Fujitsu lanza una plataforma de análisis de video en los vehículos basada en IA

Fujitsu Future Mobility Accelerator Digital Twin Analyzer re00produce información del mundo real en el espacio digital con una precisión de un minuto, para realizar un Mobility Digital Twin, aprovechando los datos de las cámaras de abordo.

Fujitsu ha lanzado Fujitsu Future Mobility Accelerator Digital Twin Analyzer, una plataforma de análisis de imágenes de las cámaras de vehículos alimentada por inteligencia artificial, que aporta una nueva herramienta para las empresas que ofrecen servicios que dependen de grandes datos recogidos de los coches conectados.

La nueva plataforma aprovecha las tecnologías desarrolladas por Fujitsu Laboratories, incluida la de reconocimiento y análisis de imágenes de IA, así como la tecnología de posicionamiento 3D de alta precisión, para que el vehículo y los objetos circundantes analicen las imágenes tomadas por las cámaras del vehículo y las conviertan en datos con los que apoyar la transformación digital de los clientes.

La plataforma permite la estimación de alta precisión de la información de posición y trayectoria en 3D de los posibles obstáculos en el mundo real, incluidos los peatones, otros vehículos, las carreteras y los edificios, que cambian constantemente, para ofrecer un rápido análisis y predicción de las condiciones del vehículo y del tráfico. Con la incorporación de la lógica analítica, también proporciona nuevos casos de uso, incluida la detección de características y el análisis de situaciones de accidentes, demostrando una amplia gama de aplicaciones potenciales para una variedad de servicios.

La tecnología de reconocimiento de imágenes de IA de Fujitsu no sólo reconoce objetos, marcas viales y señales de tráfico a partir de vídeo, sino que también puede detectar atributos detallados para diferenciar entre los tipos de vehículos (coches, autobuses y camiones) y también cruces y líneas centrales. En el caso de los objetos que cambian con el tiempo, como los semáforos, la plataforma puede detectar y registrar eficazmente los cambios de color, etc. mediante el seguimiento de los objetos.

Casos de uso

Mejorar la eficiencia y la sofisticación de las reclamaciones de los seguros de automóviles. Gracias a las imágenes tomadas por las cámaras de los vehículos en el momento de un accidente, se hace posible analizar automáticamente las circunstancias. Esto incluye información como la trayectoria del vehículo, los cambios en el color de los semáforos y la presencia o ausencia de cruces de peatones. Esto ayudaría a las aseguradoras a proporcionar servicios de seguros con una respuesta más eficiente a los accidentes.

Optimizar los servicios de gestión de carreteras. El sistema puede detectar automáticamente los acontecimientos que ocurren en la carretera, como accidentes o caída de obstáculos, junto con la información de la posición exacta a partir de los datos de las cámaras del vehículo, permitiendo prestar servicios detallados de control del tráfico, incluidos los reglamentos de cada carril.

Servicio de información dinámica. La plataforma podría ser un soporte a un servicio de información que refleje los cambios en el mundo real, incluida la sustitución de un edificio o una tienda, con datos obtenidos de las cámaras de los vehículos, mostrando los datos en un mapa de manera oportuna según las preferencias del usuario.

Fuente: computing.es

 

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