VisionTrack führt eine KI-gestützte Videoanalyse ein, um Leben zu retten und das Engagement für die Straßenverkehrssicherheit zu stärken

VisionTrack führt eine KI-gestützte Videoanalyse ein, um Leben zu retten und das Engagement für die Straßenverkehrssicherheit zu stärken

Zeitstempel: 7. Februar 2023, 10:24 Uhr
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VisionTrack, der Spezialist für KI-Videotelematik und vernetzte Flottendaten, transformiert die Sicherheit von gewerblichen Fuhrparks mit der Einführung einer ausgeklügelten KI-gestützten Postanalyselösung. NARA (Notification, Analysis and Risk Assessment) wird die Bewertung von Fahrzeugkameraaufnahmen revolutionieren und Fahrzeugbetreibern dabei helfen, Todesfälle und Verletzungen im Straßenverkehr drastisch zu reduzieren.

„Unsere cloudbasierte NARA-Software ist ein echter Game-Changer in der Welt der Videotelematik, da sie durch proaktive Risikointervention und genaue Vorfallvalidierung dazu beiträgt, Zeit, Kosten und vor allem Leben zu sparen“, erklärt Richard Kent, Präsident von Global Sales bei VisionTrack. „NARA entfernt proaktiv Fehlalarme und überwacht das Fahrerverhalten, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Mit herkömmlichen Videotelematiklösungen können kommerzielle Fuhrparks täglich Hunderten von ausgelösten Ereignissen ausgesetzt sein, sodass sie effizienter arbeiten können, ohne dabei die Verkehrssicherheit zu beeinträchtigen.“   

NARA ist geräteunabhängig, kann also in bestehende vernetzte Kameratechnologie integriert werden – ob VisionTrack oder Hardware von Drittanbietern – und fügt KI-Fahrzeugkameras, die mit Edge-basierter KI-Technologie installiert sind und oft durch die Verarbeitungskapazität begrenzt sind, eine weitere leistungsstarke Analyseebene hinzu des Geräts.

NARA stellt einen großen Fortschritt für die Videotelematik dar, da es bahnbrechende Computer-Vision-Modelle mit Sensorfusion verwendet, um Aufnahmen von Fahrereignissen, Beinaheunfällen und Kollisionen zu bewerten. Dies stellt sicher, dass der Überprüfungsprozess überschaubar und zeitnah ist, während menschliche Verfügbarkeit oder Fehler ausgeschlossen werden, sodass Fahrzeugbetreiber die Erkenntnisse der Videotelematik optimal nutzen können, um Verkehrsteilnehmer besser zu schützen und Kollisionen zu vermeiden. 

Während der Testphase stellte sich heraus, dass eine 1100 Mann starke Logistikflotte durchschnittlich 2,000 Prioritätsvideos pro Woche generierte, deren Durchsicht normalerweise mehr als 8 Stunden in Anspruch nahm. NARA reduzierte den Zeitaufwand für die Überprüfung von Ereignissen, die eine menschliche Validierung erfordern, auf nur wenige Minuten pro Tag. Daher strebt das Unternehmen nun ein effizienteres Risikomanagement an und unterstützt gleichzeitig seine Verkehrssicherheitsstrategie.

Die erweiterte Objekterkennung verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um verschiedene Arten von Fahrzeugen, Radfahrern und Fußgängern automatisch zu identifizieren. Mit unglaublich hoher Genauigkeit wird es in der Lage sein, zwischen Kollisionen, Beinaheunfällen und Fehlalarmen zu unterscheiden, die durch unruhiges Fahren, Schlaglöcher oder Geschwindigkeitsbegrenzungen erzeugt werden können. Die Software wird auch eine Insassensicherheitsbewertung enthalten, die eine Reihe von Parametern verwendet, um die prozentuale Verletzungswahrscheinlichkeit zu berechnen und sofort zu erkennen, ob ein Fahrer Hilfe benötigt.

„Als wahrer Befürworter der Verkehrssicherheit haben wir der globalen Initiative Vision Zero bereits unsere Unterstützung zugesagt und es ist uns eine Herzensangelegenheit, der Branche dabei zu helfen, ihr Ziel zu erreichen, alle Verkehrstoten zu eliminieren. Unsere Vision ist es, eine Welt zu schaffen, in der alle Verkehrsteilnehmer vor Gefahren geschützt sind. Deshalb nutzen wir die neuesten Fortschritte im Bereich maschinelles Lernen und Computer Vision, um unsere branchenführende IoT-Plattform Autonomise.ai und KI-Videotelematiklösungen weiter zu verbessern “, schließt Kent.

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