9 Questions, the you should be to a ki-video security solution
June 3, 2025
June 3, 2025
Wenn Sie KI-basierte Videosicherheitslösungen für Ihre Flotte evaluieren, können Sie anhand der richtigen Fragen zwischen einfachen und intelligenten Systemen unterscheiden. Hier erfahren Sie, was Sie fragen sollten — und warum die Antworten für Ihr Sicherheitsprogramm und Ihre Geschäftsergebnisse wichtig sind.
Die menschliche Überprüfung ist fehleranfällig, subjektiv und nimmt Zeit in Anspruch (normalerweise eine Bearbeitungszeit von 24 Stunden). Die KI-gestützte Maschinenüberprüfung ist genauer (vorausgesetzt, das KI-Modell ist gut), objektiver und unmittelbarer, wenn sie mit Edge-Computing kombiniert wird. Außerdem gilt: Je mehr Filmmaterial die KI analysiert, desto genauer sind die Ergebnisse.
Beachten Sie den Unterschied zwischen aufgezeichneten Meilen und analysierten Meilen. KI wird nur anhand analysierter Meilen trainiert, was in triggerbasierten Systemen in der Regel weniger als 15% beträgt. Das bedeutet, dass es viel länger dauern wird, bis ein solches System intelligenter wird.
Die Echtzeitanalyse durch KI und Edge-Computing erzeugt sofortige Warnmeldungen, was dazu beiträgt, Unfälle zu vermeiden und das Verhalten im Moment zu korrigieren. Dies ist eine viel effektivere Methode zur Verhaltensverbesserung, als die Ergebnisse später zu überprüfen.
Wie Netradyne darauf reagiert:
Die Driver•i-Plattform von Netradyne erfasst und analysiert 100% der Fahrzeit und bietet so einen vollständigen und sofortigen Überblick über alle Fahrereignisse. Die KI wird exponentiell intelligenter, wenn sie verschiedene Szenarien über zig Milliarden von Kilometern analysiert. Zusammen mit Edge Computing sind die Ergebnisse sofort sichtbar. Menschen überprüfen Videos nur zu Qualitätssicherungszwecken.
Trägheitsereignisse beziehen sich auf plötzliche Fahrzeugbewegungen wie starkes Bremsen, schnelles Beschleunigen, scharfe Kurven oder Stöße. Diese Ereignisse sind letztlich die Hauptauslöser für Videoaufzeichnungen in Sicherheitssystemen.
Viele kritische Fahrverhaltensweisen erzeugen nicht die physischen Kräfte, die erforderlich sind, um als Trägheitsereignisse registriert zu werden, wie z. B. abgelenktes Fahren, Schläfrigkeit, Überfahren von Stoppschildern, Überfahren roter Ampeln oder Versäumnis, Sicherheitsgurte anzulegen. Diese Verhaltensweisen stellen große Sicherheitsrisiken dar, obwohl sie keine Trägheitssensoren auslösen.
Kontinuierliche Videoanalysen sind unerlässlich, um das komplette Risikoprofil einer Flotte zu erfassen. Wenn Systeme die gesamte Lenkzeit analysieren, können sie subtile Muster unsicheren Verhaltens erkennen, die als Frühwarnzeichen dienen, bevor es zu Zwischenfällen kommt. Dieser Ansatz verändert die Sicherheitstechnologie von der Dokumentation von Abstürzen zur aktiven Verhinderung von Abstürzen, indem sie das Verhalten von Vorläufern identifiziert.
Wie Netradyne darauf reagiert:
Die KI-gestützte Objekterkennung von Netradyne in Kombination mit einer 100-prozentigen Fahrzeitanalyse identifiziert risikoreiche Verhaltensweisen, ohne dass ein Trägheitsauslöser erforderlich ist, wie Ablenkung, Schläfrigkeit, Verkehrsverstöße und Nichtbeachtung des Sicherheitsgurts. Es erkennt auch auf einzigartige Weise sichere Fahrgewohnheiten und gibt Managern ein vollständiges Bild.
Edge-Computing bedeutet, Daten direkt auf dem im Fahrzeug installierten Gerät zu verarbeiten, während bei der Cloud-Verarbeitung Daten an Remote-Server gesendet werden müssen.
Edge Computing ermöglicht eine sofortige Datenverarbeitung ohne Übertragungsverzögerungen oder Verbindungsabhängigkeiten. Wenn das Video im Fahrzeug verarbeitet wird, kann das System das Fahrverhalten sofort analysieren und Warnmeldungen und Feedback in Echtzeit bereitstellen. Diese Unmittelbarkeit ist entscheidend, um Vorfälle zu verhindern, anstatt sie nur zu dokumentieren.
Cloud-basierte Verarbeitung führt zu Latenz, da Daten über Mobilfunknetze übertragen werden müssen, die in abgelegenen Gebieten oder bei Netzwerküberlastung unzuverlässig sind. Diese Verzögerungen verfehlen das Zeitfenster, um in Gefahrensituationen einzugreifen.
Wie Netradyne darauf reagiert:
Netradyne verarbeitet Videos an der Kante — im Fahrzeug — und ermöglicht so Warnmeldungen in Echtzeit und sofortiges Feedback des Fahrers. Dadurch werden kritische Verzögerungen vermieden, die den Unterschied zwischen der Verhinderung eines Absturzes und der einfachen Dokumentation eines Absturzes ausmachen könnten, wenn es zu spät ist. Warndaten und Videos werden auch an das Managerportal in der Cloud gesendet.
Verzögerungen bei der Verarbeitung wirken sich direkt auf die Fähigkeit eines Systems aus, Vorfälle zu verhindern, anstatt sie nur aufzuzeichnen. Die Zeit zwischen dem Eintreten eines Ereignisses und seiner Analyse bestimmt, ob Feedback das aktuelle Verhalten des Fahrers beeinflussen kann.
Die Echtzeitverarbeitung ermöglicht sofortige Warnmeldungen in der Fahrerkabine bei kritischen Sicherheitsereignissen wie Ablenkung oder zu genauem Verfolgen. Diese sofortigen Benachrichtigungen geben Fahrern die Möglichkeit, ihr Verhalten zu korrigieren, bevor es zu Zwischenfällen kommt.
Wenn eine menschliche Überprüfung Teil des Workflows ist, kann es zu weiteren Verzögerungen kommen, sodass die Daten 2-3 Tage nach dem Ereignis eingehen. Zu dem Zeitpunkt, an dem Ereignisse analysiert und Warnmeldungen generiert werden, ist der Unterrichtsmoment bereits vorbei.
Wie Netradyne darauf reagiert:
Netradyne alarmiert sofort in der Kabine bei kritischen Sicherheitsvorfällen und benachrichtigt die Manager innerhalb weniger Minuten. Dieser zweistufige Ansatz gewährleistet sowohl eine sofortige Korrektur als auch eine zeitnahe Überwachung durch das Management, wodurch eine stärkere Verbindung zwischen Verhalten und Konsequenzen hergestellt wird. Darüber hinaus passt sich der GreenZone Score des Fahrers dynamisch an, sodass Fahrer nach Beendigung ihrer Schicht per App auf ihre Punktzahl und ihre Eventzusammenfassung zugreifen können, zusammen mit Verbesserungsvorschlägen.
Konformitätsstatistiken sind aussagekräftiger, wenn sie sich sowohl auf den Zähler (Fälle von Verstößen) als auch auf den Nenner (Gesamtzahl der Möglichkeiten zur Einhaltung der Vorschriften) beziehen.
Wenn Konformitätsberechnungen nur ausgelöste Ereignisse beinhalten, wird nur der Zähler erfasst, was ein verzerrtes Bild des Fahrerverhaltens ergibt. Genauigkeit erfordert einen Überblick über alle Fälle, in denen die Einhaltung der Vorschriften erforderlich war — zum Beispiel jedes angetroffene Stoppschild.
Ohne diesen vollständigen Nenner sind die Befolgungsraten potenziell irreführend, und ein Manager muss sich fragen, ob der Fahrer tatsächlich in Sicherheit ist oder ob er bisher nur Glück hatte. Ein Fahrer, der zwei Stoppschilder fährt, hat möglicherweise das gleiche Risikoprofil wie ein Fahrer, der zwei von fünfzig Stoppschildern fährt, obwohl das letztere zu 96% eingehalten wird.
Wie Netradyne darauf reagiert:
Aufgrund der KI-gestützten Objekterkennung und Analyse von 100% der Fahrzeit bewertet Netradyne das Risiko anhand eines echten Zähler-/Nenneransatzes. Wenn zwei Fahrer beide fünf Stoppschilder fahren, werden sie von einem Basissystem gleich bewertet. Netradyne geht davon aus, dass bei einem Unternehmen 10 Anzeichen (Verstoßrate von 50%) und bei einem anderen 100 (Verstoßrate von 5%) festgestellt wurden, was eine faire Bewertung auf der Grundlage der tatsächlichen Befolgungsraten liefert.
Die wirksamsten Programme zur Flottensicherheit bringen Risikoidentifikation mit positiver Anerkennung in Einklang, anstatt sich ausschließlich auf Verstöße zu konzentrieren. Ein Strafprogramm von Ende führt zu Widerstand und Rückzug.
Positive Verhaltenserkennung würdigt berufliche Fähigkeiten, verstärkt erwünschte Verhaltensweisen, erhöht die Akzeptanz der Fahrer und etabliert Sicherheitstechnologie als faire Beobachter und nicht als verdecktes System. Ein System, das bildgestützte KI verwendet, kann gutes Fahren am effektivsten erkennen und belohnen. Dieser ausgewogene Ansatz verbessert das Engagement und die Bindung der Fahrer.
Wie Netradyne darauf reagiert:
Das GreenZone® -Bewertungssystem von Netradyne belohnt automatisch sichere Fahrgewohnheiten und geht gleichzeitig auf riskante Verhaltensweisen ein. Fahrer erhalten Punkte für sicheres Verhalten, z. B. wenn sie Platz für Fahrzeuge auf dem Seitenstreifen oder beim Zusammenfahren schaffen, und „Streifen“ oder Konstanz für sichere Geschwindigkeit, Einhaltung von Stoppschildern, Wachsamkeit usw. Dieser ausgewogene Ansatz fördert die Akzeptanz der Fahrer und verbessert die Moral, indem sie zeigen, dass sie ihre Fähigkeiten wertschätzen.
Die Effektivität der KI hängt von Wiederholung und Anpassung ab. Da sich Straßenbedingungen, Fahrzeuge und Fahrumgebungen weiterentwickeln, müssen KI-Modelle Schritt halten, um die Genauigkeit aufrechtzuerhalten und kontinuierlich zu verbessern. Der Aktualisierungsprozess wirkt sich direkt auf die Erkennungsgenauigkeit, die Fehlalarmraten und die Fähigkeit des Systems aus, neue Risikofaktoren zu erkennen.
Statische KI-Systeme, die auf festen Regeln basieren, verlieren mit der Zeit an Effektivität, da sie sich nicht an neue Szenarien anpassen können. Sie müssen in der Regel manuell aktualisiert werden, wenn neue Risiken auftreten, was zu betrieblichen Herausforderungen und einer inkonsistenten Deckung führt.
Kontinuierliches maschinelles Lernen ermöglicht es Systemen, sich zu verbessern, indem sie kontinuierlich verschiedenen Fahrszenarien ausgesetzt sind. Jede analysierte Meile liefert zusätzliche Trainingsdaten, die der KI helfen, zwischen normalen Variationen und echten Risikofaktoren zu unterscheiden.
Wie Netradyne darauf reagiert:
Da die KI von Netradyne Milliarden von Meilen an Fahrdaten analysiert, ist die Geschwindigkeit des maschinellen Lernens exponentiell schneller als bei Systemen, die nur aufzeichnen. Dies verbessert die Erkennungsgenauigkeit und die Anpassung an neue Szenarien.
Die Quellen reichen von einfachen Trägheitssensoren und GPS bis hin zu ausgeklügelten Computer-Vision-Systemen, die die visuelle Umgebung so interpretieren, wie es ein menschlicher Fahrer tun würde.
Inertialsensoren erkennen physische Bewegungen wie Beschleunigung und Bremsen, übersehen jedoch den kritischen Kontext darüber, warum diese Bewegungen stattgefunden haben. GPS- und Kartendaten können einen Standortkontext hinzufügen, es fehlt ihnen jedoch häufig an Echtzeitgenauigkeit für temporäre Bedingungen wie Baustellen. Computer Vision stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, da sie die visuelle Umgebung aktiv interpretiert, Objekte identifiziert, Schilder liest und Straßenmarkierungen versteht. Dies ermöglicht die Erkennung subtiler Compliance-Probleme wie Rollstopps und Verstöße gegen Verkehrssignale, die von Trägheitssensoren nicht registriert werden.
Wie Netradyne darauf reagiert:
Netradyne verwendet eine Kombination der oben genannten Datenquellen, einschließlich einer KI-basierten Objekterkennung, die Objekte wie Verkehrssignale, Fußgänger, temporäre Geschwindigkeitsschilder und Baustellen identifiziert und interpretiert. Anstatt sich auf Kartendaten zu verlassen, interpretiert es die Fahrumgebung wie ein Mensch und stellt sicher, dass das System nicht nur versteht, was passiert ist, sondern auch den Kontext, in dem es passiert ist.
Viele Kollisionen beinhalten eine Kombination von Faktoren, die zusammen ein exponentiell höheres Risiko darstellen als jeder einzelne Faktor allein.
Wenn mehrere solcher Ereignisse gleichzeitig auftreten — wie Ablenkung in Kombination mit zu enger Verfolgung —, ist das daraus resultierende Risiko nicht nur additiv, sondern multiplikativ.
Die Fähigkeit, diese kombinierten Risikoszenarien zu erkennen, stellt einen erheblichen Fortschritt in der prädiktiven Sicherheit dar. Herkömmliche Systeme, die individuelle Verhaltensweisen getrennt identifizieren, übersehen möglicherweise diese kritische Risikoverstärkung.
Die Erkennung zusammengesetzter Alarme erfordert eine ausgeklügelte KI, die in der Lage ist, Zusammenhänge zwischen gleichzeitig auftretenden Verhaltensweisen zu erkennen. Dieses kontextuelle Bewusstsein ermöglicht eine genauere Risikobewertung und ein gezielteres Coaching, indem die spezifischen Kombinationen identifiziert werden, die das höchste Risiko darstellen.
Wie Netradyne darauf reagiert:
Die KI von Netradyne erkennt kombinierte Risikofaktoren — wie das Telefonieren beim Überqueren von Stoppschildern oder Schläfrigkeit, wenn man zu genau folgt — und weist automatisch geeignete Schweregrade zu, ohne dass eine menschliche Überprüfung erforderlich ist. Dies ermöglicht ein gezieltes Coaching, das sich auf die gefährlichsten Verhaltenskombinationen konzentriert, die häufig zu Abstürzen führen.
* Individuelle Ergebnisse und Bedingungen können variieren.
** Basierend auf Kundendaten.
† Netradyne benötigt eine schriftliche Genehmigung für die Weitergabe von Kundendaten.
Bilder dienen nur zur Veranschaulichung und stellen möglicherweise keine exakte Darstellung eines Produkts dar.
