ้นกับรถยนต์ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว โดยการพัฒนาประยุกต์จากพื้นฐานงานวิจัยที่มีชื่อว่า ”GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding” ที่ผู้วิจัยได้ทำการพัฒนาและปรับแต่งให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์ภาพที่เกี่ยวข้องกับรถยนต์โดยเฉพาะ การปรับปรุงนี้มีจุดประสงค์เพื่อทำให้แบบจำลองสามารถสร้างคำบรรยายสำหรับบริเวณต่างๆ ของรถยนต์ได้อย่างแม่นยำ ตั้งแต่บริเวณที่ได้รับความเสียหายไปจนถึงการระบุส่วนประกอบต่างๆ บนรถยนต์ ทางผู้วิจัยได้เน้นการพัฒนาเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ เพื่อช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งและอธิบายความเสียหายที่เกิดขึ้นกับยานยนต์ได้อย่างแม่นยำ ช่วยเพิ่มความรวดเร็ว ลดภาระของผู้เชี่ยวชาญในการประเมินความเสียหาย โดยวิธีการเเบบดั้งเดิมอาศัยการประเมินจากผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน เพื่อลดปัญหานี้ ทางเราเสนอให้ใช้ประโยชน์จากการสร้างข้อมูลเพื่อฝึกฝนการสร้างคำบรรยายาย เเละ แบ่งส่วนความเสียหายอย่างอัตโนมัติ โดยใช้ โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวม ซึ่งการพัฒนานี้เป็นการขยายความสามารถของแบบจำลองให้สามารถประยุกต์ใช้ได้กว้างขวางมากขึ้นในภาคส่วนของยานยนต์ ทางผู้วิจัยได้สร้างชุดข้อมูลใหม่จาก CarDD ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการตรวจจับความเสียหายของรถยนต์ ในชุดข้อมูลนี้มีการติดป้ายกำกับความเสียหายบนรถยนต์ และผู้วิจัยได้นำข้อมูลชุดดังกล่าวมาเข้าสู่แบบจำลองเพื่อแยกส่วนของรถยนต์เป็นชิ้นส่วนต่างๆ เพื่อจัดทำการติดป้ายกำกับคำอธิบายที่แม่นยำสำหรับแต่ละชิ้นส่วนและหมวดหมู่ความเสียหาย ผลลัพธ์เบื้องต้นจากเเบบจำลอง แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ได้อยู่ในเกณฑ์พอใช้ ด้วยผลลัพธ์นี้ เเบบจำลองนี้ถือเป็นพื้นฐานสำคัญที่จะถูกพัฒนาต่อยอดในอนาคต การพัฒนาต่อยอดนี้ไม่เพียงแต่มุ่งเน้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพในการแบ่งส่วนความเสียหายและสร้างคำบรรยายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการปรับปรุงความสามารถในการตอบสนองต่อความหลากหลายของความเสียหายที่เกิดขึ้นบนพื้นผิวและส่วนต่างๆ ของรถยนต์ ซึ่งจะช่วยให้ระบบสามารถประยุกต์ใช้ได้กับยานยนต์หลากหลายรูปแบบและสภาพความเสียหายที่แตกต่างกันมากขึ้นในอนาคต
ทางผู้วิจัยได้เน้นการพัฒนาเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ เพื่อช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งและอธิบายความเสียหายที่เกิดขึ้นกับยานยนต์ได้อย่างแม่นยำ ช่วยเพิ่มความรวดเร็ว ลดภาระของผู้เชี่ยวชาญในการประเมินความเสียหาย โดยวิธีการเเบบดั้งเดิมอาศัยการประเมินจากผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน เพื่อลดปัญหานี้ ทางเราเสนอให้ใช้ประโยชน์จากการสร้างข้อมูลเพื่อฝึกฝนการสร้างคำบรรยายาย เเละ แบ่งส่วนความเสียหายอย่างอัตโนมัติ โดยใช้ โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวม ซึ่งการพัฒนานี้เป็นการขยายความสามารถของแบบจำลองให้สามารถประยุกต์ใช้ได้กว้างขวางมากขึ้นในภาคส่วนของยานยนต์
ทางผู้วิจัยได้สร้างชุดข้อมูลใหม่จาก CarDD ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการตรวจจับความเสียหายของรถยนต์ ในชุดข้อมูลนี้มีการติดป้ายกำกับความเสียหายบนรถยนต์ และผู้วิจัยได้นำข้อมูลชุดดังกล่าวมาเข้าสู่แบบจำลองเพื่อแยกส่วนของรถยนต์เป็นชิ้นส่วนต่างๆ เพื่อจัดทำการติดป้ายกำกับคำอธิบายที่แม่นยำสำหรับแต่ละชิ้นส่วนและหมวดหมู่ความเสียหาย
ผลลัพธ์เบื้องต้นจากเเบบจำลอง แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ได้อยู่ในเกณฑ์พอใช้ ด้วยผลลัพธ์นี้ เเบบจำลองนี้ถือเป็นพื้นฐานสำคัญที่จะถูกพัฒนาต่อยอดในอนาคต การพัฒนาต่อยอดนี้ไม่เพียงแต่มุ่งเน้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพในการแบ่งส่วนความเสียหายและสร้างคำบรรยายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการปรับปรุงความสามารถในการตอบสนองต่อความหลากหลายของความเสียหายที่เกิดขึ้นบนพื้นผิวและส่วนต่างๆ ของรถยนต์ ซึ่งจะช่วยให้ระบบสามารถประยุกต์ใช้ได้กับยานยนต์หลากหลายรูปแบบและสภาพความเสียหายที่แตกต่างกันมากขึ้นในอนาคต
Objective
1. พัฒนาระบบการเรียนรู้โครงสร้างแบบรวม (AUnified Framework)ที่สามารถระบุและจำแนกความเสียหายบนส่วนประกอบต่าง ๆ ของรถยนต์อย่างแม่นยำ และ สร้างคำบรรยาย (Image Captioning) ที่ละเอียด อธิบายถึงลักษณะและตำแหน่งของความเสียหายดังกล่าว 2. เสนอกรอบการทำงานใหม่ที่สามารถเป็นพื้นฐานสำหรับการวิจัยต่อไปในด้านการเชื่อมโยงข้อมูลวิสัยทัศน์ (Visual Data) กับภาษาธรรมชาติ (Natural Language) อย่างมีประสิทธิภาพโดยพัฒนาโมเดลใหม่ที่ผสานการประมวลผลภาพและภาษาธรรมชาติ
ในปัจจุบัน การประเมินความเสียหายที่เกิดขึ้นกับรถยนต์เป็นงานที่ซับซ้อนและต้องการความเชี่ยวชาญจากผู้ประเมินที่มีประสบการณ์ เนื่องจากลักษณะความเสียหายแต่ละกรณีมีความแตกต่างกัน โดยต้องพิจารณาหลายปัจจัย เช่น ชนิดของความเสียหายและตำแหน่งที่ได้รับผลกระทบ การขาดมาตรฐานการประเมินที่ชัดเจนและความแตกต่างในวิธีการของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคน อาจนำไปสู่ความไม่สอดคล้องในการตัดสินใจ ทำให้เกิดความล่าช้าในการซ่อมแซมและการเบิกจ่ายค่าสินไหมทดแทนที่ขาดมาตรฐาน ซึ่งกลายเป็นความท้าทายสำคัญที่ภาคประกันภัยต้องเผชิญ ในปี 2021 สหรัฐอเมริกามีรายงานอุบัติเหตุบนท้องถนนสูงถึง 1,767,116 ครั้ง ซึ่งเพิ่มขึ้น 13.3% จากปี 2011 แนวโน้มนี้สอดคล้องกับการเคลมค่าสินไหมที่เพิ่มขึ้น9%ในปี2022เมื่อเทียบกับปี2021ซึ่งเป็นผลจากค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมที่สูงขึ้นและภาวะเงินเฟ้อ ส่งผลให้ต้นทุนของภาคประกันภัยเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ การเพิ่มขึ้นของจำนวนอุบัติเหตุและต้นทุนการซ่อมแซมได้นำไปสู่ความท้าทายหลักสองประการประการแรกคือ ความรวดเร็วและความแม่นยำในการประเมินความเสียหาย ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการซ่อมแซมและการเบิกค่าสินไหม การประเมินด้วยมนุษย์อาจเกิดความล่าช้าและข้อผิดพลาด ทำให้เกิดความไม่พึงพอใจในด้านบริการของผู้เอาประกันภัย ประการที่สองคือการขาดมาตรฐานการประเมินความเสียหายที่ชัดเจนวิธีการประเมินของผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกันอาจส่งผลให้เกิดความไม่สอดคล้องในการประเมินราคาและข้อเสนอแนะสำหรับการซ่อมแซมนอกจากนี้การขาดมาตรฐานกลางยังอาจก่อให้เกิดความไม่เป็นธรรมระหว่างบริษัทประกันและผู้เอาประกันภัย เนื่องจากการตีความขอบเขตความเสียหายที่แตกต่างกัน เพื่อแก้ปัญหานี้ แนวคิด การแบ่งส่วนความเสียหาย (Damage Segmentation) ได้ถูกเสนอให้เป็นเครื่องมือในการระบุและจำแนกความเสียหายตามส่วนต่าง ๆ ของรถยนต์ วิธีนี้ช่วยให้เกิดมาตรฐานในการประเมินและเพิ่มความรวดเร็วและแม่นยำในการประเมิน อย่างไรก็ตาม งานวิจัยส่วนใหญ่ที่เกี่ยวกับการแบ่งส่วนความเสียหายของรถยนต์ มักเน้นเพียงการแยกแยะความเสียหายออกจากพื้นที่โดยรอบ แต่ไม่ได้ระบุชิ้นส่วนที่เสียหายอย่างชัดเจน ขณะที่งานวิจัยบางชิ้นมุ่งเน้นแค่การแบ่งส่วนชิ้นส่วนของรถยนต์แยกกันเท่านั้น จากการศึกษาข้อมูลในปัจจุบัน ไม่พบงานวิจัยใดที่พยายามผสานเทคนิคการแบ่งส่วนความเสียหายร่วมกับการแบ่งส่วนชิ้นส่วนของรถยนต์ เพื่อสร้างความเข้าใจที่ครอบคลุม ด้วยเหตุนี้ งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นการพัฒนา คำบรรยายอัตโนมัติ (Image Captioning) ร่วมกับการแบ่งส่วนความเสียหายซึ่งไม่เพียงแค่ระบุประเภทความเสียหาย แต่ยังสามารถระบุชิ้นส่วนที่ได้รับความเสียหายจากภาพถ่ายปัจจุบันงานวิจัยเกี่ยวกับคำบรรยายอัตโนมัติ ส่วนใหญ่เน้นการบรรยายภาพในเชิงทั่วไป เช่น การระบุวัตถุหรือกิจกรรมภายในภาพ แม้ว่าจะมีงานที่บูรณาการระหว่างการแบ่งส่วนผนวกเข้ากับคำบรรยาย แต่ยังไม่มีงานใดที่เจาะจงบรรยายภาพเพื่อระบุความเสียหายของรถยนต์โดยเฉพาะ วิธีการนี้จะช่วยสร้างมาตรฐานใหม่ในการประเมินความเสียหายของยานพาหนะ ลดข้อผิดพลาดจากการประเมินด้วยมนุษย์ และเพิ่มความรวดเร็วในการประเมินได้อย่างมีประสิทธิภาพ
1. โมเดลที่พัฒนาขึ้นจะสามารถตรวจจับและอธิบายความเสียหายบนส่วนประกอบของรถยนต์ได้อย่างแม่นยำ และลดความผิดพลาดในการประเมินความเสียหาย 2. สามารถช่วยลดเวลาและทรัพยากรในการตรวจสอบความเสียหายของรถยนต์ได้มากขึ้น 3. สามารถนำไปปรับปรุงเพื่อใช้ในกระบวนการประเมินความเสียหายและการตัดสินใจด้านการประกันภัย หรือการพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ ในอุตสาหกรรมยานยนต์ เช่น การพัฒนาฟีเจอร์ความปลอดภัยหรือการบำรุงรักษารถยนต์ 4. ผลลัพธ์จากการวิจัยนี้สามารถใช้พัฒนาวิธีการใหม่ ๆ สำหรับการบูรณาการระหว่างข้อมูลภาพและข้อความ ซึ่งสามารถนำไปต่อยอดในโครงการที่เกี่ยวข้อง เช่น การวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์