9 preguntas que debes hacer sobre una solución de seguridad de video con IA

Al evaluar soluciones de seguridad de video basadas en IA para tu flota, hacer las preguntas correctas puede ayudarte a distinguir entre sistemas básicos e inteligentes. Esto es lo que debes preguntar y por qué las respuestas son importantes para tu programa de seguridad y resultados de negocio.

‍

‍

1. ¿Qué porcentaje de los datos de video es analizado por IA? … ¿por un humano?

La revisión humana es propensa a errores, subjetiva y lleva tiempo (generalmente con un tiempo de respuesta de 24 horas). La revisión automática basada en IA es más precisa (asumiendo que el modelo de IA es bueno), objetiva e inmediata cuando se combina con computación en el borde. Además, mientras más material analice la IA, más precisos serán los resultados.

Ten en cuenta la diferencia entre millas grabadas vs millas analizadas. La IA solo se entrena con las millas analizadas, que en sistemas basados en activadores típicamente es menos del 15%. Esto significa que tomará mucho más tiempo para que dicho sistema se vuelva más inteligente.

El análisis en tiempo real por IA y computación en el borde produce alertas inmediatas, lo cual 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 después.

‍

Cómo responde Netradyne:

‍La plataforma Driver•i de Netradyne captura y analiza el 100% del tiempo de conducción, proporcionando visibilidad completa e inmediata de todos los eventos de conducción. La IA se vuelve exponencialmente más inteligente al analizar diversos escenarios a través de decenas de miles de millones de millas. Junto con la computación en el borde, los resultados son inmediatos. Los humanos revisan videos solo con fines de control de calidad.
‍

‍

‍

2. ¿Qué sucede si no hay un evento inercial?

Los eventos inerciales se refieren a movimientos súbitos del vehículo como frenado fuerte, aceleración rápida, giros bruscos o impactos. Estos eventos son a menudo los activadores principales para la grabación de video en sistemas de seguridad.

Muchos comportamientos críticos de conducción no producen las fuerzas físicas necesarias para registrarse como eventos inerciales, como conducción distraída, somnolencia, pasar por alto señales de alto, pasar luces rojas o no usar cinturones 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 completo de riesgo de una flota. Cuando los sistemas analizan todo el tiempo de conducción, pueden detectar patrones sutiles de comportamiento inseguro que sirven como señales de advertencia temprana antes de que ocurran incidentes. Este enfoque transforma la tecnología de seguridad de documentar choques a prevenir activamente al identificar comportamientos precursores.

‍

Cómo responde Netradyne:
‍
‍La detección de objetos basada en IA de Netradyne combinada con análisis del 100% del tiempo de conducción identifica comportamientos de alto riesgo sin requerir un activador inercial, como distracción, somnolencia, violaciones de tráfico e incumplimiento del cinturón de seguridad. También reconoce únicamente hábitos de conducción segura, dando a los gerentes la imagen completa.
‍

‍

‍

3. ¿Se procesa el video en el borde o en la nube?

La computación en el borde significa procesar datos directamente en el dispositivo instalado en el vehículo, mientras que el procesamiento en la nube requiere enviar datos a servidores remotos.

La computación en el borde permite el procesamiento inmediato de datos sin retrasos de transmisión o dependencias de conectividad. Cuando el video se procesa en el vehículo, el sistema puede analizar comportamientos de conducción instantáneamente, 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 congestión de red. Estos retrasos a menudo pierden la ventana para intervenir en situaciones peligrosas.

‍

Cómo responde Netradyne:

‍Netradyne procesa video en el borde—en el vehículo—habilitando alertas en tiempo real y retroalimentación inmediata al conductor. Esto elimina retrasos críticos que podrían significar la diferencia entre prevenir un choque y simplemente documentar uno después de que sea demasiado tarde. Los datos de alerta y video también se sirven al portal del gerente en la nube.
‍

‍

‍

4. ¿Cuánto dura el retraso de procesamiento; hay retroalimentación en tiempo real?

El retraso de procesamiento afecta directamente la capacidad de un sistema para prevenir incidentes en lugar de solo registrarlos. El tiempo entre cuando ocurre un evento y cuando 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 distracción o seguir muy de cerca. Estas notificaciones instantáneas dan 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, resultando en recepción de datos 2-3 días después del evento. Para cuando los eventos se analizan y se generan alertas, el momento de enseñanza ya ha pasado.

‍

Cómo responde Netradyne:

‍Netradyne entrega alertas inmediatas en la cabina para eventos críticos de seguridad mientras también notifica a gerentes en minutos. Este enfoque de doble nivel asegura tanto corrección inmediata como supervisión gerencial oportuna, creando una conexión más fuerte entre comportamiento y consecuencia. Además, el GreenZone Score del conductor se ajusta dinámicamente, para que los conductores puedan acceder a su puntuación y resumen de eventos vía app al terminar su turno, junto con sugerencias de mejora.
‍

‍

‍

5. ¿Cómo calculan las estadísticas de cumplimiento?

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 incluyen solo 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 donde se requería cumplimiento—cada señal de alto encontrada, por ejemplo.

Sin este denominador completo, las tasas de cumplimiento se vuelven potencialmente engañosas y un gerente debe preguntarse si el conductor es realmente seguro o solo ha tenido suerte hasta ahora. Un conductor que pase dos señales de alto podría parecer tener el mismo perfil de riesgo que uno que pase dos de cincuenta señales de alto encontradas, a pesar de que el último tiene una tasa de cumplimiento del 96%.

‍

Cómo responde Netradyne:

‍Debido a su detección de objetos con IA y análisis del 100% del tiempo de conducción, Netradyne evalúa el riesgo con un enfoque verdadero de numerador/denominador. Si dos conductores ambos pasan cinco señales de alto, un sistema básico los califica igualmente. Netradyne ve que uno encontró 10 señales (tasa de violación del 50%) mientras otro encontró 100 (tasa de violación del 5%), proporcionando una evaluación justa basada en tasas reales de cumplimiento.
‍

‍

‍

6. ¿Qué tipos de comportamientos de conducción segura son reconocidos?

Los programas de seguridad de flota más efectivos balancean la identificación de riesgo con reconocimiento positivo, en lugar de enfocarse exclusivamente en violaciones. Un programa punitivo a menudo lleva a resistencia y desvinculación.

El reconocimiento de comportamiento positivo reconoce habilidades profesionales, refuerza comportamientos deseados, construye participación del conductor y establece la tecnología de seguridad como un observador justo en lugar de un sistema de "atrapar". Un sistema que usa IA basada en visión puede identificar y recompensar más efectivamente la buena conducción. Este enfoque balanceado mejora la participación y retención del conductor.

‍

Cómo responde Netradyne:

El sistema de puntuación GreenZone® de Netradyne recompensa automáticamente hábitos de conducción segura junto con abordar comportamientos riesgosos. Los conductores reciben puntos por comportamiento seguro como crear espacio para vehículos en el acotamiento o al fusionarse, y "rachas" o consistencia por velocidad segura, cumplimiento de señales de alto, alerta, etc. Este enfoque balanceado construye participación del conductor y mejora la moral al mostrar aprecio por sus habilidades.
‍

‍

‍

7. ¿Con qué frecuencia—y cómo—se actualiza la IA?

La efectividad de la IA depende de la repetición y adaptación. A medida que las condiciones del camino, vehículos y entornos de conducción evolucionan, los modelos de IA deben mantenerse al día para mantener precisión y mejorar continuamente. El proceso de actualización impacta directamente la precisión de detección, tasas de alertas falsas y la capacidad del sistema para reconocer nuevos factores de riesgo.

Los sistemas de IA estáticos basados en reglas fijas se vuelven menos efectivos con el tiempo al fallar en adaptarse a nuevos escenarios. Típicamente requieren actualizaciones manuales cuando emergen nuevos riesgos, creando desafíos operacionales y cobertura inconsistente.

El aprendizaje automático continuo permite a los sistemas mejorar a través de exposición continua a diversos escenarios de conducción. Cada milla analizada proporciona datos de entrenamiento adicionales, ayudando a la IA a distinguir mejor entre variaciones normales y factores de riesgo genuinos.

‍

Cómo responde Netradyne:

Debido a que la IA de Netradyne analiza miles de millones de millas de datos de conducción, la tasa de aprendizaje automático es exponencialmente más rápida que sistemas que solo están grabando. Esto mejora la precisión de detección y adaptación a nuevos escenarios.
‍

‍

‍

8. ¿Cuáles son las fuentes de datos?

Las fuentes van desde sensores inerciales básicos y GPS hasta sistemas sofisticados 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 contexto crítico sobre por qué ocurrieron estos movimientos. GPS y datos de mapas pueden agregar contexto de ubicación pero a menudo 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, identificando objetos, leyendo señales y entendiendo marcas viales. Esto permite la detección de problemas sutiles de cumplimiento como paradas de rodamiento y violaciones de semáforos que no se registran en sensores inerciales.

‍

Cómo responde Netradyne:

‍Netradyne usa una combinación de las fuentes de datos anteriores incluyendo detección de objetos basada en IA que identifica e interpreta objetos como semáforos, peatones, señales temporales de velocidad y zonas de construcción. En lugar de depender de datos de mapas, interpreta el entorno de conducción como lo haría un humano, asegurando que el sistema entienda no solo lo que pasó sino el contexto en el que ocurrió.
‍

‍

‍

9. ¿Detecta el sistema alertas compuestas para múltiples factores de riesgo simultáneos?

Muchas colisiones involucran una combinación de factores que juntos crean un riesgo exponencialmente mayor que cualquier factor individual solo.

Cuando múltiples eventos ocurren simultáneamente—como distracción combinada con seguir muy 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 seguridad predictiva. Los sistemas tradicionales que identifican comportamientos individuales por separado pueden perder esta amplificación crítica de riesgo.

La detección de alertas compuestas requiere IA sofisticada capaz de reconocer relaciones entre comportamientos que ocurren simultáneamente. Esta conciencia contextual permite evaluación de riesgo más precisa y entrenamiento más dirigido al identificar las combinaciones específicas que crean el riesgo más alto.

‍

Cómo responde Netradyne:

‍La IA de Netradyne detecta factores de riesgo combinados—como uso de teléfono mientras se pasan señales de alto por alto o somnolencia mientras se sigue muy de cerca—asignando automáticamente niveles apropiados de severidad sin requerir revisión humana. Esto permite entrenamiento dirigido enfocado en las combinaciones de comportamiento más peligrosas que frecuentemente llevan a choques.
‍