6 måter computer vision gjenskaper fremtiden for kjøring

I dagens biler er som supercomputere på hjul – smartere, tryggere, raskere og mer tilpasset takket være teknologiske fremgang.

En transformasjon innen innovasjon som styrer denne revolusjonen er computer vision – AI-drevet teknologi som gjør det mulig for maskiner å “forstå” og reagere på visuell informasjon. Kjøretøy kan nå identifisere bestemte attributter av objekter, tekst, bevegelse og mer – kritisk viktig for en bransje som jakter på selvkjørende kjøretøy.

Her er 6 måter computer vision kjører bilene inn i fremtiden.

Sjåførstøtte og atferdsanalyse

Avanserte sjåførstøttesystemer (ADAS) – et computer vision-drevet “tredje øye” som varsler sjåfører om potensielle farer eller hindringer – er allerede en funksjon i de fleste nye biler på veien i dag.

Med kameraer plassert gjennom hele bilens kropp overvåker ADAS kontinuerlig bilens omgivelser, og varsler sjåfører om hindringer de ellers kunne ha gått glipp av. Dette muliggjør funksjoner som laneavvikningsadvarsel, blindsonedeteksjon, kollisjonsunngåelse, fotgjengerdeteksjon og sogar parkeringshjelp.

Disse kameraene kan også overvåke bilens interiør, og oppdage om sjåfører er distraherende, søvnige, har hendene av rattet eller sjekker telefonen. Hvis slike systemer registrerer risikofylt atferd, kan de varse sjåfører, anbefale å dra over for kaffe eller en lur, eller sogar ta kontroll over bilen for å forhindre en ulykke.

ADAS-teknologier kunne redde omtrent 20 841 liv hvert år, og forebygge rundt 62% av alle trafikkrelaterte dødsfall. Med deres løfte om tryggere veier, er det globale markedet for ADAS satt til å øke til 63 milliarder dollar i 2030, opp fra 30 milliarder dollar i år.

Autonom kjøring

Autonom kjøring er drømmen som driver bilinnovasjon i dag – og computer vision er en kritisk flaggestein på veien mot fullt selvkjørende kjøretøy.

I 2030 vil det være anslått at 12% av nye personbiler har L3+ autonome teknologier, som gjør det mulig for kjøretøy å håndtere de fleste kjøringoppgaver. 5 år etter det, vil 37% av bilene ha avanserte autonome kjøringsteknologier.

Computer vision-teknologier gir selvkjørende kjøretøy mulighet til å etterligne menneskets evne til å oppfatte og tolke visuell informasjon og reagere like trygt som mulig. Computer vision-systemer muliggjør AV-funksjoner ved å analysere veien i sanntid mens de identifiserer og reagerer på visuell data som fotgjengere, kjøretøy, trafikkskilt og lane-markeringer. I kombinasjon med maskinlæringsalgoritmer som gjør det mulig for systemet å kontinuerlig forbedre sine gjenkjennelsesevner gjennom erfaring og eksponering for dataene det kontinuerlig samler inn, gjør computer vision det mulig å ta bedre beslutninger i komplekse kjøringssituasjoner.

Automatisert montering og kvalitetskontroll:

Selv før biler kommer på veien, har integreringen av computer vision i bilmonteringslinjer betydelig forbedret kvalitetskontrollprosesser.

Computer vision kan automatisk og nøyaktig inspisere hver del av bilen på hver fase, fra lakkarbeid til skruer til elektronikk til sveising. Selskaper som BMW har allerede infusert computer vision i sine produksjonsprosesser med stor effekt.

Ved å bruke computer vision til å inspisere kjøretøy under montering, sikrer produsentene at alt møter de høyeste standardene, betydelig øker hastighet og trygghet og reduserer antall skrotbiler, farlige feil og dyre tilbakekaller.

Kjøretøyinspeksjon og vedlikehold

Tradisjonelle manuelle kjøretøyinspeksjoner tenderer til å være tidskrevende og utsatt for menneskelig feil. Computer vision kan automatisere inspeksjonsprosessen – skanning av kjøretøy med ny presisjon, granularitet og effisiens for å nøyaktig identifisere eventuelle problemer som må fikses, som dekkforhold, skader, skrammer og skadde eller slitte deler.

Dette er til fordel for sjåfører, verksteder, forhandlere og flåteledelsesoperasjoner.

Ved å automatisere inspeksjons- og vedlikeholdsprosesser, kan forhandlere sikre at hver bil møter kvalitetsstandarder før de når kundene, og garantere kjøperne at de ikke blir tatt for en tur. I tillegg er regelmessig vedlikehold og inspeksjoner også essensielle for å holde kommersielle flåter i drift og minimere nedtid.

Smart byer og trafikkhåndtering

Effektiv trafikkhåndtering er kritisk for å sikre jevn transportflyt og holde byene tryggere og renere. Computer vision-systemer kan gi smarte byer mulighet til å optimere sin trafikkhåndtering, minimere køer, redusere reisetid, ulykker og forurensning.

Computer vision-sensorene samler inn store mengder sanntidsdata om volum, flyt og retning av trafikken i et gitt område, som brukes til å optimere trafikksignaler, blant annet. I motsetning til tradisjonelle fast-tids trafikksignaler, justerer dynamisk trafikksignaloptimering signalene i sanntid basert på gjeldende trafikkforhold, og sikrer en mye jevnere flyt på veiene.

Numerplatenkjennelse

Mange sjåfører innser ikke at de allerede møter computer vision når de kjører gjennom en automatisk bomstasjon.

Disse systemene kan umiddelbart lese av et kjøretøys nummerplate, selv i høye hastigheter, og muliggjør automatisk bominnkreving, samt parkeringshåndtering og trafikkregulering. Det kan også brukes til sikkerhet og håndheving – for eksempel, å spore nummerplaten på et stjålet kjøretøy, håndheve trafikkregler ved å sende ut varsler om uansvarlige sjåfører, eller automatisk utstede boter, og holde veiene tryggere og gjøre sjåfører mer forsiktige.

Øyne på premien

Computer vision gjør allerede bilene tryggere, mer effektive og smartere. Fra å forbedre sikkerheten og forbedre produksjonen, til å optimere trafikkflyten og baner veien mot autonom kjøring, er denne teknologien satt i overdrive.

Den fortsatte utviklingen av computer vision bringer oss nærmere en fremtid hvor kjøring er bedre i alle aspekter. Sjåfører og produsenter bør være ivrige etter å se hva som venter fra denne fantastiske teknologien ikke så langt frem i tid.