行李破损分析服务
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案例介绍
1、旅客托运行李破损后，特别是离开隔离区后，发现行李存在破损，提出投诉时，存在人工审核标准不明确、人工恰谈赔付耗时长，导致二次投诉，影响公司品牌形象。
2、通过引入 AI 智能识别，在旅客提取行李后，若发现行李破损，可通过旅客手机，至南航E行上传破损行李图片，通过 AI 图像识别，识别破损行李情况，并自动给出赔偿金额，以解决人员审核时长，标准不一致的问题，提高赔偿工作效率。
3、服务基于深度学习目标检测、图像分类技术，使用 YoloV5、ResNet 训练多种组件的破损识别模型。
4、服务基于 Java、Python、Pytorch 开发。
5、项目中负责需求调研、方案设计、模型开发、服务发布、日常运维等工作。
2、通过引入 AI 智能识别，在旅客提取行李后，若发现行李破损，可通过旅客手机，至南航E行上传破损行李图片，通过 AI 图像识别，识别破损行李情况，并自动给出赔偿金额，以解决人员审核时长，标准不一致的问题，提高赔偿工作效率。
3、服务基于深度学习目标检测、图像分类技术，使用 YoloV5、ResNet 训练多种组件的破损识别模型。
4、服务基于 Java、Python、Pytorch 开发。
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1、旅客托运行李破损后，特别是离开隔离区后，发现行李存在破损，提出投诉时，存在人工审核标准不明确、人工恰谈赔付耗时长，导致二次投诉，影响公司品牌形象。
2、通过引入 AI 智能识别，在旅客提取行李后，若发现行李破损，可通过旅客手机，至南航E行上传破损行李图片，通过 AI 图像识别，识别破损行李情况，并自动给出赔偿金额，以解决人员审核时长，标准不一致的问题，提高赔偿工作效率。
3、服务基于深度学习目标检测、图像分类技术，使用 YoloV5、ResNet 训练多种组件的破损识别模型。
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