Россия
В статье рассматривается создание нового метода для определения ремонтных воздействий для запасных частей транспортных средств при проведении автотовароведческих экспертиз.
автотовароведческая экспертиза, исследование повреждений транспортных средств, запасные части, ремонтные воздействия, машинное обучение
1. Методические рекомендации по проведению судебных автотехнических экспертиз и исследований колёсных транспортных средств в целях определения размера ущерба, стоимости восстановительного ремонта и оценки. М.: ФБУ РФРЦСЭ при Минюсте России, 2018 г.
2. Namam A. Mohammed, Moayad Y. Potrus, Abbas M. Ali. Deep Learning Based Car Damage Classificationand Cost Estimation / ZANCOJournal of Pure and Applied SciencesThe official scientific journal of Salahaddin University-Erbil // ZJPAS: 2023, 35(1): 1-9 URL:https://zancojournal.su.edu.krd/index.php/JPAS/article/view/303/236.
3. R.E. van Ruitenbeek. S. Bhulai. Convolutional Neural Networks for vehicle damage detection / Machine Learning with Applications Volume 9, 15 September 2022 - URL:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666827022000433?pes=vor&utm_source=wiley&getft_integrator=wiley#b9.
4. Panumate Chetprayoon, Miki Katsuragi URL:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/identifying-vehicle-damage-effectively-with-explainable-ai.
5. Md Jahid Hasan, Cong Kha Nguyen, Yee Ling Boo, Hamed Jahani, Kok-Leong Ong. Vehicle Damage Detection Using Artificial Intelligence: A Systematic Literature Review. URL:https://wires.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/widm.70027
6. Евтюков С. А., Васильев Я. В. Реконструкция и экспертиза ДТП в примерах. СПб.: Издательский дом Петрополис, 2012. 323 с.
7. Евтюков С. А., Васильев Я. В. Экспертиза ДТП: методы и технологии. СПб., СПбГАСУ. 2012. 310 с.
