Zaawansowany System Zarządzania Flotą Dla Firm Transportowych

Zaawansowany
system
zarządzania flotą
dla firm
transportowych

Skontaktuj się z nami

Klient

Intel

Branża

Branża motoryzacyjna

Oferta

Inżynieria rozwiązań

Technologie

Chmura

Wprowadzenie

Jako renomowany dostawca oprogramowania z bogatym doświadczeniem w branży motoryzacyjnej, Avenga konsekwentnie dąży do przesuwania granic tego, co możliwe w obszarach transportu i zarządzania flotą.

Kierując się tą filozofią w działaniu, prowadzimy szeroko zakrojone prace badawczo-rozwojowe w obszarze motoryzacji, projektując i tworząc najnowocześniejsze rozwiązania z myślą o poprawie bezpieczeństwa jazdy i zwiększeniu przez firmy logistyczne ich przewagi konkurencyjnej. Współpracowaliśmy również z wieloma największymi dostawcami oprogramowania, w tym z firmą Intel, przy licznych projektach realizowanych zarówno dla branży motoryzacyjnej, jak i innych branż.

Jedno z naszych rozwiązań do zarządzania flotą wzbudziło zainteresowanie lokalnych gmin w argentyńskiej prowincji Cordoba- w tym rejonie znajduje się jeden z naszych oddziałów. Zapotrzebowanie na rozwiązania, nad którymi stale pracujemy, to dowód na to, że w kwestii monitorowania kierowców, bezpieczeństwa za kierownicą i wydajności zarządzania flotą można wciąż sporo poprawić — a nasze rozwiązania sprawiają, że jest to możliwe.

Wyzwanie

Z uwagi na coraz szybszy rozwój miast na całym świecie, firmy transportowe są pod rosnącą presją, aby zarządzać swoimi flotami jeszcze efektywniej i sprawniej, co obejmuje choćby lepsze możliwości w zakresie monitorowania i koordynowania zachowań kierowców i działania pojazdów.

Aby wyjść naprzeciw obecnym potrzebom w zakresie transportu, firmy te potrzebują zaawansowanych narzędzi do zarządzania flotą, które mogą pomóc im usprawnić wdrożone procesy, zapobiegać niebezpiecznym sytuacjom a w rezultacie zwiększać przewagę konkurencyjną. W związku z tym, postanowiliśmy opracować narzędzie korzystające z potencjału uczenia maszynowego (machine learning), inne niż typowe systemy ADAS (z ang. Advanced Driver Assistance System, czyli system wspomagania kierowcy), dostosowane do specyficznych wymagań tej konkretnej branży.

Rozwiązanie

Innowacyjny koncept

Opracowaliśmy koncepcję (proof-of-concept) zaawansowanego systemu, który aktywnie powiadamia kierowcę o wszelkich potencjalnych sytuacjach awaryjnych lub niebezpiecznych i monitoruje jego zachowanie w czasie jazdy. Innowacyjna architektura systemu została zaprojektowana tak, aby możliwe było wykorzystanie wspólnego potencjału przetwarzania w chmurze i przetwarzania blisko użytkownika końcowego (edge processing), stając się solidną, skalowalną platformą do zarządzania dużymi ilościami danych i analizowania ich danych w czasie rzeczywistym.

Wykorzystanie pakietu narzędzi OpenVino firmy Intel

Dzięki wykorzystaniu zaawansowanego pakietu narzędzi Intel OpenVino, byliśmy w stanie wdrożyć wysoce precyzyjne funkcje detekcji w ramach opracowanej platformy. Konstrukcja rozwiązania obejmuje zarówno moduły rozpoznawania twarzy, jak i wykrywania gestów, które umożliwiają identyfikację w czasie rzeczywistym różnych poziomów aktywności kierowcy i szybkie wykrywanie potencjalnych oznak senności lub rozproszenia uwagi.

Zaawansowany system wykrywania zmęczenia

Opracowaliśmy zaawansowany system wykrywania zmęczenia kierowcy, który monitoruje jego zachowanie i ocenia ryzyko wystąpienia niepożądanych zdarzeń będących efektem zmęczenia. System korzysta z mechanizmu wykrywania punktów orientacyjnych twarzy, aby analizować ruchy oczu i ust kierowcy, rozpoznając w ten sposób oznaki zmęczenia — np. częstsze mruganie i wydłużony czas ziewania. Zastosowaliśmy tu także mechanizm monitorowania uwagi wzroku, który potrafi stwierdzić, czy twarz kierowcy znajduje się w prawidłowej (centralnej) pozycji względem kierownicy, czy nie, i pomaga w ten sposób zmniejszyć ryzyko wypadków.

Rejestracja zdarzeń

Jeśli system wykryje, że pewne zachowania kierowcy odbiegają od bezpiecznych wzorców, daje użytkownikowi do dyspozycji dwie opcje. Pierwsza opcja to miernik VU, który rejestruje liczbę wystąpień i powtarzalność tych zachowań w określonym przedziale czasowym. Drugą opcją jest narzędzie, które rejestruje zdarzenia i daje firmom transportowym możliwość przechowywania ich w chmurze na potrzeby przyszłego szkolenia kierowców.

Potężny stos technologiczny

Wykorzystaliśmy usługi Amazon Web Services, aby zagwarantować, że wymagane obliczenia mogą być przeprowadzone na poziomie kierowcy, wewnątrz pojazdu, co eliminuje potrzebę przetwarzania danych w chmurze i konieczność korzystania z dużych serwerów. Ponadto umiejętnie połączyliśmy ze sobą AWS Elasticsearch, Logstash i Kibana (ELK), aby umożliwić szybkie przetwarzanie danych i tworzenie dynamicznych pulpitów nawigacyjnych, dzięki którym można śledzić ruch pojazdów oraz monitorować zachowanie i stan kierowców i zapewniać im niezbędne wsparcie w razie potrzeby.

System wykrywania zdarzeń potencjalnie wypadkowych

Opracowaliśmy także system wykrywania zdarzeń potencjalnie wypadkowych, który działa na bazie sztucznej inteligencji. Jego rolą jest precyzyjne wykrywanie pojazdów i pieszych na skrzyżowaniach w miastach. Narzędzie zostało zaprojektowane z myślą o współpracy z inteligentnymi kamerami i może być używane jako system monitoringu wewnątrz i na zewnątrz obiektów. Może współpracować z zewnętrznymi kamerami i łączyć dane z wielu źródeł, co umożliwia śledzenie obiektów we wcześniej zdefiniowanych obszarach z wysoką dokładnością. Jest również w stanie przetwarzać dane blisko użytkownika końcowego i przesyłać je strumieniowo do chmury na potrzeby strukturyzacji i analizy.

Efekty

Opracowaliśmy koncepcję (PoC) kompleksowego rozwiązania do zarządzania flotą, które może zoptymalizować procesy stosowane przez firmy transportowe i poprawić bezpieczeństwo kierowców, przekładając się jednocześnie na zwiększenie przewagi konkurencyjnej.
Koncepcja ta spotkała się z zainteresowaniem władz miejskich w Cordobie w Argentynie, gdzie znajduje się jeden z naszych oddziałów. Okazuje się, że nasz pomysł ma duże szanse, aby stać się realnym rozwiązaniem.
Zaprojektowaliśmy również zaawansowany system wykrywania zdarzeń potencjalnie wypadkowych, który korzysta z algorytmów uczenia maszynowego do identyfikacji potencjalnie niebezpiecznych sytuacji na skrzyżowaniach w mieście.
Udało nam się też zintegrować system zarządzania kierowcami i system wykrywania potencjalniee wypadkowych zdarzeń w ramach platformy Intel IoT DevCloud.

Zastosowane technologie

AWS, Elasticsearch, Logstash, Kibana.

Często zadawane pytania (FAQ)

Jakie są największe zalety systemu zarządzania flotą Avenga?

Opracowana przez nas koncepcja (PoC) ma duży potencjał, aby znaleźć praktyczne zastosowanie w wielu sytuacjach w rzeczywistych warunkach drogowych. Nasze rozwiązanie może być wyjątkowo przydatne dla kierowców pojazdów transportowych i pomóc firmom logistycznym wyjść naprzeciw stale zmieniającym się wymaganiom branżowym.

W jaki sposób w projekcie wykorzystano pakiet narzędzi OpenVino firmy Intel?

Wykorzystanie pakietu narzędzi OpenVino od Intela w tym projekcie przełożyło się na szereg korzyści. Dzięki temu pakietowi byliśmy w stanie m.in. przyspieszyć prace nad rozwiązaniem i zmaksymalizować jego wydajność.

Jakie technologie zostały zastosowane w ramach opracowanej platformy?

Wachlarz technologii, z których korzystaliśmy, składał się z wielu starannie wyselekcjonowanych narzędzi. Fundamentem naszego rozwiązania są usługi Amazon Web Services, a konkretnie AWS Elasticsearch, Logstash i Kibana (ELK).

Na czym polega działanie systemu wykrywania zdarzeń potencjalnie wypadkowych?

System wykrywania zdarzeń potencjalnie wypadkowych działa na bazie narzędzi OpenVINO i korzysta z możliwości sztucznej inteligencji, aby dokładnie i szybko wykrywać inne pojazdy i pieszych na skrzyżowaniach w miastach. Może to pomóc urbanistom tworzyć rozwiązania zapobiegające potencjalnym wypadkom.