"Fujitsu Future Mobility Accelerator Digital Twin Analyzer", una plataforma de análisis de video de cámaras en los vehículos basada en IA

Resumen de la nota de prensa de Fujitsu Limited publicada el 10 de Septiembre de 2020:
https://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2020/0910-01.html

Fujitsu ha anunciado el lanzamiento del FUJITSU Future Mobility Accelerator Digital Twin Analyzer, una plataforma de análisis de imágenes de la cámaras de vehículos alimentada por IA, que aporta una nueva y potente 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 Ltd., 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 valiosos, 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.

El futuro de la movilidad está conectado

En un futuro próximo, el número de coches conectados aumentará exponencialmente. Los grandes datos de estos, incluyendo las imágenes recogidas por los sensores de los coches, y los datos de CAN (1), tendrán un papel clave para hacer realidad los servicios de movilidad, como la monitorización del tráfico, los mapas y los seguros, así como el diseño avanzado de los vehículos.

Una gran plataforma de Big Data impulsada por IA para transformar digitalmente la movilidad

FUJITSU Future Mobility Accelerator Digital Twin Analyzer  es una plataforma de análisis de imágenes de cámaras de abordo en vehículos que funciona con tecnología de reconocimiento de imágenes de IA.  Analiza las imágenes de las cámaras de los vehículos y tecnología de estimación de posiciones en 3D de alta precisión, para el vehículo y los objetos circundantes.

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.

La tecnología de estimación de posición 3D de alta precisión, capta perfectamente los objetos detectados por la tecnología de reconocimiento de imágenes y la posición del propio vehículo del usuario. También permite incluso realizar estimaciones muy precisas, como la grabación de conducción de calidad, independientemente de las condiciones de instalación o del tipo de cámara de abordo.

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.

Detalles del servicio

El servicio básico proporciona datos que pueden ser analizados a partir de información de la cámara del vehículo, incluyendo su posición y velocidad y también la situación en 3D de otros vehículos, señales y edificios circundantes. Otros servicios de soporte son la definición de requisitos para la creación de documentos y su sistematización para satisfacer las necesidades de los clientes, así como servicios de configuración para los entornos de usuario.

Notas

[1] Controller Area Network (CAN)
Este es un tipo de método de comunicación en una red de vehículos, y se utiliza principalmente para la transmisión y recepción de datos para los medidores del cuadro de mandos, el control de la carrocería, el control de los motores, etc

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