Системи за безопасност базирани на изображение: Тригерни срещу Edge Computing

В резултат от пътно-транспортните произшествия, които струват на транспортните компании милиарди долари всяка година, съществува необходимост от системи за управление на автопарк, които осигуряват безопасност. Както много други системи, автопарковете трябва да събират и анализират пътни данни, които могат да повлияят на тяхната безопасност и производителност и да предотвратят пътни произшествия.Това не винаги е било лесно за правене, защото превантивните мерки обикновено се базират на данни от произшествия, които вече са се случили. Този тип тригерен подход е доста обичаен, но неефикасен.Наследените системи, които използват тригерни регистратори на катастрофи, постепенно се заменят от сложни edge computing системи.Някои от тези системи като Driveri използват изкуствен интелект, HD видео и други предиктивни технологии за анализиране на пътни модели и модели на шофиране, както и за коригиране на производителността на водачите в реално време, за да избегнат сблъсъци и да подобрят безопасността и задържането на водачите.Следващото сравнение между edge computing и тригерната обработка на данни ще разгледа предимствата на всяка една и как се сравняват платформите, използващи тези технологии.

Тригерни регистратори на данни срещу Edge Computing регистратори на данни

Как работят тригерните регистратори на данни?

Тригерните регистратори на данни улавят данни, свързани със събития, когато те се случват. Например, един често срещан тригер, който ще видите, е рязкото спиране, което ще накара камерата да започне записване. Този метод може да бъде предимен, тъй като тези данни могат да помогнат за предотвратяване на подобни събития в бъдеще. За съжаление, данните се улавят само когато щетата е нанесена - което означава, че улавя само последствията, а не причината.Автопарковете се нуждаят от по-усъвършенствани технологии, които обработват данни в реално време без нуждата от тригери, базирани на събития. Дълго време тригерното записване на данни беше достатъчно за безопасността на автопарка, но новите развития в технологията наложиха нуждата от по-добри предиктивни системи. Това доведе до създаването и приемането на edge computing технологията.

Как работят Edge Computing регистраторите на данни?

Edge computing е метод за обработка на данни, при който данните се анализират близо до точката, където са събрани. Това означава, че информацията се анализира в реално време, без нуждата от "тригер" за започване на процеса.При edge computing данните обикновено се събират на най-външните краища и се предават на сървъри за обработка, често в реalno време. В миналите години повечето компютри не можеха да обработват големите количества събрани данни поради тяхното малко място за съхранение и изчислителна мощ. Това беше вярно дори когато компютрите еволюираха с Wi-Fi и Bluetooth свързаност поради хардуерни ограничения.Edge computing стана жизнеспособно решение на тези ограничения. Днес много Internet of Things (IoT) устройства са способни да извършват сложно събиране, обработка и съхранение на данни. Компаниите подобриха своите мрежи, които служат като връзки между edge компютрите и техните сървъри. В резултат, повече данни могат да бъдат обработени по-близо до edge компютъра.Значими приложения на edge computing могат да бъдат намерени в много индустрии, включително финанси и игри. Бързата обработка на данни е от съществено значение за всеки софтуер за управление на автопарк. В управлението на автопарк, edge computing е отличен начин за събиране и обработка на пътни данни заради неговата ниска латентност. Това предимство на edge computing може да се види на платформи като Driveri, които използват изкуствен интелект за правене на прогнози за шофирането.

Предимства на Edge Computing регистраторите на данни

Скорост

Системите, участващи в събирането на данни с голям обем на дълго разстояние, са склонни към забавяне. Например, ако личният ви компютър няма мощен процесор, може да се замрази, докато качвате или изтегляте медия. Тъй като времето, необходимо на данните да достигнат обработващите сървъри, е по-малко при edge computing, това е чудесно за автономни превозни средства.Има милиони пътни мили, водещи до големи обеми данни, които изискват обработка в реално време. Edge computing прави по-лесно събирането на пътни данни, които могат да се използват за обучение на изкуствено интелигентен софтуер. В допълнение към това, прави по-лесно за едно автономно превозно средство да комуникира с други превозни средства.

Сигурност

Традиционното облачно изчисление използва по-централизиран подход чрез свързване на компютри директно към сървъри. От друга страна, edge computing свързва един edge компютър към множество процесори и устройства, правейки трудно намирането на една точка на отказ. Децентрализираната природа на edge computing прави по-трудно заплахите за сигурността като Distributed Denial of Service (DDoS) да процъфтяват.

Edge Computing системи за безопасност на автопарк

Driveri

Системата Driveri комбинира изкуствен интелект с edge computing и интелигентна видео технология за автоматизиране на мониторинга на водачите, безопасността и аналитиката. Netradyne прилага усъвършенствани технологии като дълбоко обучение, edge computing, компютърна аналитика и наука за данни, за да подобри транспортната екосистема.С постоянно растящата нужда от задържане на водачи и избягване на сблъсъци, Driveri цели да опрости задачата за поддържане на безопасността на водачите. Това идва с бонуса да ги поддържа мотивирани, докато запазват автономията си в работата си.

Как работи Driveri

Driveri се справя с човешките и технологичните аспекти за безопасността на водачите чрез насочване към аналитика, комуникация, свързаност и стойност.Той идва под формата на устройство, което може да бъде прикрепено към превозни средства и свързано с отдалечено приложение. Това устройство следи транспортния цикъл на водача, като същевременно гарантира, че водачите остават в безопасност и избягват опасни ситуации.До момента Driveri е заснел и анализирал повече от 350 милиона мили пътни данни благодарение на своя голям AI софтуер, базиран на зрение, и мощни процесори. Не само че водачите са пътували 1 милион уникални мили, използвайки системата Driveri, но също така са преминали през тези мили няколко пъти, за да съберат повече информация за пътищата и маршрутите.Във всяка индустрия събирането и анализът на данни са от решаващо значение за това колко бързо се случва технологичното развитие. Това важи и за транспортната индустрия. Усъвършенствената технология за картографиране и анализ, базирана на edge computing, която използва Driveri, е необходимост за индустрията.Прозренията, събрани от системата, могат да се използват за вземане на информирани решения относно поведенческите модели на водачите, както и за правене на безпристрастни заключения там, където се случват произшествия. С близо 60 милиарда долара, харчени от работодатели годишно поради произшествия, системи за безопасност на водачите като Driveri са необходими сега повече от всякога.

Функции на Driveri

• Предни, странични и вътрешни QUAD HD камери за висококачествено видео записване, анализ и възпроизвеждане на събития в реално време.
• Незабавен достъп до 100+ часа видео възпроизвеждане за записи и изследвания или използване като доказателство в случай на произшествия, при които има правни последствия.
• 3-осен акселерометър и жироскоп сензор, които непрекъснато изчисляват скоростта и ориентацията на превозното средство, като използват данните за вземане на решения в реално време.
• Бърза 4G LTE / Wi-Fi / BT свързаност за лесна връзка между превозни средства и техните организации, за изпращане и получаване на данни, гледане на видео и анализиране на рисково поведение.
• DriverAlert система, която действа като спътник на водача и бордов треньор през средния транспортен цикъл. Системата засича рискови събития и съветва водачите за най-добрия ход на действие, който да предприемат.
• DriverPrivacy за бърза комуникация между водачи и мениджъри на автопарк.
• Усъвършенствана система за анализ на данни с повече от 1 милион уникални мили от американски пътища, анализирани.
• Система за инсталиране с един модул и интегрирана монтировка за превозно средство за бърза и лесна инсталация.
• EventAccess, който дава на упълномощен персонал достъп до съхранени видеа по всяко време.
• J1939 / OBD II система за данни на превозното средство с изкуствен интелект за цялостен поглед върху транспортния цикъл на водача.

Обобщение

Като победител през 2018 в наградата за "Най-добро AI-базирано решение за транспорт" от AI Breakthrough, авангардната технология на Driveri далеч надминава конкуренцията.Driveri има цялостна система за аларми, комуникации, анализ на данни и видео възпроизвеждане с отлична свързаност. Съчетана с edge computing като базова технология, тя предлага скорости на обработка, които правят лесно събирането и анализирането на данни в реално време. Тя също така помещава всички тези технологии без нуждата от интегриране на нови продукти. Това е перфектно за всеки мениджър на автопарк, който иска да спести разходи за инсталация, обучение на водачи за използване на системата и отдалечени връзки. Тези спестявания не компрометират ефективността на системата или качеството на събраните данни, въпреки че работи по-добре от конкурентите си.След анализиране на 1 милион уникални пътни мили няколко пъти, технологията за изкуствен интелект на Driveri продължава да картографира пътни модели, като същевременно събира повече данни, насочени към подобряването на безопасността на вашия водач и, разширено, на вашия автопарк. Въпреки това, edge computing е това, което прави това възможно, тъй като бавната обработка на данни би направила обратната връзка от изкуствения интелект досадна.Компаниите ще продължат да оптимизират своите мрежи, за да мащабират количеството данни, които могат да бъдат обработени по време на едно предаване. Това означава, че ще стане по-лесно справянето със сложни задачи като бордово треньорство на водачи, самодиагностика на превозни средства, картографиране и записване на данни и комуникация.В постоянно променящата се транспортна индустрия отговорността пада върху мениджърите на автопарк да разнообразят своята технология и да оптимизират за спестяване на разходи, ефективност и безопасност. Американският департамент по труда, администрацията по безопасност и здраве на работното място (OSHA) го изисква и вашите клиенти го изискват, за да поддържат доверието в услугата ви.