A IDOM Inc. (Chiyoda-ku, Tóquio) opera um negócio de compra e venda de carros usados que movimenta um dos maiores volumes de dados de distribuição de veículos do Japão, e recentemente inaugurou lojas de grande porte com serviços aprimorados de manutenção, funilaria e pós-venda. Além de atender às demandas da nova era no campo CaaS, como NOREL (serviço de aluguel de carros com preço fixo, autotransferível e self-service) e Gulliver Frima (plataforma para venda privada de carros usados), a empresa também entrou no mercado de distribuição africano como iniciativa para contribuir com o alcance dos ODS por meio de suas atividades comerciais.

A plataforma permite que os usuários façam upload livremente de fotos dos veículos que pretendem vender, mas as placas, fundos e outras informações sensíveis nessas fotos devem ser protegidos com o máximo cuidado, pois algumas informações pessoais podem levar à identificação dos vendedores individuais.

Limitações do autoatendimento
Devido à natureza do serviço, a base de usuários é diversificada (incluindo homens e mulheres de todas as idades), e cada usuário possui diferentes níveis de letramento digital. Muitos têm dificuldade em processar as imagens por conta própria.
Por esse motivo, a empresa disponibilizou uma função que permitia aos usuários aplicar processamento de mosaico nas imagens de exposição diretamente no navegador. No entanto, ainda ocorriam muitos erros humanos, como falha na aplicação do mosaico ou esquecimento de aplicá-lo.

Aumento das horas de trabalho devido a verificações manuais e retrabalho
Como operadores responsáveis pelos usuários, não podíamos ignorar essa situação. Inicialmente, a equipe verificava visualmente todas as imagens exibidas uma a uma e corrigia individualmente quando os usuários falhavam ou esqueciam de aplicar o processamento de mosaico. Como resultado, as horas de trabalho aumentaram enormemente, pressionando as operações.

Tecnologia de reconhecimento de imagem com alta precisão
Ao selecionar uma solução antes da implementação, definimos um limite de precisão de reconhecimento que considerávamos um pouco elevado.
"Quando vi que a precisão ultrapassou o limite de reconhecimento desde o início da verificação de implementação, senti que a solução que escolhemos era a correta." – Sr. Uchiyama

Suporte presencial
Sabíamos que a Alibaba Cloud é um serviço em nuvem, por isso tínhamos dúvidas sobre se conseguiriam lidar com os ajustes mais detalhados. No entanto, a Alibaba Cloud foi extremamente solícita ao responder aos nossos menores problemas durante o trabalho pré-implementação. Sentimos que a Alibaba Cloud tem um alto grau de flexibilidade para lidar com casos individuais.
"Além disso, a parte de segurança da informação e a contratação foram implementadas sem problemas específicos." – Sr. Uchiyama

Tecnologia de IA de ponta automatiza o processamento de imagens
O contorno, o fundo e a placa do veículo são automaticamente reconhecidos e desfocados com a implementação da solução Vehicle Privacy Protection, desenvolvida com base na IA de reconhecimento de imagem da Vision AI Platform. Uma série de processos de tratamento de imagem foi automatizada com sucesso.
• Compatível com placas de veículos japonesas

Redução de mais de 90% nas horas de trabalho
Inicialmente, cerca de 20 horas por dia eram consumidas com verificação manual e retrabalho. Após a implantação do sistema, a maioria dos processos foi automatizada. Apenas os casos que não puderam ser processados pela IA foram direcionados para revisão manual, reduzindo o tempo total de trabalho para aproximadamente 1,5 hora por dia. Isso representa uma redução de mais de 90% em relação ao processo anterior.

Precisão de reconhecimento superior a 95%
Embora 90% de precisão já tivessem sido alcançados durante a fase de verificação, ajustes e treinamentos adicionais foram realizados. O sistema atingiu uma taxa de precisão final superior a 95% após esses ajustes complementares.
A Vision AI Platform oferece diversas funções de IA pré-treinadas, como reconhecimento de imagem, classificação de imagem e reconhecimento de caracteres, baseadas nos resultados de pesquisas em inteligência artificial do DAMO Academy, laboratório de tecnologia avançada do Alibaba Group. A plataforma aproveita ao máximo essas funções para alcançar reconhecimento de imagens de veículos com alta precisão.
O Container Service for Kubernetes (ACK) da Alibaba Cloud é utilizado para garantir a portabilidade e a reprodutibilidade dos contêineres. O Elastic GPU Service (EGS), equipado com as GPUs mais recentes, é usado para melhorar significativamente o desempenho de processamento.
Embora o sistema tenda a ser complexo, o Log Service permite a coleta e análise automática de logs de cada contêiner, tornando-o um sistema estável, fácil de manter e operar.

Temos interesse no uso adicional da IA de reconhecimento de imagem para identificar danos em veículos