车辆外观欺诈与损伤评估数据集VehicleAppearanceFraudandDamageAssessment-trusovdmitry
数据来源：互联网公开数据
标签：车辆评估，欺诈检测，图像分析，损伤评估，风险预测，汽车行业，机器学习，计算机视觉
数据概述：
该数据集包含车辆外观检测数据，记录了车辆各部分的图像分析结果，用于车辆欺诈检测与损伤评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用车辆欺诈与损伤评估模型。
数据维度：数据集包括以下字段：
file：图像文件名，标识车辆的特定部位（如正面、背面、左侧等）。
pass_id：车辆唯一标识符。
plan_side：车辆部位（如back, front, left）。
fact_side：实际车辆部位。
fraud_verdict：欺诈判断结果（如DARK_PHOTO）。
fraud_probability：欺诈概率。
damage_verdict：损伤判断结果（如BAD_PHOTO）。
damage_probability：损伤概率。
数据格式：CSV格式，文件名为public_description.csv，便于数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源于车辆外观检测项目，已进行结构化处理。
该数据集适合用于车辆外观图像分析、欺诈检测、损伤评估以及风险预测等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域的学术研究，例如图像分类、目标检测、风险评估模型等。
行业应用：为汽车保险、二手车交易、车辆租赁等行业提供数据支持，尤其在车辆欺诈风险评估、损伤程度分析等方面。
决策支持：支持保险公司、二手车经销商等机构的风险控制与决策制定，提高车辆评估效率。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解图像分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于开发和优化车辆外观欺诈检测与损伤评估模型，从而提升评估的准确性和效率。
