VisionTrack lancia l'analisi video basata sull'intelligenza artificiale per aiutare a salvare vite umane e rafforzare l'impegno per la sicurezza stradale

VisionTrack lancia l'analisi video basata sull'intelligenza artificiale per aiutare a salvare vite umane e rafforzare l'impegno per la sicurezza stradale

Timestamp: 7 febbraio 2023 10:24
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VisionTrack, lo specialista della telematica video AI e dei dati della flotta connessa, sta trasformando la sicurezza della flotta commerciale con il lancio di una sofisticata soluzione di post-analisi basata sull'intelligenza artificiale. NARA (Notification, Analysis and Risk Assessment) rivoluzionerà il modo in cui vengono valutati i filmati delle telecamere dei veicoli e aiuterà gli operatori dei veicoli a ridurre drasticamente i morti e i feriti sulla strada.

"Il nostro software NARA basato su cloud rappresenta un vero punto di svolta nel mondo della telematica video poiché aiuterà a risparmiare tempo, costi e, soprattutto, vite umane, fornendo un intervento proattivo sui rischi e un'accurata convalida degli incidenti", spiega Richard Kent, Presidente delle vendite globali presso VisionTrack. “NARA rimuove in modo proattivo i falsi positivi e monitora il comportamento del conducente, senza la necessità del coinvolgimento umano. Con le tradizionali soluzioni di videotelematica, le flotte commerciali possono sperimentare centinaia di eventi giornalieri attivati, quindi ciò consentirà loro di lavorare in modo più efficiente, senza compromettere la sicurezza stradale”.   

NARA è indipendente dal dispositivo, quindi può essere integrato con la tecnologia delle telecamere connesse esistente, che si tratti di VisionTrack o hardware di terze parti, e aggiunge un altro potente livello di analisi alle telecamere dei veicoli AI, installate con tecnologia AI edge-based, che sono spesso limitate dalla capacità di elaborazione del dispositivo.

NARA rappresenta un enorme passo avanti per la telematica video poiché utilizza modelli di visione artificiale rivoluzionari con fusione di sensori per valutare filmati di eventi di guida, quasi incidenti e collisioni. Ciò garantisce che il processo di revisione sia gestibile e tempestivo, eliminando la disponibilità umana o l'errore, in modo che gli operatori dei veicoli possano utilizzare al meglio le informazioni video telematiche per proteggere meglio gli utenti della strada e aiutare a prevenire le collisioni. 

Durante la fase di test, si è scoperto che una flotta logistica di 1100 persone generava in media 2,000 video prioritari a settimana, la cui revisione richiedeva in genere più di 8 ore. NARA ha ridotto il tempo necessario per rivedere gli eventi che richiedono la convalida umana a pochi minuti al giorno. Di conseguenza, l’azienda punta ora a una gestione del rischio più efficiente, sostenendo al contempo la propria strategia di sicurezza stradale.

Il riconoscimento avanzato degli oggetti utilizza algoritmi di deep learning per identificare automaticamente diversi tipi di veicoli, ciclisti e pedoni. Con livelli di precisione incredibilmente elevati, sarà in grado di distinguere tra collisioni, quasi incidenti e falsi positivi che possono essere generati da guida brusca, buche o dossi. Il software includerà anche la valutazione della sicurezza degli occupanti che utilizza una serie di parametri per calcolare la probabilità percentuale di lesioni e identificare immediatamente se un conducente ha bisogno di assistenza.

“Come veri sostenitori della sicurezza stradale, avendo già promesso il nostro sostegno all’iniziativa globale Vision Zero, ci impegniamo con passione ad aiutare l’industria a raggiungere il suo obiettivo di eliminare tutte le vittime della strada. La nostra visione è quella di creare un mondo in cui tutti gli utenti della strada siano tenuti al sicuro dai pericoli, quindi stiamo abbracciando gli ultimi progressi nell'apprendimento automatico e nella visione artificiale per migliorare ulteriormente la nostra piattaforma IoT leader del settore, Autonomise.ai, e le soluzioni telematiche video AI ”, conclude Kent.

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