9 vragen om te stellen over een AI-videoveiligheidsoplossing

Bij het evalueren van AI-gebaseerde videoveiligheidsoplossingen voor uw vloot kunnen de juiste vragen u helpen onderscheid te maken tussen basis- en intelligente systemen. Dit zijn de vragen die u moet stellen—en waarom de antwoorden belangrijk zijn voor uw veiligheidsprogramma en bedrijfsresultaten.

‍

‍

1. Welk percentage van de videogegevens wordt geanalyseerd door AI? … door een mens?

Menselijke beoordeling is foutgevoelig, subjectief en tijdrovend (meestal 24 uur doorlooptijd). AI-gebaseerde machine-beoordeling is nauwkeuriger (ervan uitgaande dat het AI-model goed is), objectief en onmiddellijk wanneer gecombineerd met edge computing. Bovendien geldt: hoe meer beelden de AI analyseert, hoe nauwkeuriger de resultaten.

Let op het verschil tussen opgenomen kilometers versus geanalyseerde kilometers. AI wordt alleen getraind op geanalyseerde kilometers, wat bij trigger-gebaseerde systemen meestal minder dan 15% is. Dit betekent dat het veel langer duurt voordat zo'n systeem slimmer wordt.

Real-time analyse door AI en edge computing produceert onmiddellijke waarschuwingen, wat helpt ongelukken te voorkomen en gedrag op het moment te corrigeren. Dit is een veel effectievere manier van gedragsverbetering dan achteraf resultaten bekijken.

‍

Hoe Netradyne dit beantwoordt:

‍Het Driver•i platform van Netradyne legt 100% van de rijtijd vast en analyseert deze, wat complete en onmiddellijke zichtbaarheid biedt in alle rijgebeurtenissen. De AI wordt exponentieel slimmer naarmate het verschillende scenario's analyseert over tientallen miljarden kilometers. Samen met edge computing zijn de resultaten onmiddellijk. Mensen bekijken video's alleen voor QA-doeleinden.
‍

‍

‍

2. Wat gebeurt er als er geen inertiële gebeurtenis is?

Inertiële gebeurtenissen verwijzen naar plotselinge voertuigbewegingen zoals hard remmen, snelle acceleratie, scherpe bochten of botsingen. Deze gebeurtenissen zijn vaak de primaire triggers voor video-opname in veiligheidssystemen.

Veel kritiek rijgedrag produceert niet de fysieke krachten die nodig zijn om te registreren als inertiële gebeurtenissen, zoals afgeleid rijden, slaperigheid, door stopborden rijden, door rood licht rijden of geen gordel dragen. Dit gedrag vormt grote veiligheidsrisico's ondanks dat het geen inertiële sensoren activeert.

Continue video-analyse is essentieel voor het vastleggen van het complete risicoprofiel van een vloot. Wanneer systemen alle rijtijd analyseren, kunnen ze subtiele patronen van onveilig gedrag detecteren die dienen als vroege waarschuwingssignalen voordat incidenten optreden. Deze benadering transformeert veiligheidstechnologie van het documenteren van crashes naar het actief voorkomen ervan door voorlopergedrag te identificeren.

‍

Hoe Netradyne dit beantwoordt:
‍
‍Netradyne's AI-gebaseerde objectdetectie gecombineerd met 100% rijtijdanalyse identificeert hoog-risico gedrag zonder een inertiële trigger te vereisen, zoals afleiding, slaperigheid, verkeersovertredingen en gordel niet-naleving. Het herkent ook uniek veilige rijgewoonten, waardoor managers het complete beeld krijgen.
‍

‍

‍

3. Wordt de video verwerkt aan de edge of in de cloud?

Edge computing betekent het direct verwerken van gegevens op het apparaat dat in het voertuig is geïnstalleerd, terwijl cloudverwerking het verzenden van gegevens naar externe servers vereist.

Edge computing maakt onmiddellijke gegevensverwerking mogelijk zonder transmissievertragingen of connectiviteitsafhankelijkheden. Wanneer video in het voertuig wordt verwerkt, kan het systeem rijgedrag instantaan analyseren en real-time waarschuwingen en feedback geven. Deze onmiddellijkheid is cruciaal voor het voorkomen van incidenten in plaats van ze simpelweg te documenteren.

Cloud-gebaseerde verwerking introduceert latentie omdat gegevens via mobiele netwerken moeten worden verzonden, die onbetrouwbaar zijn in afgelegen gebieden of tijdens netwerkcongestie. Deze vertragingen missen vaak het moment om in te grijpen in gevaarlijke situaties.

‍

Hoe Netradyne dit beantwoordt:

‍Netradyne verwerkt video aan de edge—in het voertuig—wat real-time waarschuwingen en onmiddellijke chauffeursfeedback mogelijk maakt. Dit elimineert kritieke vertragingen die het verschil kunnen betekenen tussen het voorkomen van een crash en het simpelweg documenteren van een crash nadat het te laat is. Waarschuwingsgegevens en video worden ook geserveerd naar het managerportaal in de cloud.
‍

‍

‍

4. Hoe lang is de verwerkingsvertraging; is er real-time feedback?

Verwerkingsvertraging beïnvloedt direct het vermogen van een systeem om incidenten te voorkomen in plaats van ze alleen vast te leggen. De tijd tussen wanneer een gebeurtenis plaatsvindt en wanneer deze wordt geanalyseerd bepaalt of feedback het rijgedrag op het moment kan beïnvloeden.

Real-time verwerking maakt onmiddellijke waarschuwingen in de cabine mogelijk voor kritieke veiligheidsgebeurtenissen zoals afleiding of te dicht volgen. Deze instantane meldingen geven chauffeurs de mogelijkheid om gedrag te corrigeren voordat dit tot incidenten leidt.

Als menselijke beoordeling deel uitmaakt van de workflow, kunnen er verdere vertragingen optreden, wat resulteert in ontvangst van gegevens 2-3 dagen na de gebeurtenis. Tegen de tijd dat gebeurtenissen worden geanalyseerd en waarschuwingen worden gegenereerd, is het leermoment al voorbij.

‍

Hoe Netradyne dit beantwoordt:

‍Netradyne levert onmiddellijke waarschuwingen in de cabine voor kritieke veiligheidsgebeurtenissen terwijl managers binnen minuten worden gewaarschuwd. Deze tweeniveau-benadering zorgt voor zowel onmiddellijke correctie als tijdige managementtoezicht, wat een sterkere verbinding creëert tussen gedrag en gevolg. Bovendien past de GreenZone Score van de chauffeur zich dynamisch aan, zodat chauffeurs hun score en gebeurtenissamenvatting via de app kunnen bekijken na het beëindigen van hun dienst, samen met suggesties voor verbetering.
‍

‍

‍

5. Hoe berekent u compliance-statistieken?

Compliance-statistieken zijn betekenisvoller wanneer ze verwijzen naar zowel de teller (gevallen van niet-naleving) als de noemer (totale mogelijkheden voor naleving).

Wanneer compliance-berekeningen alleen getriggerde gebeurtenissen omvatten, wordt alleen de teller vastgelegd, en dit geeft een vertekend beeld van het rijgedrag. Nauwkeurigheid vereist zichtbaarheid in alle gevallen waar compliance vereist was—bijvoorbeeld elk stopbord dat werd tegengekomen.

Zonder deze complete noemer worden compliance-percentages potentieel misleidend en moet een manager zich afvragen of de chauffeur daadwerkelijk veilig is of tot nu toe gewoon geluk heeft gehad. Een chauffeur die twee stopborden negeert zou hetzelfde risicoprofiel kunnen lijken te hebben als een die twee van de vijftig tegengekomen stopborden negeert, ondanks dat de laatste een 96% compliance-percentage heeft.

‍

Hoe Netradyne dit beantwoordt:

‍Dankzij zijn AI-objectdetectie en analyse van 100% rijtijd beoordeelt Netradyne risico met een echte teller/noemer-benadering. Als twee chauffeurs beiden vijf stopborden negeren, beoordeelt een basissysteem hen gelijk. Netradyne ziet dat de ene 10 borden tegenkwam (50% overtredingspercentage) terwijl de andere 100 tegenkwam (5% overtredingspercentage), wat eerlijke beoordeling biedt gebaseerd op werkelijke compliance-percentages.
‍

‍

‍

6. Welke soorten veilg rijgedrag worden erkend?

De meest effectieve vlootveiligheidsprogramma's balanceren risicoïdentificatie met positieve erkenning, in plaats van zich uitsluitend te richten op overtredingen. Een bestraffend programma leidt vaak tot weerstand en onthechting.

Positieve gedragserkenning erkent professionele vaardigheden, versterkt gewenst gedrag, creëert chauffeursbetrokkenheid en vestigt veiligheidstechnologie als een eerlijke waarnemer in plaats van een "betrap"-systeem. Een systeem dat vision-based AI gebruikt kan het meest effectief goed rijgedrag identificeren en belonen. Deze evenwichtige benadering verbetert chauffeursbetrokkenheid en retentie.

‍

Hoe Netradyne dit beantwoordt:

Netradyne's GreenZone® scoresysteem beloont automatisch veilige rijgewoonten naast het aanpakken van risicogedrag. Chauffeurs ontvangen punten voor veilig gedrag zoals ruimte maken voor voertuigen op de vluchtstrook of bij het invoegen, en "streaks" of consistentie voor veilige snelheid, stopbord-naleving, alertheid, etc. Deze evenwichtige benadering creëert chauffeursbetrokkenheid en verbetert het moraal door waardering te tonen voor hun vaardigheden.
‍

‍

‍

7. Hoe vaak—en hoe—wordt de AI bijgewerkt?

AI-effectiviteit hangt af van herhaling en aanpassing. Naarmate wegcondities, voertuigen en rijomgevingen evolueren, moeten AI-modellen gelijke tred houden om nauwkeurigheid te behouden en continu te verbeteren. Het updateproces beïnvloedt direct de detectienauwkeurigheid, valse waarschuwingspercentages en het vermogen van het systeem om nieuwe risicofactoren te herkennen.

Statische AI-systemen gebaseerd op vaste regels worden minder effectief in de tijd omdat ze er niet in slagen zich aan te passen aan nieuwe scenario's. Ze vereisen meestal handmatige updates wanneer nieuwe risico's opduiken, wat operationele uitdagingen en inconsistente dekking creëert.

Continue machine learning stelt systemen in staat om te verbeteren door voortdurende blootstelling aan diverse rijscenario's. Elke geanalyseerde kilometer biedt aanvullende trainingsgegevens, wat de AI helpt beter onderscheid te maken tussen normale variaties en echte risicofactoren.

‍

Hoe Netradyne dit beantwoordt:

Omdat Netradyne's AI miljarden kilometers rijgegevens analyseert, is het tempo van machine learning exponentieel sneller dan systemen die alleen opnemen. Dit verbetert detectienauwkeurigheid en aanpassing aan nieuwe scenario's.
‍

‍

‍

8. Wat zijn de gegevensbronnen?

Bronnen variëren van basis inertiële sensoren en GPS tot geavanceerde computer vision-systemen die de visuele omgeving interpreteren zoals een menselijke chauffeur zou doen.

Inertiële sensoren detecteren fysieke bewegingen zoals acceleratie en remmen maar missen cruciale context over waarom deze bewegingen plaatsvonden. GPS en kaartgegevens kunnen locatiecontext toevoegen maar missen vaak real-time nauwkeurigheid voor tijdelijke omstandigheden zoals bouwzones. Computer vision vertegenwoordigt een belangrijke vooruitgang door actief de visuele omgeving te interpreteren, objecten te identificeren, borden te lezen en wegmarkeringen te begrijpen. Dit maakt detectie mogelijk van subtiele compliance-problemen zoals rollende stops en verkeerssignaalovortredingen die niet registreren op inertiële sensoren.

‍

Hoe Netradyne dit beantwoordt:

‍Netradyne gebruikt een combinatie van bovengenoemde gegevensbronnen inclusief AI-gebaseerde objectdetectie die objecten identificeert en interpreteert zoals verkeerslichten, voetgangers, tijdelijke snelheidsborden en bouwzones. In plaats van te vertrouwen op kaartgegevens, interpreteert het de rijomgeving zoals een mens zou doen, wat ervoor zorgt dat het systeem niet alleen begrijpt wat er gebeurde maar ook de context waarin het plaatsvond.
‍

‍

‍

9. Detecteert het systeem samengestelde waarschuwingen voor meerdere gelijktijdige risicofactoren?

Veel botsingen betrekken een combinatie van factoren die samen exponentieel hoger risico creëren dan elke enkele factor alleen.

Wanneer meerdere dergelijke gebeurtenissen gelijktijdig optreden—zoals afleiding gecombineerd met te dicht volgen—is het resulterende risico niet slechts additief maar multiplicatief.

Het vermogen om deze samengestelde risicoscenario's te detecteren vertegenwoordigt een belangrijke vooruitgang in voorspellende veiligheid. Traditionele systemen die individuele gedragingen afzonderlijk identificeren kunnen deze kritieke risicoversterking missen.

Samengestelde waarschuwingsdetectie vereist geavanceerde AI die in staat is relaties te herkennen tussen gelijktijdig optredende gedragingen. Dit contextuele bewustzijn maakt nauwkeurigere risicobeoordeling mogelijk en meer gerichte coaching door de specifieke combinaties te identificeren die het hoogste risico creëren.

‍

Hoe Netradyne dit beantwoordt:

‍Netradyne's AI detecteert gecombineerde risicofactoren—zoals telefoongebruik tijdens het door stopborden rijden of slaperigheid tijdens te dicht volgen—en wijst automatisch juiste ernstniveaus toe zonder menselijke beoordeling te vereisen. Dit maakt gerichte coaching mogelijk gericht op de gevaarlijkste gedragscombinaties die vaak tot crashes leiden.
‍