VisionTrack запускает анализ видео на основе искусственного интеллекта, чтобы помочь спасти жизни и повысить приверженность безопасности дорожного движения

VisionTrack запускает анализ видео на основе искусственного интеллекта, чтобы помочь спасти жизни и повысить приверженность безопасности дорожного движения

Отметка времени: 7 февраля 2023 г., 10:24
Исходный узел: 1945184

VisionTrack, the AI video telematics and connected fleet data specialist, is transforming commercial fleet safety with the launch of a sophisticated AI-powered post-analysis solution. NARA (Notification, Analysis and Risk Assessment) will revolutionise how vehicle camera footage is assessed and help vehicle operators to dramatically reduce road deaths and injuries.

«Наше облачное программное обеспечение NARA меняет правила игры в мире видеотелематики, поскольку оно поможет сэкономить время, затраты и, самое главное, жизни, обеспечивая упреждающее вмешательство в риски и точную проверку инцидентов», — объясняет Ричард Кент, президент по глобальным продажам. на ВижнТрек. «NARA заблаговременно устраняет ложные срабатывания и отслеживает поведение водителя без участия человека. С помощью традиционных видеотелематических решений коммерческие автопарки могут сталкиваться с сотнями инициированных ежедневных событий, поэтому это позволит им работать более эффективно, не ставя под угрозу безопасность дорожного движения».   

NARA не зависит от устройства, поэтому его можно интегрировать с существующей технологией подключенных камер — будь то VisionTrack или стороннее оборудование — и добавляет еще один мощный уровень анализа к автомобильным камерам с искусственным интеллектом, установленным с технологией искусственного интеллекта на основе периферийных устройств, которые часто ограничены вычислительной мощностью. устройства.

NARA представляет собой огромный шаг вперед для видеотелематики, поскольку она использует новаторские модели компьютерного зрения с слиянием датчиков для оценки видеозаписи событий вождения, потенциальных промахов и столкновений. Это обеспечивает управляемость и своевременность процесса проверки, исключая присутствие человека или ошибки, поэтому операторы транспортных средств могут наилучшим образом использовать данные видеотелематики для лучшей защиты участников дорожного движения и предотвращения столкновений. 

During the testing phase, a 1100-strong logistics fleet was found to be generating on average 2,000 priority videos a week, which would typically take someone over 8 hours to review. NARA reduced the time needed to review events that require human validation to just minutes per day.  As a result, the company is now targeting more efficient risk management, whilst supporting their road safety strategy.

Расширенное распознавание объектов использует алгоритмы глубокого обучения для автоматической идентификации различных типов транспортных средств, велосипедистов и пешеходов. Благодаря невероятно высокому уровню точности он сможет различать столкновения, промахи и ложные срабатывания, которые могут быть вызваны резким вождением, выбоинами или лежачими полицейскими. Программное обеспечение также будет включать рейтинг безопасности пассажиров, который использует ряд параметров для расчета процентной вероятности травм и немедленного определения того, нуждается ли водитель в помощи.

“As a true advocate of road safety, having already pledged our support to global initiative Vision Zero, we are passionate about helping the industry achieve its target of eliminating all traffic fatalities. Our vision is to create a world where all road-users are kept safe from harm, so we are embracing the latest advances in machine learning and computer vision to further enhance our industry-leading IoT platform, Autonomise.ai, and AI video telematics solutions,” concludes Kent.

Отметка времени:

Больше от Производство и логистика