Doğuş Otomotiv · sensat.com
Sensat AI
Sistem Briefingi
İkinci el araç ilanı sürecini uçtan uca otomatikleştiren üç modüllü yapay zeka süiti.
◈ Genel Bakış
Sensat AI; bayi veya müşterinin akıllı telefonuyla çektiği ham araç fotoğraflarını alır, profesyonel ilan kalitesine dönüştürür ve her araç için otomatik hasar raporu üretir. Süreç boyunca insan gözü veya manuel ekspertiz gerekmez.
Üç bağımsız modül olarak çalışır; her biri ayrı ayrı veya sırayla kullanılabilir.
📸 Ham Fotoğraf
→
🎨 Görsel Stüdyo
→
🔍 Ekspertiz
→
📊 Pazar Radarı
→
✅ İlan Yayında
1 Görsel Stüdyo — Arka Plan Temizleme
Bayide veya sokakta çekilen ham fotoğraftaki arka planı (otopark, servis, bina, ağaç) otomatik kaldırır; aracı beyaz, nötr stüdyo zeminine yerleştirir. Bayi fotoğrafçısı veya fotoşop gerekmez.
Nasıl Çalışır
1
rembg · U-2-Net ONNX
Sunucuda yerel çalışan segmentasyon modeli. Araç maskesi çıkarır, kalite skoru hesaplar (kapsam oranı + kenar netliği). ~1 saniye / fotoğraf, internet gerekmez.
2
Gemini 2.5 Flash · Fallback
rembg kalite skoru yetersizse (gece çekimi, karmaşık arka plan, düşük kontrast) Google'ın generatif görüntü modeline iletilir.
✓
Çıktı
Beyaz zemine kompozit edilmiş PNG + yere hafif düşen gölge efekti. Orijinal fotoğraf korunur.
2 Ekspertiz — ML Tabanlı Hasar Tespiti
1 ila 12 araç fotoğrafını analiz eder; her hasar bölgesini tespit eder, Türkçe araç parçasıyla etiketler, şiddet derecesi atar ve genel ekspertiz yorumu üretir. Fiyat veya maliyet bilgisi vermez.
Katmanlı Tespit Mimarisi
| Katman |
Model |
Tespit Ettiği |
| Yüzeysel Hasar |
YOLO Oleksy1121 |
Çizik, göçük, pas, cam çatlağı, boya dökülmesi |
| Yapısal Hasar |
Roboflow CarDD |
Deformasyon, parça kopması, far/stop kırığı — 19 sınıf |
| Lokalizasyon |
GPT-4o Vision |
Türkçe parça adı, false-positive eleme, genel yorum |
İşlem Akışı
1
ML Tespiti (orijinal fotoğraf)
Her fotoğraf sırayla YOLO + Roboflow modellerinden geçirilir. Eşik: güven ≥ %30. Paralel değil sıralı işleme (bellek taşması önlemi).
2
Deduplication
İki modelin aynı bölgeyi bulduğu tespitler IoU ≥ 0.40 eşiğiyle birleştirilir. Tekrar eden kutu çıktısı engellenir.
3
GPT-4o Tek Çağrı
Tüm fotoğraflar ve ML tespitleri tek bir istek olarak GPT-4o'ya iletilir. GPT: araç marka/model tanır, her hasar bölgesine Türkçe parça adı yazar, geçersiz tespitleri işaretler, genel ekspertiz notu üretir.
✓
Çıktı
Fotoğraf no · Türkçe parça adı · Hasar türü · Şiddet (1–3) · Güven skoru tablosu + genel ekspertiz notu. ~30 sn / 4 fotoğraf.
Örnek Çıktı
6 hasar tespit edildi
Foto 1 │ Ön tampon │ Orta deformasyon │ Ağır │ %90
Foto 1 │ Sol ön çamurluk │ Parça kopması │ Ağır │ %56
Foto 2 │ Sol arka kapı │ Hafif çizik │ Hafif │ %60
Foto 4 │ Sağ ön far │ Far/stop çatlağı │ Orta │ %88
Foto 4 │ Motor kaputu │ Orta deformasyon │ Orta │ %72
Foto 4 │ Ön tampon │ Parça çatlağı │ Orta │ %53
Genel Değerlendirme: Ağır hasar · Ön darbe ağırlıklı
3 Pazar Radarı — Segment Analizi
Günlük pazar özeti: segment bazlı fiyat hareketleri, rakip stok analizi ve aksiyon önerileri. İlan politikası ve fiyatlama kararlarını veriye dayalı hale getirir.
Günlük LLM Özeti
Mock veri · Üretim için scraper + LLM pipeline bağlanacak
Segment Grafikleri
Statik örnek · Canlı veri entegrasyonu planlanıyor
Aksiyon Önerileri
Sabit metin · LLM bağlandığında dinamik olacak
⚙ Teknik Altyapı
Backend
FastAPI · Python 3.11
Segmentasyon
rembg · U-2-Net ONNX
Hasar ML
YOLOv8 · Roboflow
AI Fallback
Gemini 2.5 Flash
Sunucu
uvicorn · 8 GB VPS
Frontend
Vanilla JS · CSS
Kapasite
1–12 fotoğraf / tarama
◎ Prototip Durumu
Modül 1 — Görsel Stüdyo
Çalışır prototip · rembg + Gemini fallback aktif
Modül 2 — Ekspertiz
Çalışır prototip · YOLO + Roboflow + GPT-4o aktif
Modül 3 — Pazar Radarı
Mock arayüz · canlı veri kaynağı bağlanmadı
Üretim Hazırlığı
Process manager, auth ve ölçekleme eksik