OmniEyes rileva comportamenti di guida pericolosi per la gestione della flotta commerciale e le posizioni per fornire DaaS

Mentre l’ADAS è diventato il terzo occhio dei conducenti umani che produce avvisi in cabina in tempo reale utilizzando l’IA edge a bassa latenza, i gestori di flotte commerciali sembrano aver bisogno di uno strumento più potente per tenere traccia delle violazioni del traffico che potrebbero causare incidenti mortali e danneggiare la reputazione della flotta .

Ci sono conducenti che ignorano gli avvertimenti ADAS e scommettono abitualmente la loro fortuna sulla strada. Il rilevamento di comportamenti di guida pericolosi che potrebbero aver provocato incidenti stradali aiuta i gestori di flotte a tenere traccia delle prestazioni dei conducenti, ha affermato Ting Chou, CEO della società di intelligenza artificiale OmniEyes con sede a Taiwan.

I dati ufficiali del Ministero dei Trasporti di Taiwan hanno mostrato che le collisioni frontali sono scese al 3% di tutti gli incidenti stradali mortali da quando le dash-cam di assistenza alla guida sono diventate un requisito per tutti i tipi di camion nel 2017 a Taiwan. Ma per alcuni conducenti, gli allarmi attivati ​​dal sistema di assistenza nelle loro auto potrebbero invece diventare un’altra distrazione quando hanno premuto il gas.

Ha dimostrato che ADAS funziona, ma non è efficace come previsto.

Secondo lo stesso rilascio di dati ufficiali, gli incidenti stradali mortali risultanti da violazioni del codice stradale rappresentavano ancora quasi il 25% di tutti gli incidenti stradali mortali nel 2020. Mirando alla domanda di monitoraggio delle prestazioni dei conducenti, OmniEyes ha sviluppato per le flotte commerciali tecnologie di rilevamento “post-evento” che sono complementari alle avvertenze “pre-evento” di ADAS.

Chou ha affermato di aver ricevuto feedback positivi dai clienti che hanno segnalato un numero elevato di violazioni del codice stradale che sono passate inosservate dagli agenti di polizia ma sono state rilevate dalle soluzioni di OmniEyes.

Quest’estate OmniEyes ha lanciato il servizio in India, il suo primo caso d’uso commerciale al di fuori di Taiwan. Chou ha affermato che le flotte commerciali operanti in India erano alla ricerca di soluzioni per rilevare sorpassi illegali, guida in controcorrente e superamento del limite di occupazione in cabina. Alcune di queste violazioni sarebbero altrimenti difficili da scoprire senza il sistema di monitoraggio chiamato VIVID (Visual-based Violation Detection).

Dopo che la partnership si è stabilita a dicembre, il team ha proceduto alla raccolta dei dati delle immagini, che è la base per addestrare il sistema di intelligenza artificiale. Ci sono voluti circa tre mesi per inviare il maggior numero di viaggi possibile per raccogliere un numero sufficiente di immagini.

A Taiwan, molte flotte commerciali hanno adottato le soluzioni OmniEyes. L’azienda ha lavorato con il fornitore di servizi di consegna locale Pelican, i fornitori di servizi di paratransito e ha avviato un progetto pilota con la flotta di taxi Taiwan Taxi.

La raccolta dei dati è la base per DaaS

Questi casi d’uso commerciale hanno consentito all’azienda di raccogliere un grande volume di dati geospaziali. Chou ha affermato che OmniEyes è probabilmente l’unica azienda privata locale che possiede una così grande quantità di dati di immagini geospaziali di Taiwan. Ogni viaggio riporta una versione aggiornata della struttura stradale, del flusso del traffico e di ulteriori informazioni che possono essere monetizzate e vendute come servizio (DaaS), ad esempio, ai costruttori stradali che devono eseguire tempestivamente riparazioni stradali o manutenzione di strutture pubbliche.

La soluzione di OmniEyes è un’integrazione di Omniguard – ADAS pre-evento, VIVID – rilevamento delle violazioni e una piattaforma di coaching gerarchica che i gestori di flotte possono sfogliare il feed e vedere quale conducente è stato segnalato di più.

Precisione vs. richiamare

VIVID è progettato specificamente per le flotte commerciali e sembrerebbe superfluo per i veicoli passeggeri perché la responsabilità di rispettare le regole del traffico e ridurre gli incidenti evitabili ricade personalmente sul conducente di un veicolo privato. Per le flotte commerciali, i proprietari delle flotte sono responsabili del pagamento della multa e dell’espletamento delle procedure legali.

Chou ha detto che vede anche opportunità nel lavorare con le compagnie assicurative. La tecnologia di localizzazione potrebbe dire agli assicuratori quale conducente assicurato è più soggetto a incidenti rispetto agli altri, compresi quelli dei veicoli di proprietà privata.

Per generare risultati di alta precisione, Chou ha affermato che devono esserci dei compromessi. Sebbene alcune violazioni possano sfuggire al rilevamento di VIVID, VIVID garantisce che ogni singola violazione del codice stradale rilevata sia “vera”.

I conducenti pericolosi sono un problema per i gestori di flotte; attribuire immeritate violazioni del codice stradale ai conducenti potrebbe anche avere un impatto sulla reputazione della flotta e sull’efficacia della gestione.

Chou ha affermato di aver capito che tutti i clienti erano ansiosi di vedere miglioramenti significativi nelle prestazioni dei conducenti e che i clienti sarebbero ancora più contenti se VIVID fosse in grado di rilevare tutte le violazioni del codice stradale oltre a multe, multe, avvisi o qualsiasi altro tipo che normalmente riceverebbero.

Il rilevamento dell’IA potrebbe generare un’elevata precisione e un elevato richiamo in un ambiente ben controllato dato un minor numero di soggetti, basse interferenze, meno movimenti e illuminazione sufficiente; tuttavia, questo purtroppo non è il caso di un veicolo in movimento che attraversa la città in condizioni variabili. Le variabili possono quindi causare un compromesso tra precisione e richiamo.

Alta precisione e basso richiamo, in parole povere, sono che mentre ogni evento segnalato è vero, non tutti gli eventi possono essere segnalati dall’IA.

Alla fine, l’obiettivo del gestore della flotta non è quello di accusare falsamente i propri conducenti di scarse prestazioni, ma che una volta catturati, non saranno così facilmente scusabili.

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