Авто нерастаможенные олх: автобазар Украины. Купить авто, продажа бу машин на авторынке. Автопродажа подержанных машин с пробегом и новых

Содержание

Сервис объявлений OLX.ua: сайт объявлений в Запорожской области

Запорожье, Шевченковский Сегодня 04:02

Мелитополь Сегодня 03:28

Сервис объявлений OLX: сайт объявлений в Украине

Киев, Дарницкий

Сегодня 04:07

199 грн.

Договорная

Ивано-Франковск

Сегодня 04:06

Сервис объявлений OLX: сайт объявлений в Украине

Киев, Дарницкий Сегодня 04:07

199 грн.

Договорная

Ивано-Франковск Сегодня 04:06

Сервис объявлений OLX.

ua: сайт объявлений Киев

Киев, Дарницкий Сегодня 04:07

Киев, Святошинский Сегодня 04:00

Киев, Дарницкий Сегодня 03:58

520 грн.

Договорная

Киев, Дарницкий Сегодня 03:57

700 грн.

Договорная

Киев, Дарницкий Сегодня 03:56

Киев, Святошинский Сегодня 03:52

Автоуслуги и мотоуслуги в Украине, услуги для авто и мото на OLX.

ua

Одесса, Киевский Сегодня 01:16

Куриловка Сегодня 01:00

частные объявления на OLX.

ua Одесская областьОдесская областьв Одесской области

1 900 грн.

Договорная

Одесса, Киевский Сегодня 04:03

Одесса, Киевский Сегодня 04:01

Одесса, Киевский Сегодня 03:47

7 500 грн.

Договорная

Измаил Сегодня 03:34

650 грн.

Договорная

Одесса, Малиновский Сегодня 03:27

400 грн.

Договорная

Шабо Сегодня 03:18

8 000 грн.

Договорная

Одесса, Суворовский Сегодня 03:17

Одесса, Суворовский Сегодня 03:17

Группа объявлений Prosus OLX закрывает берлинский офис Frontier Car Group, OLX Autos сосредоточится на Латинской Америке и Азии – TechCrunch

Сегодня Cazoo получает значительный капитал, объединившись с SPAC в США при оценке в 7 миллиардов долларов, но еще одна крупная игра в сфере подержанных автомобилей — консолидация операций. TechCrunch узнал и подтвердил, что берлинская компания Frontier Car Group, которая создает рынки подержанных автомобилей с упором на развивающиеся рынки, прекращает свою деятельность в городе.По словам компании, в результате этого переезда 100 рабочих мест будут переведены из Берлина в Индию.

Его мажоритарный владелец OLX Group, подразделение Prosus (технологический холдинг Naspers, который теперь указан как отдельная организация), заявил, что хочет переориентироваться на более локальные операции в Латинской Америке и Азии под своим брендом OLX Autos, в который он будет складывать оставшиеся операции FCG. Генеральный директор OLX Autos Гаутам Такар, назначенный в феврале, базируется в Гургаоне, Индия.

В настоящее время компания ведет деятельность в Аргентине, Чили, Колумбии, Эквадоре, Индии, Индонезии, Мексике и Перу.У OLX Autos независимо также были три других бренда: бренд CarFirst в Пакистане, Cars45 в Нигерии и webuyanycar.com в США.

OLX приобрела контрольный пакет акций Frontier в результате инвестиций в размере около 400 миллионов долларов в конце 2019 года, что на тот момент оценивало Frontier примерно в 700 миллионов долларов. Официального объявления о переезде не было, но мы случайно увидели эту новость в Твиттере, а представитель Prosus подтвердил подробности в заявлении TechCrunch.

«OLX Group может подтвердить закрытие подразделения FCG Germany GmbH, базирующегося в Берлине, в ближайшие месяцы», — сказал представитель.«Эта организация представляет часть рабочей силы OLX Group в Берлине — закрытие этой организации не затронуло других сотрудников OLX Group в Берлине, и эти операции продолжаются. Решение о закрытии FCG Germany GmbH далось нелегко. Это решение отражает эволюцию стратегии OLX Autos, направленной на то, чтобы больше сосредоточиться на рынках Латинской Америки и Азии. Чтобы наши команды разработчиков были ближе к нашим клиентам, мы перенесем основные операции по разработке продуктов в Индию, ключевой рынок для OLX Autos.OLX Group стремится заботиться о наших сотрудниках в такой сложной ситуации и предложила финансовые возможности, выходящие за рамки обязательных, чтобы дать время и гибкость для поиска новых ролей. Пострадавших сотрудников поощряют подавать заявки на открытые должности в других наших организациях».

Новость затрагивает около 100 человек — рабочие места, которые базировались в Берлине, переводятся в Индию. Никаких других операций на других рынках в Европе не проводилось. Если вы переходите на сайт FCG, он автоматически перенаправляет на OLX.

Несмотря на то, что Frontier Car Group была основана и имеет штаб-квартиру в Берлине, она всегда ориентировалась на развивающиеся рынки и продвигала модель рынка подержанных автомобилей в эти страны.

Вдохновленный конкурентом Cazoo Auto1 — еще одним базирующимся в Берлине рынком подержанных автомобилей, который стал публичным через листинг в Германии в феврале и теперь оценивается в 12,6 миллиарда долларов (вероятно, обнадеживающее сравнение для инвесторов Cazoo) — основатели Frontier Суджей Тайл, Питер Линдхольм и Андре Куссманн подумал, что они могли бы вывести эту модель на менее развитые рынки, чтобы получить больше возможностей.

«Я влюбился в модель Auto1, — сказал Тайл TechCrunch еще в 2018 году. — Я увидел, как ее можно применить на развивающихся рынках. Развивающиеся рынки представляют зарождение». Сам Тайл — вундеркинд, родом из США, и ему было около 20 лет, когда он стал соучредителем Frontier. Он покинул его в августе 2020 года и сейчас живет в Мехико, создавая там нового инвестора в области электронной коммерции под названием Merama.

Frontier, отчасти благодаря успеху Auto1 (который привлек сотни миллионов долларов инвестиций от таких компаний, как Sequoia, SoftBank и других), стала частью гвардии захватывающих новых технологических стартапов, строящих бизнес за пределами Берлина.

Эта ориентация на развивающиеся рынки связала стратегию глобальной экспансии Naspers, и поэтому OLX, компания по размещению объявлений, которая интересовалась автомобильными рынками, стала стратегическим инвестором Frontier, сначала с меньшей долей, а затем получив контрольный пакет акций и контроль над операция.

Непонятно, почему OLX решила свернуть бренд Frontier и удвоить долю OLX Autos, но особенно похоже, что за последний год OLX проводила реструктуризацию на других рынках, в том числе с увольнением 250 человек в своих операциях в Индии после закрытия. вниз рынки, ориентированные на недвижимость и подержанные товары.

В то время как некоторые компании, такие как Cazoo, по-видимому, столкнулись с сильным всплеском бизнеса после пандемии Covid-19, кризис в области здравоохранения ударил по ряду стран, секторов экономики и конкретных компаний сильнее, чем по другим, что привело к сокращению расходов. В целом мы наблюдаем резкий спад продаж новых автомобилей на разных рынках по всему миру.

Представитель Prosus сказал, что и OLX, и OLX Autos пострадали в начале Covid-19, но с тех пор выздоровели. Prosus оставался прибыльным в этот неспокойный год, но некоторые отмечают, что эта прибыль снизилась.(В следующий раз компания обновит свои финансовые показатели в июне.)

Обновлено, чтобы прояснить, что OLX объединяет оставшиеся операции FCG со своим бизнесом OLX Autos, а не закрывает его полностью.

Как OLX Autos революционизирует многотриллионную автомобильную промышленность | от OLX Group Карьера | Блог карьеры OLX Group

Покупка и продажа автомобиля может быть невероятно хлопотной. В среднем покупатель автомобиля посещал пять дилерских центров. При покупке автомобиля участвует 400 точек принятия решения. Хотя онлайн-исследования изменили процесс, покупатели по-прежнему проводят часы в дилерских центрах, прежде чем купить автомобиль. И процесс переговоров может стать подавляющим.

Для продавцов тоже существуют препятствия. Сложно узнать истинную стоимость автомобиля и найти потенциальных покупателей. Используя искусственный интеллект, дополненную реальность и миллионы точек данных, OLX Autos навсегда меняет и формирует пути клиентов. Мы устраняем болевые точки клиента одну за другой.

Имея более 5000 сотрудников и более 500 инспекционных центров в Америке, Азии и Африке, OLX Autos управляет действительно глобальным автомобильным рынком. Чтобы преобразовать автомобильную промышленность к лучшему, нам нужно, чтобы наши решения масштабировались, при этом удовлетворяя уникальные потребности наших пользователей и членов команды, от Индонезии до Нигерии и Мексики.

ИИ и дополненная реальность упрощают процесс покупки автомобиля, как никогда раньше

Наш чат с искусственным интеллектом помогает покупателю и продавцу вести переговоры. Это создает доверие и прозрачность в процессе продажи. Это помогает продавцу быстро отвечать на повторяющиеся вопросы и автоматически отвечать на фактические вопросы. Это даже помогает покупателю задавать правильные вопросы и получать ясность по ценам.

  • Наш новый слой дополненной реальности Camera помогает продавцам делать идеальные снимки автомобиля, что помогает покупателям осматривать автомобиль со своего телефона или компьютера.
  • Наш инструмент Price Fairness , оценщик цен на основе искусственного интеллекта, проверяет, справедливы ли цены на автомобили, и сообщает покупателю, если цена несправедлива. Чтобы сделать модель ИИ лучше, мы проверили, как модель влияет на покупательское поведение, и проанализировали, где она неверна, а затем внесли улучшения.

«Мы создаем целостный опыт и обеспечиваем душевное спокойствие. Для этого требуется сочетание технологий и человеческого прикосновения. Мы хотим, чтобы приложение создавало ощущение, что вы занимаетесь бизнесом за чашкой чая или кофе», — говорит Джасджит, заместитель директора по продуктам, отдел обслуживания дилеров в OLX Autos.

беседа с Рахулом Джайном, вице-президентом по проектированию в OLX Autos

Что побуждает руководителей нашей компании раскрывать лучшее в себе и своих сотрудниках? Другими словами; что на самом деле заставляет их тикать? В этом Q & A мы спрашиваем около Rahul Jai N, N, VP, Engineering в O LX Autos.

OLX Autos является частью OLX Group, подразделения объявлений Prosus. OLX Autos формирует будущее торговли автомобилями, обеспечивая спокойствие покупателям и продавцам автомобилей в рамках одной из крупнейших сделок в жизни, используя возможности автомобильного рынка стоимостью 100 миллиардов долларов в странах, где она работает. OLX Autos управляет цифровыми торговыми онлайн-платформами в дополнение к более чем 500 инспекционным центрам в Америке, Азии и Африке, которые ежегодно проверяют 300 000 автомобилей и обеспечивают 130 000 транзакций с автомобилями.

В.  Какую проблему/социальную потребность вы пытаетесь решить и почему ваш подход уникален?

Во многих частях мира рынок подержанных автомобилей сильно фрагментирован. Существует неэффективность выполнения транзакций, высокий уровень мошенничества и отсутствие надежных ориентиров по цене, к которым потребители могли бы легко получить доступ. Более того, нет ни одного сильного бренда, которому удалось завоевать высокое доверие и сделать эффективное предложение при покупке и продаже автомобилей.

OLX Autos стремится решить эту проблему. Наша миссия: «Стать самым надежным партнером для покупателей и продавцов автомобилей и предлагать им спокойствие при каждой сделке, которую они совершают с нами».

Нашим потребителям нужен многоканальный и персонализированный опыт. Покупатели ищут большой выбор проверенных автомобилей по заслуживающим доверия ценам. Для продавцов первостепенное значение имеет предложение быстрой и простой сделки по лучшей цене и через надежного партнера.

OLX Autos уникальным образом сочетает в себе сильное онлайн-присутствие, надежный бренд и отличные офлайн-возможности. Наша надежная технологическая платформа, мощные возможности обработки данных и глубокое понимание потребностей потребителей — все это дает нам возможность решить эту ценную, но сложную проблему потребителей.

В.  Что или кто вдохновил вас присоединиться к OLX Group?

Я искал возможность поработать над предложениями продуктов, которые будут интересны миллионам потребителей. Это может быть хорошо сделано только в условиях, когда разные точки зрения выслушиваются и уважаются, где технологии находятся на переднем крае в определении культуры, а надежные данные используются для определения приоритетов вещей, которые создают ценность для клиентов.

OLX Group решает множество сложных проблем для 300 миллионов пользователей платформы в месяц. Он работает в нескольких регионах, имеет команды с «лучшими в своем классе» экспертами и имеет разнообразную культуру. Группа также имеет очень сильную руководящую команду, которая успешно определила и выполнила миссию лидера в индустрии объявлений.

Все это сделало OLX Group отличным местом для работы. Когда я начал общаться с некоторыми старшими руководителями, стало ясно, что это место может вдохновлять и бросать мне вызов.

В.  Что было самым сложным и самым приятным сюрпризом на этом пути?

Преобразование платформы «только секретные» в платформу «сначала транзакции» — самая важная и сложная задача, над которой работают команды. Это включает в себя несколько новых рабочих потоков, изменение наших способов работы, изменение и обновление технологических стеков, запуск новых продуктов, переход на новые операционные процессы и изучение предметной области.

Хотя это сложное упражнение, оно создало импульс, необходимый для инноваций, роста и быстрого обучения. Мы уже видим отличные результаты. Наши команды используют это как возможность учиться, строить и разрушать. Первые отзывы потребителей также были положительными и весьма обнадеживающими. Кроме того, наземные операции становятся более плавными и быстрыми.

В.  Как ведущая технологическая компания, какие возможности OLX Group предлагает своим сотрудникам?

На мой взгляд, возможность учиться у лучших специалистов отрасли и быть частью очень разнообразной и глобальной культуры является наиболее важным аспектом для наших сотрудников.

OLX Group придерживается культуры открытого и прозрачного общения, высокой заинтересованности и правильных действий. Он активно создает еще более разнообразную и инклюзивную среду. Основное внимание уделяется результату и возможности работать с передовым стеком технологий, который был создан, чтобы предоставить нашим миллионам пользователей чрезвычайно плавный опыт.

В рамках бизнеса OLX Autos наша команда создала высокораспределенную и масштабируемую технологическую платформу. Наша миссия состоит в том, чтобы оказывать влияние с лучшим в своем классе качеством, оптимальной стоимостью и самым быстрым временем выхода на рынок.

В.  Каковы будущие последствия разрабатываемой вами технологии? Какие таланты вы ищете для создания этой технологии?

Мы работаем над футуристической платформой «сначала транзакция», которая предоставит нашим потребителям персонализированный опыт и поможет им просматривать огромный перечень автомобилей, соответствующих их предпочтительной цене, марке, модели и комплектации. Для этого мы вкладываем значительные средства в исследования и возможности обработки данных, такие как НЛП, компьютерное зрение (в частности, обработка изображений) и персонализация. С ростом проникновения высокоскоростного Интернета мы также уверены в обозримом будущем приложений дополненной и виртуальной реальности.

Через наши платформы мы обслуживаем миллионы потребителей из разных регионов, и с учетом постоянно растущей базы для нас очень важно постоянно фокусироваться на решении сложных и интересных технических проблем, связанных с масштабированием.

Нашим приоритетом является активное расширение наших команд по разработке, науке о данных и надежности сайтов, но будет правильно сказать, что мы открыты для встреч и обсуждения потенциальной роли для всех, кто в равной степени увлечен нашей миссией и готов чтобы подписаться на предстоящие вызовы.

В.  Как оставаться на шаг впереди конкурентов?

Это динамичный мир. Социально-экономические условия и технологии быстро меняются, а вместе с ними меняются потребности и ожидания потребителей. Организации, которые быстрее всего улавливают эти сигналы от потребителей и развиваются вместе с ними, будут иметь преимущество перед своими конкурентами.

Думать о потребностях потребителей и строить для них — основная ценность OLX Group.Наша способность обрабатывать огромный объем анонимных данных в режиме реального времени, чтобы сделать их доступными для исследовательской и аналитической группы пользователей, является ключевым аспектом, который позволяет нам быть в курсе потребностей пользователей.

Реализация моделей самообучения, машинного обучения и искусственного интеллекта в нескольких основных предложениях, а также культура SRE — это еще несколько вещей, которые заложили правильную основу и всегда помогают нам оставаться впереди конкурентов.

В.  Какие главные советы для успеха вы бы дали начинающим технологическим стартапам?

Для стартапов самое важное — определить ров вокруг потребностей потребителей.Нет смысла создавать продукт, если никто не собирается его использовать. Стартапы должны быть гибкими и достаточно компактными, чтобы быстро доставлять результаты, быстро учиться и корректировать курс, когда это необходимо. Следовательно, сделать простое предложение и избежать чрезмерной инженерии будет неизбежно.

Есть несколько основных моментов, которые стоит учитывать при построении своего технологического бизнеса:

Создайте правильную команду:

Найдите нужных квалифицированных людей, которые так же рады возможности, как и вы, и они всегда будут искать решения.

Имейте правильный фундамент для своей платформы:  

В стартапах первые несколько лет тратятся на обучение и создание своего рва. Поэтому не пытайтесь создавать все своими силами — вместо этого сосредоточьте свои усилия на создании основного аспекта бизнеса и попытайтесь использовать инструменты с открытым исходным кодом или третьих лиц для всего остального. Например, выбор облачных технологий должен быть выбором по умолчанию. Стартапы должны быть достаточно экономичными, чтобы быстро учиться на отзывах пользователей, поэтому очень важно с самого начала использовать платформу A/B с открытым исходным кодом. Кроме того, обеспечение правильной стратегии для CICD поможет значительно улучшить качество и время выхода на рынок.

Опираться на данные:

Решения должны приниматься на основе бизнес-фактов и отзывов пользователей. В вашем стеке должны быть инструменты, обеспечивающие хорошее представление основных бизнес-показателей. Этот уровень станет основой для возможностей обработки данных и позволит организации использовать машинное обучение и искусственный интеллект как часть своих основных предложений.

В. Как часть Prosus помогла вашему бизнесу процветать?

Prosus — глобальная потребительская интернет-группа и один из крупнейших инвесторов в технологии в мире. Объявления — это основной сегмент для Prosus, и мы всегда получаем поддержку, необходимую для того, чтобы делать правильные вещи для людей, и особенно во время пандемии это помогло нам обеспечить благополучие наших команд.

Доступ к передовым мировым практикам и стандартам, а также подключение к глобальной и разнообразной сети экспертов в различных областях, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, безопасность, риски, продукты и технологии, являются наиболее важными преимуществами, которые мы получили.

Компания Prosus также сыграла важную роль в определении основных ценностей и долгосрочной миссии OLX Group. Это также обеспечило столь необходимую поддержку группе Autos с точки зрения доверия и ресурсов, что значительно помогло процветать нашей культуре риска, эксперимента и вознаграждения.

В.   Какой город вам больше всего нравится посещать и почему?

Токио — мой любимый город. Я никогда не видел другого города с такой разнообразной культурой, и он вполне заслуживает своей гиперактивной, адреналиновой и непрерывной репутации.Он также входит в число самых доступных, благоустроенных и безопасных городов мира.

Здесь процветают мода, музыка, технологии и художественная субкультура. С одной стороны, вы можете познакомиться с лучшими технологиями Акихабары, которая славится множеством магазинов электроники и игровых автоматов. С другой стороны можно посетить Харадзюку, известный экстремальной модой и молодежной культурой, улицы заполнены кафе, юными модницами и музеями.

автомобилей на продажу в Gauteng (новый и использованный)

Уточнение фильтров

Отображение 1 — 20 из 37605 Результаты

Выбранные варианты:

Gauteng

Clear AllCreate Alert

Создать автомобиль Alert

Получить оповещения по электронной почте мы добавляем новые автомобили, соответствующие вашему запросу.

10

10

2010 BMW 3 серии 320i индивидуальные авто 0

R 89 000 км

184 000 км

автоматические

бензин

претория, Gauteng

показать км от вас

12

2006 BMW 3 серии 320i Эксклюзивный AUTO

R 69 000 000

224 000 км

224 000 км

Автомобили

Petrol

Petorol

претория, Gauteng

Показать км от вас

Показать км от вас

2016 Volkswagen Polo 1.2 TSI Highline (81 кВт)

R 129 900

Претория, Гаутенг

Показать км от вас

11

2016 Ford Focus 1.

0 ECOBOOST Ambiente 5-DR

R 109 900

R 109 900

ROTORIA, Gauteng

Показать Км от вас

12

2010 Volkswagen Tiguan 1.4 TSI Trend & Fun 4Motion

R 129 900

Pretoria, Gauteng

Показать км От вас

10

10

2013 Nissan Tiida 1.6 Visia + 5-DR

R 79 900

ROTORIA, GAUTENG

Показать Км от вас

12

2010 Mercedes-Benz E-Class E 200 CGI Be Estate

R 139 900

180 000 км

Автомат

Бензин

Претория, Гаутенг

Показать км от вас

6

3

82i

R 109

1

R 109 900

Pretoria, Gauteng

Показать км от вас

13

2011 BMW X6 XDrive40D Exclusive

R 229 900

220 000 км

Автоматическая

Дизель

Претория, Gauteng

Показать км от вас

22

22

2017 Mercedes-Benz Vito 114 2.2 CDI Tourer Pro Auto

R 449 900

138 784 км

0

Diesel

Четыре пути, Gauteng

Показать км от вы

11

2022 Honda Amaze 1.

2 комфорта AUTO

R 229 900

R 229 900

Jaguar Land Rover Centurion

Centurion, Gauteng

показать км от вас

11

2022 Honda WR-V 1.2 Elegance

R 288 900

Jaguar Land Rover Centurion

Centurion, Gauteng

показать км от вас

10

2022 Honda HR-V 1.5 Comfort Auto

R 414 900

Jaguar Land Rover Centurion

Centurion, Gauteng

показать км от вас

0

Киа Рио 1 2020 года.2 5-DR

R 259 950

R 259 950

MENLYN, GAUTENG

Показать км от вас

8

8

2013 Porsche Boxster Boxster S PDK Convertible

1

R 569 900

134 000 км

Автоматический

бензин

ACS Prewnied

Benoni, Gauteng

показать км от вас

2

2000 Nissan 1400 Champ

R 99 800

Sandton, Gauteng

Показать км от вас

9

2008 Mercedes-Benz SLK 350 SPORT AUTO 6800KMS

R 269 900

ACS PROOWNED

BENONI, GAUTENG

Показать км от вас

8

8

2015 Mercedes-Benz CLA CLA45 AMG Performance Auto 32000kms

R 549 900

ACS Prewned

Бенони, Гаутенг

Показать км от вас

4

2017 Land Rover Range Rover Evoque 2.

0 Si4 Dynamic Convertible AUTO 33 000KMS

R 769 900

R 769 900

Benoni, Gauteng

показать км от вас

5

2011 Lexus LX LX 570 V8 AUTO 93 000KMS

R 639 900

ACS Подержанные

Benoni, Gauteng

Показать км от вас

Получайте уведомления о новых загруженных акциях, которые соответствуют вашим критериям поиска.
Создать оповещение

Создать оповещение об автомобиле

Получать уведомления по электронной почте, когда мы добавляем новые автомобили, соответствующие вашему запросу.

Мужчина из Флориды ведет полицию в автомобильную погоню, прежде чем сбежать в воду

Бездомный житель Флориды участвует в опасной автомобильной погоне по пяти городам, прежде чем его арестуют за попытку сбежать из мангровых зарослей.

пульсирующий ролик, выпущенный офисом шерифа округа Пинеллас Кеннет Уэйн, показывает 27-летнего Ланфорда-младшего в Данидине в понедельник в угнанной машине, едущей на красный свет и едущей по неправильной стороне дороги, где он сбил другого человека, заявили официальные лица.

Кадры показывают, как Ланфорд, бездомный, безрассудно едет через Клируотер, Белэр Блафс, Белэр Бич и Индиан Рокс Бич, избегая нескольких лобовых столкновений и разгоняя нескольких полицейских Клируотера.

«Мы должны остановить этого парня», — сказал депутат на клипе.

На кадрах видно, как Кеннет Уэйн Ланфорд-младший проезжает на красный свет и едет по неправильной стороне дороги. Офис шерифа округа Пинеллас Кеннет Уэйн Ланфорд-младший пытался скрыться в мангровых зарослях. В ходе дикой полицейской погони не было зарегистрировано серьезных травм. Офис шерифа округа Пинеллас

Кадры показывают, что дверь украденной машины опасно открылась в нескольких местах, когда Ланфорд свернул на проезжую часть Индиан-Рокс-Бич, где он вышел и попытался задержать другого водителя.

Жертву выгнали из машины, в результате чего Ланфорд вернулся к украденной красной машине.

Через несколько мгновений Ланфорд врезался в две другие машины и угнал мчащийся черный «Мустанг», а затем погнался за депутатом на украденной спортивной машине.

Кеннет Ланфорд уворачивается от нескольких полицейских из Клируотера на высокой скорости, но едва выживает в нескольких лобовых столкновениях. Офис шерифа округа Пинеллас Кеннету Уэйну Ланфорду-младшему позже было предъявлено обвинение по 31 пункту. он снова разбился, столкнувшись еще с двумя автомобилями и врезавшись в забор, прежде чем выйти.

Затем он промчался через участок мангровых зарослей, прежде чем прыгнуть во Береговой канал через индийские берега. Напряженные кадры заканчиваются тем, что заместитель держит его под прицелом, когда он спускается в воду.

Позже

Ланфорду было предъявлено обвинение по 31 пункту, включая оставление места происшествия, связанное с угоном автомобиля, вождением в нетрезвом виде, повреждением имущества и связанными с этим правонарушениями.

В дикой полицейской погоне не было зарегистрировано серьезных травм, которую некоторые наблюдатели сравнили со сценой прямо из серии видеоигр Grand Theft Auto.

Кеннет Ланфорд продолжал безрассудно водить машину, пока снова не разбился. Офис шерифа округа Пинеллас Кеннет Ланфорд врезался в две другие машины и угнал черный кабриолет «Мустанг». Снова поднимите планку во Флориде», чтение твита.

Между тем, фотография, опубликованная офисом шерифа округа Пинеллас, показала лицо Ланфорда с многочисленными порезами и царапинами.Он оставался в тюрьме в среду, как показывают онлайн-записи. Неясно, нанял ли он адвоката, который может дать комментарии от его имени.

Проверка качества изображения — часть 1, обрезанные изображения | by Akash Gupta

Стремясь продолжать решать проблемы наших клиентов, мы начали работать над указанной проблемой и предоставлять отзывы о качестве изображения нашим невинным продавцам. В конце концов, чем больше кликов по рекламе, тем больше шансов продать товар и получить за него лучшую цену. Счастливый продавец означает счастливый OLX.

Для решения первой проблемы определения того, находится ли объект на изображении целиком или нет, т. е. было ли изображение неправильно обрезано или нет, нам нужно интеллектуальное решение, способное идентифицировать основной изображаемый объект, а также его точное расположение в кадре . Была проделана большая работа по обнаружению и локализации объектов, когда можно идентифицировать несколько объектов на изображении. RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN — это сети предложений ограничивающих прямоугольников, которые предлагают множество ограничивающих прямоугольников на изображении и пытаются классифицировать объекты в прямоугольниках.Они учатся минимизировать ошибку настолько хорошо, что коробка точно соответствует объекту, и объект правильно классифицируется. Mask-RCNN делает шаг вперед, пытаясь определить границы вокруг объектов.

Мы использовали моделей обнаружения объектов в сочетании с алгоритмами обработки изображений и традиционными моделями машинного обучения , чтобы получить окончательный результат. Мы построили первоначальную версию нашего алгоритма для автомобилей, так как это самая важная категория для нас в OLX. Мы проходим наглядный пошаговый запуск нашего алгоритма на одном из более сложных примеров.

Начнем с цветного изображения автомобиля.

Исходное изображение

Сначала мы получаем изображение с помощью модели Mask-RCNN, чтобы получить приблизительные маски всех объектов, присутствующих на изображении.

Mask-RCNN — современная модель локализации объектов, которая используется для локализации объектов на изображении, а также пытается формировать маски вокруг этих объектов.

Под ним используются нейронные сети свертки для классификации объектов и формирования границ.Мы использовали предварительно обученную модель Mask-RCNN в наборе данных COCO. Давайте посмотрим, как MaskRCNN работает на нашем изображении.

Множественные маски объектов, сформированные алгоритмом Mask-RCNN

Одна из проблем с MaskRCNN заключается в том, что маски не являются идеальными по пикселям, особенно вблизи краев . Наш вариант использования требует определения точного положения/пикселей автомобиля, так что это большой недостаток. В этом примере просто взятие масок из MaskRCNN также привело бы нас к мысли, что автомобиль находится в пределах границ, но это не совсем так.

Далее пытаемся найти точные границы объектов. Для этого мы используем Deeplab, которая представляет собой современную модель сегментации изображений, которая производит классификацию на уровне пикселей. Он классифицирует каждый пиксель в один из классов объектов, используя информацию об окружающих пикселях, а также об изображении в целом. Результатом является -пиксельная карта сегментации изображения . Опять же, мы использовали предварительно обученную сеть на наборе данных COCO. Давайте посмотрим, как работает Deeplab на нашем изображении.

Маска сегментации изображения, созданная с использованием Deeplab

Единственным недостатком использования этой модели является то, что она не делает различий между несколькими объектами одного и того же класса, т.е.е. две машины, стоящие рядом, будут обслуживаться одной и той же маской. Поэтому, когда в кадре присутствует несколько автомобилей, мы не получим маску фотографируемого основного автомобиля.

Сочетание MaskRCNN и DeepLab:

Чтобы использовать лучшие стороны обеих моделей и устранить недостатки, мы объединили эти модели.

Модель MaskRCNN используется для расчета площадей нескольких автомобилей на изображении, и автомобиль с наибольшей площадью помечается как основной автомобиль , а другие помечаются как фоновые автомобили.

Основной автомобиль (из Mask-RCNN) Фоновый автомобиль (автомобили) (из Mask-RCNN)

Маски фоновых автомобилей, полученные из модели MaskRCNN, складываются вместе, чтобы сформировать полную маску фонового автомобиля.

Маска фонового автомобиля вычитается из маски сегментации изображения, полученной из модели Deeplab.

Маска после вычитания Маски Фоновых Автомобилей из Маски Deeplab

Теперь у нас осталась почти идеальная маска основного автомобиля с некоторыми соединенными хвостами и несвязанными островками, оставшимися от вычитания.

Чтобы удалить их, мы применяем к изображению размытие по Гауссу, которое в основном усредняет каждый пиксель по его соседям, помогая отсоединить тонкие хвосты.

Маска после размытия по Гауссу

Затем мы находим связанные компоненты в маске, и наибольший связанный компонент сохраняется, исключая меньшие.

Два разных соединенных компонента в маске

Конечным результатом является маска автомобиля без каких-либо деформаций и с правильным захватом границ.

Final Mask

Теперь, когда мы закончили вычисление маски автомобиля, нам нужно использовать ее, чтобы определить, обрезанный ли это автомобиль или нет.Для этого мы используем машинное обучение , чтобы избежать правил , таких как:

Если расстояние от левого края > 10 пикселей => Хорошая машина, иначе плохая машина

жесткое ограничение может привести к ошибочным прогнозам в случае небольших неточностей предыдущей модели создания маски.

Итак, мы подготавливаем набор данных вручную помеченных обрезанных и необрезанных изображений и функций, чтобы отличать обрезанные изображения от необрезанных.Здесь нам не нужен большой набор данных, так как мы извлекаем только несколько функций, параметры которых нам нужно изучить.

Извлекаемые объекты:

  • Расстояние от крайнего правого пикселя маски до правого края и аналогичные расстояния слева, сверху и снизу.
  • Сумма пикселей на каждом ребре в маске
Особенности: Расстояние от краев (сверху, справа и снизу) и Сумма пикселей (слева)

Выходная переменная определяет, обрезан ли автомобиль или нет .

Мы обучили модель GradientBoostedDecisionTree для изучения различий между обрезанными и необрезанными изображениями в пространстве признаков . Метод GradientBoostedDecisionTree — это ансамблевый метод, который итеративно формирует несколько деревьев решений, каждое из которых улучшает ошибки предыдущих итераций.

Мы подготовили набор данных из 2400 изображений для обучения, 600 для проверки и 400 для тестирования. Мы обучили модель на обучающем наборе данных и использовали проверочный набор данных для точной настройки гиперпараметров.Наконец, тестовый набор данных использовался для оценки производительности алгоритма. Производительность оценивалась на основе общей точности, то есть отношения количества правильных прогнозов к общему количеству прогнозов, а также AUC, который показывает, насколько хорошо прогнозы разделяют положительные и отрицательные классы. Общая производительность модели на тестовом наборе данных составила с точностью 95%, с AUC 98,3% , что означает хорошее разделение классов.

Вероятность того, что изображение является необрезанным, выводится классификатором, и вероятность ниже 0.5 означает, что это обрезанное изображение.

Когда мы прогоняем наш пример изображения через модель, мы получаем оценку 0,1, что означает обрезанное изображение. Мы также можем посмотреть, какие функции способствовали этому решению, используя библиотеку eli5.

Значения функций

Значения функций говорят нам о том, что расстояние от левого края, а также кадрирование по левому краю делают изображение обрезанным. Таким образом, мы можем быть более конкретными в нашем общении с клиентами, сообщая им, где и насколько они ошиблись.

Вероятность и важность признаков запрашиваются приложением, которое в дальнейшем сообщает клиентам о результатах.

Мы не остановились на построении такого алгоритма, который идеально подходит для нашего варианта использования.

Мы подумали, что, если одиночную сеть можно научить определять, обрезано изображение или нет.

Известный способ добиться хороших результатов в задачах пользовательской классификации — взять предварительно обученную сетевую архитектуру и тонко настроить ее последние несколько слоев.Таким образом, модель не нужно обучать с самого начала, и она может сохранить уже усовершенствованное обнаружение краев и извлечение основных признаков из начальных слоев. Переобучаются только последние несколько слоев, которые специализируются на выполнении поставленной задачи. Мы провели небольшой эксперимент , в котором мы обучили сеть, имеющую входные данные в качестве исходного изображения, а выходные данные — предсказанный класс — обрезанное или необрезанное изображение. Мы использовали предварительно обученную архитектуру Inception в наборе данных Imagenet в качестве основы и точно настроили последние слои в соответствии с нашей целью. Однако производительность при таком размере набора данных была неудовлетворительной. Максимальная точность , достигнутая при использовании этой архитектуры, составила 89% , потому что мы, вероятно, переоснащаем изучение других вещей, а не обрезки по краям.

Мы также попробовали использовать изображение RGB + черно-белую маску в качестве 4-канального ввода для архитектуры Alexnet и обучение с нуля. Однако для максимальная достигнутая точность составила 91% . Возможно, дальнейшая работа с использованием более сложных сетей и большего количества данных могла бы помочь нам достичь результатов, сравнимых с исходным алгоритмом.Еще одна проблема, возникающая при использовании такой схемы, заключается в том, что когда мы хотим расшириться для большего количества категорий, нам нужно будет обучить больше сетей для других категорий и пометить больше данных, в то время как мы можем использовать предварительно обученные сети в исходном алгоритме, который мы описали.

Мы хотели повысить качество обслуживания продавцов, привлекая к ним больше покупателей, и для этого мы создали алгоритм обнаружения обрезки, который отличает обрезанные изображения от необрезанных. Алгоритм использует комбинацию моделей обнаружения объектов на основе глубокого обучения, алгоритмов обработки изображений и моделей машинного обучения для извлеченного набора признаков.Модели обнаружения объектов находят маски для изображений с последующим уточнением алгоритмами обработки изображений. Наконец, функции извлекаются из масок, которые используются классификатором с машинным обучением для принятия решения об обрезании изображения. Достигнутая общая точность классификации составляет 95% с AUC 98,3%, что говорит о хорошем разделении классов по предсказанным вероятностям. Прогнозируемая вероятность того, что входное изображение будет обрезано или нет, выводится алгоритмом вместе с краями и степенью обрезки, которые используются клиентом для информирования пользователя о возможной причине меньшего количества контактов.

Autocar India и OLX Autos объединяются для всестороннего исследования стоимости при перепродаже

Подробное исследование, основанное на фактических ценах сделок с более чем 70 моделями, полученными из базы данных подержанных автомобилей OLX Autos.

Когда цены на топливо достигли рекордно высокого уровня и, казалось бы, бесконтрольно растут, «Китна дети хай?» или «какой пробег?» — очень популярные вопросы среди индийских покупателей автомобилей. Тем не менее, есть еще один актуальный вопрос, который задают покупатели, а именно: «Какова стоимость перепродажи?»

В то время как покупатели новых автомобилей хотят знать ответ, прежде чем покупать конкретный автомобиль, покупатели подержанных автомобилей также задают тот же вопрос, пытаясь выяснить, сколько платить за подержанную модель.Конечно, на стоимость перепродажи влияет множество факторов, как макро-, так и микро. Главным из макрофакторов является текущий рыночный спрос на новую модель: чем выше спрос на новый автомобиль, тем выше стоимость перепродажи старого. Другими макроэлементами, влияющими на стоимость, являются репутация производителя, стоимость топлива и государственные налоги. Существуют также различные микрофакторы, такие как состояние автомобиля, количество предыдущих владельцев и пройденный пробег.

Таким образом, ожидаемо существует много неясностей в отношении стоимости подержанного автомобиля и, соответственно, остаточной стоимости конкретной модели.Итак, чтобы получить осмысленное представление о фактической остаточной стоимости каждой модели, мы решили провести исследование подержанных автомобилей и связались с OLX Autos, ведущим индийским порталом подержанных автомобилей.

Комментируя исследование, Амит Кумар, генеральный директор OLX Autos India, сказал: «Сегмент подержанных автомобилей или подержанных автомобилей в Индии за последние два года значительно расширился благодаря возросшему предпочтению личной мобильности после пандемии и все более длительные периоды ожидания новых автомобилей. Таким образом, исследование, указывающее фактическую стоимость подержанного автомобиля при перепродаже, является очень своевременным и полезным для потребителей при принятии решения о покупке автомобиля.

Чтобы получить стоимость при перепродаже, мы следовали очень четкому и структурированному пути, основной принцип которого заключался в том, что стоимость будет основываться на фактических транзакциях, а не ограничиваться только объявленными ценами или алгоритмами амортизации. Развивая это, Амит сказал: «В OLX Autos у нас есть крупнейшая платформа для объявлений о подержанных автомобилях, с более чем 3 миллионами объявлений в год на веб-сайте, и у нас есть данные по всей Индии из более чем 150 розничных центров OLX Autos».

OLX Autos — это ведущий индийский портал подержанных автомобилей, который предлагает множество услуг, таких как онлайн-списки, покупка и перепродажа подержанных автомобилей на месте, а также финансирование транспортных средств, страхование и гарантия.Являясь частью крупнейшей в мире секретной бизнес-группы, OLX Autos видит более 3 миллионов списков подержанных автомобилей на своем веб-сайте и в физических магазинах по всей стране в год, что представляет собой очень прочную основу для этого исследования. Данные для исследования получены из этих транзакций, и мы следовали четкой и точной методологии, как показано ниже.

  • Исследование ограничено автомобилями без повреждений кузова и в полностью рабочем состоянии. Пробег также был ограничен 50 000 км.
  • Средняя цена перепродажи была рассчитана на основе данных о сделках в пяти городах – Дели, Мумбай, Бангалор, Ченнаи и Калькутта.
  • Учитывались только модели, выпущенные в период с 2016 по 2019 год, то есть им от двух до пяти лет. Автомобили, которые не поступили в продажу в 2021 году или были выпущены после 2019 года, не учитывались.
  • Данные представлены для каждого вида топлива и трансмиссии. Несколько вариантов двигателей на одном и том же топливе были объединены и усреднены, как и цены на несколько вариантов.
  • Амортизация – это разница между средней ценой на дороге в соответствующем году выпуска автомобиля и его средней ценой перепродажи в 2021 году.

См. также:

MG Hector имеет лучшую в своем классе стоимость при перепродаже в Autocar India, исследование OLX Autos

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.