Comment l’intelligence artificielle améliore la sécurité routière grâce aux dashcams

La sécurité routière primaire est une forme de sécurité routière consistant en des actions prises pour réduire le risque d’accident de la route. L’objectif principal de la sécurité routière primaire est de réduire les risques d’accidents sur la route en modifiant les règles et les obligations liées aux conducteurs, aux véhicules et au tracé de la route afin de réduire les risques d’accidents sur la route. Par exemple, les équipements comme les dashcams liés à la sécurité active font partie de la sécurité primaire.

Les dashcams : qu’est-ce que c’est ?

Un daschcam est une caméra de voiture placée sur le pare-brise d’une voiture. Une fois la voiture démarrée, l’enregistreur de conduite s’allume automatiquement et enregistre la situation extérieure du point de vue du conducteur.

Par conséquent, c’est un outil très utile pour recueillir autant de preuves que possible lors d’un accident de voiture. Ce type de caméra de voiture est également très efficace dans les situations de délit de fuite, par exemple. La présence de preuves vidéo facilite la localisation des véhicules qui pourraient tenter de fuir la zone de l’accident pour échapper aux sanctions.

La daschcam s’allume également lorsque la voiture est impliquée dans une catastrophe alors que le conducteur est absent. Il suffit de secouer ou de pénétrer dans la voiture et la caméra s’allumera instantanément. C’est donc un excellent moyen d’éviter les réclamations multiples même si le conducteur n’est pas dans la voiture.

L’intelligence artificielle et la sécurité routière

La technologie est utilisée depuis des décennies pour aider les conducteurs à diriger leurs véhicules en toute sécurité. L’idée est simple, mais efficace. Des caméras installées dans l’habitacle du véhicule filment le conducteur, tandis que des algorithmes analysent les images à la recherche de signes pouvant conduire à un accident. Une fois le panneau correspondant trouvé, la voiture prend le contrôle du véhicule. Cependant, une fois que les signes de distraction indiquant une fatigue excessive ont cessé, le conducteur peut simplement reprendre le contrôle du véhicule.

Le système peut identifier quatre sources de distraction différentes : écrire un SMS, passer un appel téléphonique, se sentir mal, boire ou manger en conduisant, et enfin rechercher des objets sur le siège passager ou sous la banquette arrière. De nombreuses heures de vidéo et d’images sont nécessaires pour former les algorithmes à ces détections. Il est nécessaire de faire des vidéos et des photos du comportement normal des conducteurs, puis de faire des vidéos et des photos du comportement « anormal ». En conséquence, l’intelligence artificielle sécurité routière est de plus en plus capable de faire la distinction entre le comportement normal du conducteur et les moments de distraction.

Exemples de l’utilisation de l’IA dans les dashcams pour la sécurité routière

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et des systèmes de transport intelligents révolutionne la façon dont les villes gèrent leurs réseaux de transport. Grâce à des systèmes basés sur l’intelligence artificielle, les villes peuvent optimiser la circulation, améliorer la sécurité routière et réduire les émissions. Voici quelques avantages clés des systèmes de transport intelligents intégrés à l’IA :

Améliorer la sécurité routière :

Les systèmes intégrés à l’IA peuvent détecter les conditions de conduite dangereuses et alerter les automobilistes pour qu’ils prennent les précautions nécessaires. Cela permet de réduire les accidents et de sauver des vies.

Améliorer la fluidité du trafic :

Les systèmes activés par l’IA peuvent analyser les données de flux de trafic et effectuer des ajustements pour réduire la congestion. En fournissant des mises à jour en temps réel sur les conditions de circulation, le système intégré à l’IA dans les dashcams permet aux villes de faire les ajustements nécessaires pour assurer une circulation fluide.

Améliorer l’efficacité :

Les systèmes de transport intelligents peuvent aider les villes à améliorer leur efficacité en analysant les données et en optimisant les itinéraires. Cela contribue à réduire le temps de déplacement global et améliore la qualité de vie des citoyens.

Réduire les émissions :

Les systèmes de transport intelligents peuvent identifier les zones à fort trafic et suggérer des itinéraires alternatifs pour réduire les émissions. Cela contribue à améliorer la qualité de l’air et à réduire l’empreinte carbone de la ville.

L’intégration de l’IA dans les systèmes de transport intelligents peut apporter de nombreux avantages aux villes. En optimisant le flux de trafic, en améliorant la sécurité et en réduisant les émissions, les systèmes intégrés à l’IA dans les dashcams peuvent aider à créer des réseaux de transport plus efficaces et durables.