VisionTrack lance une analyse vidéo basée sur l'IA pour aider à sauver des vies et renforcer l'engagement en matière de sécurité routière

VisionTrack lance une analyse vidéo basée sur l'IA pour aider à sauver des vies et renforcer l'engagement en matière de sécurité routière

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VisionTrack, le spécialiste de la télématique vidéo IA et des données de flotte connectée, transforme la sécurité de la flotte commerciale avec le lancement d'une solution de post-analyse sophistiquée alimentée par l'IA. NARA (notification, analyse et évaluation des risques) révolutionnera la façon dont les images des caméras des véhicules sont évaluées et aidera les conducteurs de véhicules à réduire considérablement les décès et les blessures sur les routes.

"Notre logiciel NARA basé sur le cloud change véritablement la donne dans le monde de la télématique vidéo car il contribuera à économiser du temps, des coûts et surtout des vies, en fournissant une intervention proactive contre les risques et une validation précise des incidents", explique Richard Kent, président des ventes mondiales. chez Vision Track. « NARA supprime de manière proactive les faux positifs et surveille le comportement du conducteur, sans intervention humaine. Avec les solutions télématiques vidéo traditionnelles, les flottes commerciales peuvent être confrontées à des centaines d'événements quotidiens déclenchés, ce qui leur permettra de fournir un travail plus efficace, sans compromettre la sécurité routière. »   

NARA est indépendant de l'appareil et peut donc être intégré à la technologie de caméra connectée existante - qu'il s'agisse de VisionTrack ou de matériel tiers - et ajoute une autre couche d'analyse puissante aux caméras de véhicule IA, installées avec la technologie IA basée sur les bords, qui sont souvent limitées par la capacité de traitement de l'appareil.

NARA représente un énorme pas en avant pour la télématique vidéo car il utilise des modèles de vision par ordinateur révolutionnaires avec fusion de capteurs pour évaluer les images des événements de conduite, des accidents évités de justesse et des collisions. Cela garantit que le processus d'examen est gérable et opportun, tout en éliminant la disponibilité humaine ou les erreurs, afin que les conducteurs de véhicules puissent tirer le meilleur parti des informations télématiques vidéo pour mieux protéger les usagers de la route et aider à prévenir les collisions. 

Au cours de la phase de test, une flotte logistique de 1100 personnes s'est avérée générer en moyenne 2,000 vidéos prioritaires par semaine, ce qui prendrait généralement plus de 8 heures à passer en revue. NARA a réduit le temps nécessaire pour examiner les événements nécessitant une validation humaine à quelques minutes par jour. En conséquence, l'entreprise vise désormais une gestion des risques plus efficace, tout en soutenant sa stratégie de sécurité routière.

La reconnaissance avancée d'objets utilise des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour identifier automatiquement différents types de véhicules, de cyclistes et de piétons. Avec des niveaux de précision incroyablement élevés, il sera capable de faire la distinction entre les collisions, les quasi-accidents et les faux positifs pouvant être générés par une conduite brutale, des nids-de-poule ou des ralentisseurs. Le logiciel comprendra également une cote de sécurité des occupants qui utilise une gamme de paramètres pour calculer le pourcentage de probabilité de blessure et identifier immédiatement si un conducteur a besoin d'aide.

"En tant que véritable défenseur de la sécurité routière, ayant déjà promis notre soutien à l'initiative mondiale Vision Zero, nous sommes passionnés d'aider l'industrie à atteindre son objectif d'éliminer tous les décès sur la route. Notre vision est de créer un monde où tous les usagers de la route sont à l'abri de tout danger, c'est pourquoi nous adoptons les dernières avancées en matière d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur pour améliorer encore notre plate-forme IoT leader du secteur, Autonomise.ai, et nos solutions télématiques vidéo IA. », conclut Kent.

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