Технологията зад Driver•i

През годините транспортната индустрия беше свидетел на значителни иновации, особено с появата на базирани на визия платформи за безопасност на водачите. Ранните базирани на визия платформи за безопасност на водачите комбинираха откриване на колизии, видеозапис и интернет свързаност, за да заснемат записи на пътни инциденти. Тези записи след това бяха прегледани от мениджъри по безопасност за точност и споделени с водачите като част от програма за обучение. Следващото поколение базирани на визия платформи за безопасност на водачите, започвайки с въвеждането на Driver•i през 2016 г., замениха ръчния преглед на възможни видеа от колизии с непрекъснат анализ на сцени от шофиране с помощта на изкуствен интелект, вграден директно в устройството за периферни изчисления. С "AI" табло камера, мениджърът по безопасност вече би имал достъп до всяка минута от шофирането на водача през деня, вместо няколкото минути шофиране месечно, предлагани от по-ранните системи. Когато започнете да анализирате по-сложни данни за милиони транспортни цикли, хора, инциденти и пътни мили, влизате в областта на Големите данни. Базирайки се на непрекъснат анализ на приблизително 10 милиона мили нови данни за шофиране всяка седмица, системата Driver•i използва техники за машинно обучение за създаване и подобряване на предиктивна аналитика, която повишава работата на водачите в реално време и предотвратява катастрофи.

Появата на Големите данни в транспорта

Използването на големи данни в транспорта бързо нараства. Driver•i алгоритмите са създадени, обучени и тестван върху потоците от големи данни, които устройствата им събират, за да направят системите за водачи по-интелигентни. Netradyne успя да автоматизира процеса на събиране на големи данни, анализ и приложение на прозренията за подобряване на работата на водачите, така че системата непрекъснато да се обучава за най-добрия начин да оптимизира работата на водачите, използвайки минали данни.

Машинно обучение и изкуствен интелект

Машинното обучение е подмножество на изкуствения интелект (AI), което дава на компютърните системи способността да се учат от данни без да бъдат програмирани непрекъснато. Например, може да искате да разработите програма, която движи колата ви, когато светофарът е зелен, и я спира, когато е червен. Инженер по машинно обучение може да създаде кратка програма, която прави тази задача възможна: (АКО СВЕТОФАР=ЗЕЛЕН ТОГАВА ТРЪГВАЙ, ИНАЧЕ СПРИ). Това изглежда като доста прост проблем за решаване - докато не разгледате всички променливи, които влизат в играта. Например, какво трябва да се случи, когато друга кола мине на червено? Сега трябва да направите програмата си малко по-дълга: (АКО СВЕТОФАР=ЗЕЛЕН И (НЯМА КОЛА, КОЯТО МИНАВА НА ДРУГИЯ ЧЕРВЕН СВЕТОФАР), ТОГАВА ТРЪГВАЙ). Но какво ако колата ви е спряла на светофар, който не работи, и други коли пред вас нарочно минават на червено? Как ще изчисли превозното ви средство правилния ход на пешеходна пътека? Вместо непрекъснато да добавяте нови редове код към програмата си, за да отчетете всяка променлива, машинното обучение тренира програмата ви да разпознава тези променливи и да действа върху тях сама по себе си. Машинното обучение започва със събирането на данни от различни източници. Например, Driver•i събира данни, свързани с работата на водачите и променящите се пътни условия. Чрез машинно обучение, алгоритмите му се фокусират върху това кои действия, записани в данните, имат тенденция положително да влияят върху работата на водачите, управлението и предотвратяването на пътни инциденти в лицето на променящи се пътни условия. Целта е да се позволи на системата да се учи непрекъснато и в мащаб, който би било невъзможно да се постигне, ако бъде задържана от ръчни цикли на преглед. Изкуствено интелигентните устройства са от съществено значение за задачи, които включват обработка на огромни количества данни, получаване на прозрения от тях и вземане на правилни решения. Това е нещо, което хората правят бавно и само с малки части данни наведнъж - давайки на технологията отчетливо предимство. В случая на Driver•i, ние гарантираме, че данни се събират за всяка минута от всяко пътуване по пътя. Нашите алгоритми обработват тези данни и предлагат прозрения в реalno време, вместо мениджър на флота да преглежда часове видео. Скоростта на обработка на данните е от решающо значение за получаване на достъп до осем часа данни за обучение на водач на ден, вместо няколкото минути данни за шофиране на водач месечно, които наследените системи събират. Типичен търговски водач регистрира 100 000 мили шофиране всяка година. През тридесетгодишна кариера активен търговски водач ще е шофирал 3 милиона мили. В момента системите Driver•i събират толкова данни на всеки няколко дни. Тъй като AI е на устройството, всички тези мили се анализират и използват за по-интелигентна система. В този мащаб инфраструктурата, която Netradyne е изградил, позволява няколко живота от човешки опит в шофирането да повлияят на всяка итерация на все по-интелигентната му AI система за обработка.

В контекста на транспорта

Driver•i използва машинно обучение за обучаване на платформата си да разпознава поведения на разсеяно шофиране и рискови ситуации, както и положителни и проактивни събития от шофиране, които системата се стремי да подсили. Системата също анализира пътни условия, разстояния на следване и други фактори от околната среда, за да помогне на водача ви да направи най-безопасния избор. Алгоритмите й работят зад кулисите, за да управляват системи за награди, разпознаване на грешки и обучение на водачи. В транспорта AI решенията постепенно стават индустриален стандарт поради появата на платформи като Driver•i. Тези платформи могат да се учат за средите си и интелигентно да прилагат това, което научават. В индустрия, натоварена от инциденти, разходи за застраховка и недостиг на работна ръка, изкуственият интелект прави възможно да се използват натрупващите се данни и да се предложат решения на тези проблеми чрез намаляване честотата на инцидентите. По-малко катастрофи, от своя страна, намаляват застрахователните премии, като същевременно взаимодействат с водачите по начин, който насърчава дългосрочното удовлетворение от работата. Driver•i обучава водачите относно най-рисковите им навици в шофирането, показвайки им най-добрия начин за смекчаване на рисковете без супервайзор да диша зад врата им. Мениджърите на големи флотове също могат да бъдат сигурни, че целият процес на откриване на лошо поведение при водачите може да се извършва във фонов режим, докато те се справят с други неотложни задачи.

Driver•i технология и изкуствен интелект

Изкуственият интелект формира основата на платформата Driver•i. Предимно предназначена за усъвършенствана аналитика на данни, технологията се прехвърля в други функции като комуникация и система за награди. Платформата работи в три основни стъпки: събиране на данни, тълкуване и действие върху тях чрез три различни секции. Тези секции са нейната базирана на визия камерна система за флота за събиране на данни, съставена от камери и сензори, нейната система за аналитика на данни, използваща изкуствен интелект, и системите за награди DriverStar и GreenZone.

Driver•i система за аналитика на данни

Системата за аналитика на данни Driver•i събира прозрения относно пътни условия, пътни опасности и работа на водачите, включително поведения на разсеяно шофиране. След анализиране на данните системата обучава водачите чрез предизвикателни ситуации и рисково поведение чрез известия в реално време. Това може да спести на флотовете милиони долари щети, като предотврати потенциални инциденти.

Базирана на визия система

Базираната на визия система на Driver•i се използва главно за събиране на данни по време на пътуване. Вътрешни и външни камери заснемат поведението на водача, заснемат инциденти, както и пътни конфликти, и заснемат пътни данни. Системата се състои от група странични, предни и вътрешни QUAD HD камери за висококачествено видеозаписване и възпроизвеждане на събития в реално време. Мениджърите могат да имат достъп до до 50 часа възпроизвеждане на видео при нужда. Driver•i комбинира AI и машинно обучение за създаване и работа на своята изкуствено интелигентна платформа за управление на водачи, която събира и анализира данни в реално време. С помощта на технологията водачите могат да смекчат рисковете, докато флотовете могат да поддържат безопасност и да наблюдават работата на водачите в реално време. Свържете се с нас, за да научите повече за нашата усъвършенствана Driver•i технология.