9 въпроса за AI решение за безопасност с видео

При оценяването на AI базирани решения за видео безопасност за вашия флот, задаването на правилните въпроси може да ви помогне да направите разлика между основни и интелигентни системи. Ето какво да попитате—и защо отговорите са важни за вашата програма за безопасност и бизнес резултатите.

‍

‍

1. Какъв процент от видео данните се анализират от AI? … от човек?

Човешкият преглед е податлив на грешки, субективен и отнема време (обикновено 24-часов срок за изпълнение). AI базираният машинен преглед е по-точен (при условие че AI моделът е добър), обективен и незабавен когато е съчетан с периферно изчисляване. Освен това, колкото повече кадри анализира AI-то, толкова по-точни са резултатите.

Внимавайте за разликата между записани мили спрямо анализирани мили. AI се обучава само на анализирани мили, които в системите базирани на тригери обикновено са по-малко от 15%. Това означава, че ще отнеме много повече време такава система да стане по-интелигентна.

Анализът в реално време от AI и периферното изчисляване произвеждат незабавни предупреждения, което помага да се избегнат инциденти и да се коригира поведението в момента. Това е много по-ефективен начин за подобряване на поведението отколкото разглеждането на резултатите по-късно.

‍

Как Netradyne отговаря на това:

‍Платформата Driver•i на Netradyne заснема и анализира 100% от времето за шофиране, осигурявайки пълна и незабавна видимост на всички събития при шофирането. AI-то става експоненциално по-интелигентно докато анализира различни сценарии на десетки милиарди мили. Заедно с периферното изчисляване, резултатите са незабавни. Хората разглеждат видеа само за цели на контрола на качеството.
‍

‍

‍

2. Какво се случва ако няма инерциално събитие?

Инерциалните събития се отнасят до внезапни движения на превозното средство като рязко спиране, бързо ускоряване, остри завои или удари. Тези събития често са основните тригери за видео запис в системите за безопасност.

Много критични поведения при шофиране не произвеждат физичните сили необходими да се регистрират като инерциални събития, като разсеяно шофиране, сънливост, преминаване през знаци стоп, преминаване на червен светофар или неносене на предпазни колани. Тези поведения представляват основни рискове за безопасността въпреки че не активират инерциални сензори.

Непрекъснатият видео анализ е от съществено значение за заснемането на пълния профил на риска на флота. Когато системите анализират цялото време за шофиране, те могат да открият фини модели на несигурно поведение, които служат като ранни предупредителни знаци преди да възникнат инциденти. Този подход трансформира технологията за безопасност от документиране на катастрофи до активно предотвратяването им чрез идентифициране на предшестващи поведения.

‍

Как Netradyne отговаря на това:
‍
‍AI базираното откриване на обекти на Netradyne съчетано с 100% анализ на времето за шофиране идентифицира високорискови поведения без да изисква инерциален тригер, като разсейване, сънливост, нарушения на трафика и несъответствие с предпазния колан. То също уникално разпознава безопасни навици при шофиране, давайки на мениджърите пълната картина.
‍

‍

‍

3. Видеото се обработва ли периферно или в облака?

Периферното изчисляване означава обработка на данни директно на устройството инсталирано в превозното средство, докато облачната обработка изисква изпращане на данни до отдалечени сървъри.

Периферното изчисляване позволява незабавна обработка на данни без закъснения при предаването или зависимости от свързаността. Когато видеото се обработва в превозното средство, системата може да анализира поведенията при шофиране мигновено, осигурявайки предупреждения и обратна връзка в реално време. Тази незабавност е критична за предотвратяването на инциденти вместо просто документирането им.

Облачно базираната обработка въвежда латентност тъй като данните трябва да се предават през клетъчни мрежи, които са ненадеждни в отдалечени райони или по време на мрежово претоварване. Тези закъснения често пропускат възможността за намеса в опасни ситуации.

‍

Как Netradyne отговаря на това:

‍Netradyne обработва видеото периферно—в превозното средство—позволявайки предупреждения в реално време и незабавна обратна връзка на водача. Това елиминира критичните закъснения, които биха могли да означават разликата между предотвратяването на катастрофа и просто документирането ѝ след като е твърде късно. Данните за предупреждение и видеото също се предоставят на портала на мениджъра в облака.
‍

‍

‍

4. Колко дълго е закъснението при обработката; има ли обратна връзка в реално време?

Закъснението при обработката директно влияе на способността на системата да предотвратява инциденти вместо просто да ги записва. Времето между момента когато възниква събитие и когато се анализира определя дали обратната връзка може да повлияе на поведението на водача в момента.

Обработката в реално време позволява незабавни предупреждения в кабината за критични събития за безопасността като разсейване или следване твърде отблизо. Тези мигновени уведомления дават на водачите възможност да коригират поведенията преди те да доведат до инциденти.

Ако човешкият преглед е част от работния поток, може да има допълнителни закъснения, водещи до получаване на данни 2-3 дни след събитието. Докато събитията се анализират и се генерират предупреждения, поучителният момент вече е отминал.

‍

Как Netradyne отговаря на това:

‍Netradyne предоставя незабавни предупреждения в кабината за критични събития за безопасността докато също уведомява мениджърите в рамките на минути. Този двуниво подход осигурява както незабавна корекция така и навременен мениджърски надзор, създавайки по-силна връзка между поведение и последствие. Освен това GreenZone Score на водача се настройва динамично, така че водачите могат да получат достъп до резултата си и резюмето на събитията чрез приложението при завършване на смяната си, заедно с предложения за подобрение.
‍

‍

‍

5. Как изчислявате статистиките за съответствие?

Статистиките за съответствие са по-значими когато се отнасят както за числителя (случаи на несъответствие) така и за знаменателя (общи възможности за съответствие).

Когато изчисленията за съответствие включват само задействани събития, само числителят се заснема и това представя изкривена картина на поведението на водача. Точността изисква видимост във всички случаи където се изисква съответствие—всеки знак стоп който се среща например.

Без този пълен знаменател, степените на съответствие стават потенциално подвеждащи и мениджърът трябва да се чуди дали водачът е действително безопасен или просто късметлия дотук. Водач който преминава два знака стоп може да изглежда че има същия рисков профил като този който преминава два от петдесет знака стоп срещнати, въпреки че последният има 96% степен на съответствие.

‍

Как Netradyne отговаря на това:

‍Поради своето AI откриване на обекти и анализ на 100% от времето за шофиране, Netradyne оценява риска с истински числител/знаменател подход. Ако двама водачи и двамата преминат пет знака стоп, основната система ги оценява еднакво. Netradyne вижда че един е срещнал 10 знака (50% степен на нарушение) докато друг е срещнал 100 (5% степен на нарушение), осигурявайки справедлива оценка базирана на действителните степени на съответствие.
‍

‍

‍

6. Какви видове безопасни поведения при шофиране се разпознават?

Най-ефективните програми за безопасност на флота балансират идентификацията на риска с позитивно признание, вместо да се фокусират изключително върху нарушенията. Наказателна програма често води до съпротива и незаангажираност.

Признанието на позитивно поведение потвърждава професионалните умения, подсилва желаните поведения, изгражда подкрепата на водачите и установява технологията за безопасност като справедлив наблюдател вместо "хванах те" система. Система която използва AI базирано на зрение може най-ефективно да идентифицира и награждава добро шофиране. Този балансиран подход подобрява ангажираността и задържането на водачите.

‍

Как Netradyne отговаря на това:

Системата за оценяване GreenZone® на Netradyne автоматично награждава безопасни навици при шофиране заедно с адресирането на рискови поведения. Водачите получават точки за безопасно поведение като създаване на пространство за превозни средства на банкета или при сливане, и "серии" или постоянство за безопасна скорост, съответствие със знаци стоп, бдителност и т.н. Този балансиран подход изгражда подкрепата на водачите и подобрява морала като показва оценка на техните умения.
‍

‍

‍

7. Колко често—и как—се актуализира AI-то?

Ефективността на AI зависи от повторението и адаптацията. Тъй като пътните условия, превозните средства и шофьорските среди се развиват, AI моделите трябва да вървят в крак за да поддържат точността и непрекъснато да се подобряват. Процесът на актуализиране директно влияе на точността на откриването, степените на фалшиви предупреждения и способността на системата да разпознава нови рискови фактори.

Статичните AI системи базирани на фиксирани правила стават по-малко ефективни с времето тъй като не се адаптират към нови сценарии. Те обикновено изискват ръчни актуализации когато възникнат нови рискове, създавайки оперативни предизвикателства и непоследователно покритие.

Непрекъснатото машинно учене позволява на системите да се подобряват чрез продължаващо излагане на разнообразни сценарии на шофиране. Всяка анализирана миля предоставя допълнителни данни за обучение, помагайки на AI-то да различава по-добре между нормални вариации и истински рискови фактори.

‍

Как Netradyne отговаря на това:

Тъй като AI-то на Netradyne анализира милиарди мили данни за шофиране, степента на машинно учене е експоненциално по-бърза от системите които само записват. Това подобрява точността на откриването и адаптацията към нови сценарии.
‍

‍

‍

8. Какви са източниците на данни?

Източниците варират от основни инерциални сензори и GPS до сложни системи за компютърно зрение които интерпретират визуалната среда както би направил човек-водач.

Инерциалните сензори откриват физически движения като ускоряване и спиране но пропускат критичен контекст за това защо тези движения са възникнали. GPS и картните данни могат да добавят контекст на местоположението но често им липсва точност в реално време за временни условия като строителни зони. Компютърното зрение представлява значително развитие като активно интерпретира визуалната среда, идентифицира обекти, чете знаци и разбира пътни маркировки. Това позволява откриването на фини проблеми със съответствието като плъзгащи спирания и нарушения на светофари които не се регистрират от инерциални сензори.

‍

Как Netradyne отговаря на това:

‍Netradyne използва комбинация от горните източници на данни включително AI базирано откриване на обекти което идентифицира и интерпретира обекти като светофари, пешеходци, временни знаци за скорост и строителни зони. Вместо да разчита на картни данни, то интерпретира шофьорската среда както би направил човек, осигурявайки че системата разбира не само какво се е случило но контекста в който се е случило.
‍

‍

‍

9. Системата открива ли съставни предупреждения за множество едновременни рискови фактори?

Много колизии включват комбинация от фактори които заедно създават експоненциално по-висок риск отколкото който и да е единичен фактор сам.

Когато множество такива събития възникват едновременно—като разсейване съчетано със следване твърде отблизо—получавият се риск не е просто адитивен но мултипликативен.

Способността да се открият тези съставни рискови сценарии представлява значително развитие в прогнозната безопасност. Традиционните системи които идентифицират индивидуални поведения отделно могат да пропуснат това критично усилване на риска.

Откриването на съставни предупреждения изисква сложно AI способно да разпознае връзките между едновременно възникващи поведения. Това контекстуално осъзнаване позволява по-точна оценка на риска и по-насочено наставничество чрез идентифициране на специфичните комбинации които създават най-висок риск.

‍

Как Netradyne отговаря на това:

‍AI-то на Netradyne открива комбинирани рискови фактори—като използване на телефон докато се преминават знаци стоп или сънливост докато се следва твърде отблизо—автоматично определяйки подходящи нива на сериозност без да изисква човешки преглед. Това позволява насочено наставничество фокусирано върху най-опасните комбинации от поведения които често водят до катастрофи.
‍