9 preguntas que debe hacer sobre una solución de seguridad de video con IA
June 3, 2025
June 3, 2025
Al evaluar soluciones de seguridad de video basadas en IA para su flota, hacer las preguntas correctas puede ayudarle a distinguir entre sistemas básicos e inteligentes. Esto es lo que debe preguntar y por qué las respuestas son importantes para su programa de seguridad y los resultados comerciales.
La revisión humana es propensa a errores, subjetiva y lleva tiempo (generalmente un tiempo de respuesta de 24 horas). La revisión de máquinas basada en IA es más precisa (suponiendo que el modelo de IA sea bueno), objetiva e inmediata cuando se combina con el edge computing. Además, cuanto más metraje analice la IA, más precisos son los resultados.
Estar al tanto de la diferencia entre millas registradas vs millas analizadas. La IA solo se entrena en millas analizadas, que en los sistemas basados en disparadores suele ser inferior al 15%. Esto significa que tomará mucho más tiempo para que un sistema de este tipo sea más inteligente.
El análisis en tiempo real por IA y edge computing produce alertas inmediatas, lo que ayuda a evitar accidentes y corregir el comportamiento en el momento. Esta es una manera mucho más efectiva de mejorar el comportamiento que revisar los resultados más adelante.
Cómo Netradyne responde a esto:
La plataforma Driver•i de Netradyne captura y analiza el 100% del tiempo de conducción, proporcionando una visibilidad completa e inmediata de todos los eventos de conducción La IA se vuelve exponencialmente más inteligente a medida que analiza varios escenarios a lo largo de decenas de miles de millones de millas. Junto con el edge computing, los resultados son inmediatos. Los humanos revisan videos solo con fines de control de calidad.
Los eventos inerciales se refieren a movimientos bruscos del vehículo como frenado brusco, aceleración rápida, giros bruscos o impactos. Estos eventos son para poner fin a los principales detonantes para la grabación de video en sistemas de seguridad.
Muchos comportamientos críticos al conducir no producen las fuerzas físicas necesarias para registrarse como eventos inerciales, como conducir distraído, somnolencia, rodar a través de señales de parada, pasar las luces rojas o no usar el cinturón de seguridad. Estos comportamientos representan riesgos de seguridad importantes a pesar de no activar sensores inerciales.
El análisis continuo de video es esencial para capturar el perfil de riesgo completo de una flota. Cuando los sistemas analizan todo el tiempo de conducción, pueden detectar patrones sutiles de comportamiento inseguro que sirven como señales de alerta temprana antes de que ocurran incidentes. Este enfoque transforma la tecnología de seguridad de documentar los bloqueos a prevenirlos activamente mediante la identificación de comportamientos precursores.
Cómo Netradyne responde a esto:
La detección de objetos basada en IA de Netradyne combinada con el análisis del 100% del tiempo de conducción identifica comportamientos de alto riesgo sin requerir un desencadenante inercial, como distracción, somnolencia, infracciones de tránsito e incumplimiento del cinturón de seguridad. También reconoce de manera única los hábitos de conducción segura, dando a los gerentes el panorama completo.
La computación perimetral significa procesar datos directamente en el dispositivo instalado en el vehículo, mientras que el procesamiento en la nube requiere el envío de datos a servidores remotos.
La computación perimetral permite el procesamiento inmediato de datos sin demoras en la transmisión ni dependencias de conectividad. Cuando se procesa el video en el vehículo, el sistema puede analizar los comportamientos de manejo de manera instantánea, proporcionando alertas y retroalimentación en tiempo real. Esta inmediatez es crítica para prevenir incidentes en lugar de simplemente documentarlos.
El procesamiento basado en la nube introduce latencia, ya que los datos deben transmitirse a través de redes celulares, que no son confiables en áreas remotas o durante la congestión de la red. Estos retrasos de los hombres pierden la ventana para intervenir en situaciones peligrosas.
Cómo Netradyne responde a esto:
Netradyne procesa video en el borde, en el vehículo, lo que permite alertas en tiempo real y comentarios inmediatos del conductor. Esto elimina las demoras críticas que podrían significar la diferencia entre prevenir un choque y simplemente documentarlo, ya que es demasiado tarde. También se sirven datos de alerta y video al portal del administrador en la nube.
El retraso en el procesamiento afecta directamente la capacidad de un sistema para prevenir incidentes en lugar de simplemente registrarlos. El tiempo entre el momento en que ocurre un evento y el momento en que se analiza determina si la retroalimentación puede influir en el comportamiento del conductor en el momento.
El procesamiento en tiempo real permite alertas inmediatas en la cabina para eventos críticos de seguridad como distracciones o seguimiento demasiado cercano. Estas notificaciones instantáneas brindan a los conductores la oportunidad de corregir comportamientos antes de que resulten en incidentes.
Si la revisión humana es parte del flujo de trabajo, puede haber más retrasos, lo que resulta en la recepción de datos 2-3 días después del evento. Para el momento en que se analizan los eventos y se generan alertas, el momento de enseñanza ya ha pasado.
Cómo Netradyne responde a esto:
Netradyne ofrece alertas inmediatas en la cabina para eventos críticos de seguridad y, al mismo tiempo, notifica a los gerentes en cuestión de minutos. Este enfoque de doble nivel garantiza tanto la corrección inmediata como la supervisión oportuna de la administración, creando una conexión más sólida entre el comportamiento y las consecuencias. Además, el GreenZone Score del conductor se ajusta dinámicamente, por lo que los conductores pueden acceder a su puntaje y resumen del evento a través de la aplicación al terminar su turno, junto con sugerencias de mejora.
Las estadísticas de cumplimiento son más significativas cuando se refieren tanto al numerador (instancias de incumplimiento) como al denominador (oportunidades totales de cumplimiento).
Cuando los cálculos de cumplimiento de normas incluyen sólo eventos activados, solo se captura el numerador, y esto presenta una imagen sesgada del comportamiento del conductor. La precisión requiere visibilidad de todas las instancias en las que se requirió cumplimiento de normas, por ejemplo, cada señal de parada detectada.
Sin este denominador completo, las tasas de cumplimiento se vuelven potencialmente engañosas y un gerente debe preguntarse si el conductor está realmente seguro o simplemente afortunado hasta ahora. Un conductor que maneja dos señales de alto podría parecer tener el mismo perfil de riesgo que uno que corre dos de cincuenta señales de stop encontradas, a pesar de que el la er tiene una tasa de cumplimiento del 96%.
Cómo Netradyne responde a esto:
Debido a su detección de objetos de IA y análisis del 100% del tiempo de conducción, Netradyne evalúa el riesgo con un verdadero enfoque numerador/denominador. Si dos conductores ejecutan cinco señales de parada, un sistema básico los califica por igual. Netradyne ve que uno encontró 10 signos (tasa de violación del 50%) mientras que otro encontró 100 (tasa de violación del 5%), proporcionando una evaluación justa basada en las tasas de cumplimiento reales.
Los programas de seguridad de flotas más eficaces equilibran la identificación de riesgos con el reconocimiento positivo, en lugar de centrarse exclusivamente en las violaciones. Un programa punitivo de hombres conduce a la resistencia y a la desvinculación.
El reconocimiento de comportamiento positivo reconoce las habilidades profesionales, refuerza los comportamientos deseados, construye la aceptación del conductor y establece la tecnología de seguridad como un observador justo en lugar de un sistema de “gotcha”. Un sistema que utiliza IA basada en la visión puede identificar y recompensar de manera más efectiva una buena conducción. Este enfoque equilibrado mejora la participación y retención del conductor.
Cómo Netradyne responde a esto:
El sistema de puntuación GreenZone® de Netradyne recompensa automáticamente los hábitos de conducción seguros junto con el abordaje de los comportamientos riesgosos. Los conductores reciben puntos por comportamiento seguro como crear espacio para vehículos en el hombro o fusionarse, y “rachas” o consistencia para velocidad segura, cumplimiento de señales de stop, estado de alerta, etc. Este enfoque equilibrado construye la aceptación del conductor y mejora la moral al mostrar aprecio por sus habilidades.
La efectividad de la IA depende de la repetición y adaptación. A medida que evolucionan las condiciones de la carretera, los vehículos y los entornos de conducción, los modelos de IA deben mantener el ritmo para mantener la precisión y mejorar continuamente. El proceso de actualización afecta directamente la precisión de la detección, las tasas de falsas alertas y la capacidad del sistema para reconocer nuevos factores de riesgo.
Los sistemas estáticos de IA basados en reglas fijas se vuelven menos efectivos con el tiempo, ya que no logran adaptarse a nuevos escenarios. Por lo general, requieren actualizaciones manuales cuando surgen nuevos riesgos, lo que crea desafíos operacionales y una cobertura inconsistente.
El aprendizaje automático continuo permite que los sistemas mejoren a través de la exposición continua a diversos escenarios de conducción. Cada milla analizada proporciona datos de entrenamiento adicionales, lo que ayuda a la IA a distinguir entre variaciones normales y factores de riesgo genuinos.
Cómo Netradyne responde a esto:
Debido a que la IA de Netradyne analiza miles de millones de kilómetros de datos de conducción, la tasa de aprendizaje automático es exponencialmente más rápida que los sistemas que solo están grabando. Esto mejora la precisión de detección y la adaptación a nuevos escenarios.
Las fuentes van desde sensores inerciales básicos y GPS hasta sofisticados sistemas de visión por computadora que interpretan el entorno visual como lo haría un conductor humano.
Los sensores inerciales detectan movimientos físicos como aceleración y frenado pero pierden el contexto crítico sobre por qué ocurrieron estos movimientos. Los datos de GPS y mapas pueden agregar contexto de ubicación, pero no en general carecen de precisión en tiempo real para condiciones temporales como zonas de construcción. La visión por computadora representa un avance significativo al interpretar activamente el entorno visual, identificar objetos, leer señales y comprender las marcas viales. Esto permite la detección de problemas sutiles de cumplimiento de normas, como paradas rodantes e infracciones de señales de tráfico que no se registran en los sensores inerciales.
Cómo Netradyne responde a esto:
Netradyne utiliza una combinación de las fuentes de datos anteriores, incluida la detección de objetos basada en IA que identifica e interpreta objetos como señales de tráfico, peatones, señales de velocidad temporales y zonas de construcción. En lugar de depender de los datos del mapa, interpreta el entorno de conducción como lo haría un humano, asegurando que el sistema comprenda no solo lo que sucedió sino el contexto en el que ocurrió.
Muchas colisiones involucran una combinación de factores que juntos crean un riesgo exponencialmente mayor que cualquier factor individual por sí solo.
Cuando múltiples eventos de este tipo ocurren simultáneamente, como la distracción combinada con seguir demasiado de cerca, el riesgo resultante no es meramente aditivo sino multiplicativo.
La capacidad de detectar estos escenarios de riesgo compuesto representa un avance significativo en la seguridad predictiva. Los sistemas tradicionales que identifican comportamientos individuales por separado pueden pasar por alto esta amplificación de riesgo crítico.
La detección de alertas compuestas requiere una IA sofisticada capaz de reconocer las relaciones entre comportamientos que ocurren simultáneamente. Esta conciencia contextual permite una evaluación de riesgos más precisa y un coaching más específico al identificar las combinaciones específicas que crean el mayor riesgo.
Cómo Netradyne responde a esto:
La IA de Netradyne detecta factores de riesgo combinados, como el uso del teléfono mientras se roda a través de los signos de parada o la somnolencia mientras se sigue demasiado de cerca, asignando automáticamente los niveles de gravedad adecuados sin requerir revisión humana. Esto permite un coaching específico enfocado en las combinaciones de comportamiento más peligrosas que con frecuencia conducen a choques.
* Los resultados individuales y las condiciones pueden variar.
** Basado en los datos del cliente.
† Netradyne debe recibir una aprobación por escrito para compartir los datos del cliente.
Las imágenes pueden ser solo para fines ilustrativos y pueden no ser una representación exacta de un producto.
