VisionTrack запускає відеоаналіз на основі штучного інтелекту, щоб допомогти врятувати життя та посилити зобов’язання щодо безпеки дорожнього руху

VisionTrack запускає відеоаналіз на основі штучного інтелекту, щоб допомогти врятувати життя та посилити зобов’язання щодо безпеки дорожнього руху

Мітка часу: 7 лютого 2023 10:24
Вихідний вузол: 1945184

VisionTrack, фахівець із відеотелематики зі штучним інтелектом і зв’язаних даних про автопарк, змінює безпеку комерційного автопарку, запускаючи складне рішення для постаналізу на основі штучного інтелекту. NARA (Повідомлення, аналіз і оцінка ризиків) революціонізує методи оцінки записів, записаних камерами транспортних засобів, і допоможе операторам транспортних засобів значно знизити кількість смертей і травм на дорогах.

“Our cloud-based NARA software is a true game changer in the world of video telematics as it will help save time, costs and most importantly lives, by providing proactive risk intervention and accurate incident validation,” explains Richard Kent, President of Global Sales at VisionTrack. “NARA proactively removes false positives and monitors driver behaviour, without the need for human involvement. With traditional video telematics solutions, commercial fleets can be experiencing hundreds of triggered daily events, so this will enable them to deliver more efficient working, whilst not compromising on road safety.”   

NARA не залежить від пристрою, тому його можна інтегрувати з існуючою технологією підключеної камери – як VisionTrack, так і апаратним забезпеченням сторонніх виробників – і додає ще один потужний рівень аналізу до автомобільних камер зі штучним інтелектом, встановлених за допомогою технології штучного інтелекту на периферії, які часто обмежені потужністю обробки. пристрою.

NARA являє собою величезний крок вперед для відеотелематики, оскільки вона використовує новаторські моделі комп’ютерного бачення з об’єднанням датчиків для оцінки відеозаписів подій за кермом, аварій і зіткнень. Це гарантує, що процес перевірки є керованим і своєчасним, у той же час виключаючи людську доступність або помилки, тому оператори транспортних засобів можуть найкращим чином використовувати відеотелематичні дані для кращого захисту учасників дорожнього руху та запобігання зіткненням. 

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.

Розширене розпізнавання об’єктів використовує алгоритми глибокого навчання для автоматичного визначення різних типів транспортних засобів, велосипедистів і пішоходів. З неймовірно високим рівнем точності він зможе розрізняти зіткнення, випадкові промахи та помилкові спрацьовування, які можуть бути спричинені жорсткою їздою, вибоїнами чи лежачими лежачими. Програмне забезпечення також включатиме рейтинг безпеки пасажирів, який використовує низку параметрів для розрахунку відсоткової ймовірності травми та негайного визначення, чи потрібна допомога водієві.

“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.

Часова мітка:

Більше від Виробництво та логістика