In diesem Artikel erfahren Sie, wie KI im Verkehr die Branche transformiert und Unternehmen wie Uber mit Azure AI Vision ihre Sicherheits- und Überwachungssysteme revolutionieren.
Wie Uber und Azure AI Vision die Branche transformieren
Setzt Ihr Unternehmen bereits auf künstliche Intelligenz? Falls nicht, sollten Sie wissen, dass Ihre Konkurrenten diesen Schritt wahrscheinlich schon gemacht haben.
Wir haben bereits darüber gesprochen, wie die transformative Kraft der Computer Vision Unternehmen unterstützt. Diese Technologie ermöglicht es, Prozesse nicht nur zu optimieren. Sie hilft auch dabei, ganz neue Wege zu finden, um mit Kunden zu interagieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.
In diesem Artikel werden wir eine spezifische Anwendung der KI-Technologie vertiefen. Wir konzentrieren uns auf das Fahrdienstunternehmen „UBER“. Dabei untersuchen wir, wie UBER Azure AI Vision nutzt, um seine Sicherheits- und Überwachungssysteme zu revolutionieren.
Lösungen durch KI im Verkehr
Die Implementierung fortschrittlicher Technologien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz kann äußerst effektiv für Unternehmen im Transportsektor sein. Große Technologieunternehmen wie Microsoft Azure AI bieten eine Vielzahl von Tools und Plattformen an. Diese basieren auf tiefgreifender Forschung und ständigen Aktualisierungen. Dadurch können Unternehmen den aufwändigen Prozess der Eigenentwicklung von KI-Systemen vermeiden.
Lassen Sie uns die Vorteile der Künstlichen Intelligenz im Transportwesen betrachten. Es gibt zahlreiche Vorteile, die für eine Vielzahl von Akteuren relevant sind, darunter Transportfirmen, Fahrzeughersteller, Stadtplaner, lokale Regierungsbehörden, Versicherungsunternehmen sowie Personal im Bereich Transport und Logistik.
Schlüsselbeispiele und Anwendungen
Der Einsatz von KI im Transportsektor beschränkt sich nicht nur auf autonome Fahrzeuge und Roboter. Künstliche Intelligenz spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung kleinerer Betriebsprozesse. Vorausschauende Wartung, Automatisierung und die Optimierung von Routen sind die Schlüsselelemente, die die KI-Revolution in der Transportbranche vorantreiben. Hier sind einige der derzeit populärsten Anwendungen von KI im Transportwesen:
- Vorausschauende Wartung
- Objekterkennung und -verfolgung
- Kennzeichenerkennung
- Fahrerüberwachung
- Fahrzeugtelematik
- Routenoptimierung
- Lieferung und Optimierung der letzten Meile
1. Vorausschauende Wartung
Predictive Maintenance, oder vorausschauende Wartung, bezeichnet die Strategie, potenzielle Fehler an Maschinen oder Komponenten frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, indem Zustandsdaten analysiert werden. Diese Methode nutzt KI-Modelle, um aus zahlreichen Variablen den aktuellen Status einer Anlage zu ermitteln, Nutzungstrends zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Dadurch können Wartungsteams vor möglichen Geräteausfällen gewarnt werden.
Ein praktisches Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von KI in der vorausschauenden Wartung bietet die Deutsche Bahn. Durch die Implementierung von KI-Technologien konnte die Deutsche Bahn ihrer Kundenservice verbessern, Verzögerungen reduzieren und die Wartungsprozesse effizienter gestalten. Zu den Anwendungen gehören die zustandsorientierte Wartung von Zügen, die Nutzung von Kamerabildern und Sensordaten für Wartungsbedarfe und die Entwicklung von Tools zur Optimierung der Wartungszeiten.
KI in der vorausschauenden Wartung bietet somit erhebliche Vorteile, indem sie die Arbeitsbelastung verringert, den Zeitaufwand minimiert und die Lebensdauer von Anlagen verlängert, während gleichzeitig kostspielige Ausfälle vermieden werden.
2. Objekterkennung und -verfolgung
Objekterkennung und -verfolgung (object detection and tracking) beziehen sich auf die Techniken, mit denen Objekte in Echtzeit in den Bildern einer Livekamera identifiziert und ihre Bewegungen von einem Ort zum anderen verfolgt werden. Diese Technologie nutzt Deep Learning, um Objekte in Bildern zu erkennen, ihnen eindeutige Identifikatoren zuzuweisen und ihre Bewegungen über verschiedene Bildrahmen hinweg zu verfolgen. Zusätzliche Sensoren können den Prozess weiter verfeinern und die Sicherheit erhöhen.
Ein praktisches Beispiel für die Anwendung dieser Technologie ist das fortschrittliche Fahrerassistenzsystem (ADAS) von Volvo, das Funktionen wie Kollisionsvermeidung, Fußgängererkennung und Spurhaltung unterstützt. Tesla nutzt ebenfalls Objekterkennung in seinen autonom fahrenden Fahrzeugen für adaptive Geschwindigkeitsregelung, Einhaltung von Geschwindigkeitsbegrenzungen, Fußgängersicherheit und Navigation in komplexen Verkehrssituationen.
Darüber hinaus wird KI-gesteuerte Objekterkennung in der Drohnentechnologie eingesetzt, beispielsweise zur Überwachung und Inspektion von Infrastrukturen wie Brücken, Straßen und Eisenbahnen. Der Hafen Rotterdam verwendet Drohnen für Betriebsüberwachung, Inspektion von Terminalanlagen, Schadensbegrenzung und bei Umwelt- und Brandeinsätzen. Die Kombination von Drohnentechnologie mit KI hat die Effizienz und Anwendungsbereiche dieser Technologien erheblich erweitert.
3. Kennzeichenerkennung
Kennzeichenerkennung, bekannt als License Plate Recognition (LPR), ist eine fortschrittliche Technologie, die auf Computer Vision und Künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Diese Technologie ermöglicht es, Fahrzeugkennzeichen schnell zu erkennen und zu erfassen. LPR nutzt KI-Algorithmen, um Kfz-Kennzeichen zu lesen und zu identifizieren, was vielfältige Anwendungen ermöglicht, darunter Verkehrsüberwachung, Parkmanagement und Strafverfolgung.
Die Technologie wird häufig in der Verkehrsgesetzgebung eingesetzt, um gestohlene Fahrzeuge zu identifizieren oder Fahrzeuge, die mit gesuchten Personen in Verbindung stehen, zu erkennen. Ein bemerkenswertes Beispiel ist der Einsatz von LPR in New York, wo das System auf 480 Kameras installiert wurde und wöchentlich 16 Millionen Nummernschilder scannte. Durch die Analyse historischer Daten konnte die KI verdächtiges Verhalten identifizieren, was zur Festnahme eines Kriminellen führte.
Neben der Strafverfolgung findet LPR Anwendung in der Mauterhebung, wie beim E-ZPass-System in den USA, das die Maut elektronisch erhebt, ohne dass Fahrzeuge anhalten müssen. Auch in der Lagerverwaltung wird LPR genutzt, beispielsweise von Amazon zur Optimierung von Be- und Entladevorgängen durch das Tracking von ein- und ausgehenden Fahrzeugen.
Insgesamt ist die KI-gesteuerte Nummernschilderkennung eine vielseitige und effiziente Technologie. Sie wird in verschiedenen Branchen zur Steigerung der Sicherheit eingesetzt. Außerdem hilft sie bei der Rationalisierung der Logistik. Ebenso unterstützt sie die effiziente Verwaltung von Parkplätzen und Einrichtungen.
4. Fahrerüberwachung
Fahrerüberwachungssysteme (Driver monitoring) nutzen Kameras und andere Sensoren in der Fahrerkabine, um menschliches Fehlverhalten zu erkennen und dessen Folgen zu verhindern. Diese Systeme analysieren den Zustand des Fahrers in Echtzeit und greifen ein, wenn der Fahrer nicht auf Warnsignale reagiert.
In den USA zeigen Statistiken, dass 12% aller Autounfälle in Verbindung mit Mobiltelefonen stehen und dass Fahrer durchschnittlich 1:38 Minuten pro Stunde am Telefon verbringen. Ablenkung am Steuer war 2020 in 8% der tödlichen Unfälle der Auslöser.
Fahrerüberwachungssysteme, besonders die durch Künstliche Intelligenz (KI) verbesserten, bieten zahlreiche Vorteile und Funktionen, darunter:
- Ermüdungserkennung
- Überwachung von Ablenkungen
- Eye-Tracking
- Überwachung der Kopfposition
- Erkennung der Handposition
- Sicherheitsgurt-Erkennung
- Datenaufzeichnung und Analyse
Ein Beispiel für die Implementierung solcher Systeme ist das israelische Unternehmen Cipia. Cipia gab bekannt, dass der chinesische Automobilhersteller Chery plant, Cipias KI-gesteuerte Fahrerüberwachung in sechs seiner Modelle zu implementieren. Das System erkennt riskantes Verhalten wie Müdigkeit, Ablenkung, das Nichtanlegen des Sicherheitsgurts, Rauchen und Telefonieren. Die Warnungen des Systems sollen Unfälle verhindern und die Verkehrssicherheit erhöhen.
Fahrerüberwachungssysteme sind eine entscheidende Technologie zur Erhöhung der Sicherheit im Straßenverkehr. Sie erkennen gefährliches Fahrverhalten frühzeitig. Dadurch können sie entsprechende Maßnahmen einleiten.
5. Fahrzeugtelematik (Vehicle telematics)
Fahrzeugtelematik kombiniert Telekommunikation, Informatik, Elektrotechnik und Fahrzeugtechnik. Sie sammelt und analysiert Daten. Diese Daten verbessern die Effizienz und Sicherheit des Fahrerlebnisses.
Integration von KI in die Fahrzeugtelematik: Durch die Einbindung von KI in Telematiksysteme werden Funktionen wie die Integration mit anderen Unternehmenssystemen (ERP, CRM), vorausschauende Wartungserkenntnisse, Echtzeitüberwachung und -warnungen, maßgeschneiderte Versicherungsprämien und verbesserte Compliance ermöglicht. Diese Technologien bieten tiefere Einblicke in die Fahrzeugleistung und das Fahrerverhalten, was zu einer erhöhten Sicherheit und Effizienz führt.
Anwendungsbeispiel in der Praxis:
Ein praktisches Beispiel für den Einsatz von Fahrzeugtelematik ist die Entwicklung einer cloudbasierten IoT-Plattform für eine Flottenversicherungsgesellschaft in London durch das Unternehmen Euristiq. Die Plattform nutzt Videotelematik, die durch Kameras unterstützt wird, um präzisere Risikoanalysen zu ermöglichen. Die gesammelten visuellen Telemetriedaten werden gespeichert, analysiert und kategorisiert, was nicht nur für Versicherungszwecke nützlich ist, sondern auch zur Fahrerüberwachung dient.
Fahrzeugtelematik ist somit ein entscheidendes Instrument zur Steigerung der Sicherheit und Effizienz im Transportwesen, das durch die Integration von KI weiter an Bedeutung und Funktionalität gewinnt.
6. Routenoptimierung
Routenoptimierung ist der Prozess, durch den Routen hinsichtlich Effizienz und Wirtschaftlichkeit verbessert werden. Ziel ist es, die Anzahl der abgeschlossenen Bestellungen oder Lieferungen zu maximieren, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Fahrerplänen, verfügbaren Stunden, Gesamtstopps und gesetzlichen Anforderungen. Es geht nicht nur um die kürzeste Strecke von Punkt A nach B, sondern um die effizienteste Route unter Berücksichtigung verschiedener Variablen.
Ein praktisches Beispiel ist UPS‘ ORION-Plattform, die KI nutzt, um jährlich 100 Millionen Meilen und 10 Millionen Gallonen Kraftstoff zu sparen, was die Effizienz und Umweltverträglichkeit ihrer Lieferoperationen verbessert.
7. Lieferung und Optimierung der letzten Meile
Die Optimierung der Zustellung auf der letzten Meile bezeichnet den strategischen Prozess, die Effizienz der letzten Etappe der Zustellreise zu maximieren. Diese Phase, in der ein Paket von einem Transportknotenpunkt zum endgültigen Bestimmungsort gelangt, ist oft die komplexeste und herausforderndste. Sie umfasst Herausforderungen wie Verkehrsstaus, fehlgeschlagene Lieferungen, Personalmangel, Sicherheitsbedenken und hohe Kosten.
Die letzte Meile ist entscheidend, da sie etwa 53% der Gesamtkosten des Versandprozesses ausmacht und oft mit Verzögerungen verbunden ist, besonders in ländlichen Gebieten mit großen Entfernungen zwischen den Lieferstopps oder in städtischen Gebieten, die von Verkehrsstaus betroffen sind.
Unternehmen wie Amazon führen in der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem sie fortschrittliche Logistiknetzwerke und Technologien wie KI-gesteuerte Routenoptimierung nutzen. Diese Technologien tragen dazu bei, die Effizienz zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Verzögerungen zu reduzieren, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil in der Branche verschafft.
Durch die Anwendung von KI in der letzten Meile können Unternehmen präzisere Lieferzeitfenster vorhersagen, Routen in Echtzeit anpassen und letztlich die Kosten senken und die Lieferleistung verbessern.
Einsatz von KI zur Verbesserung der Sicherheit und Überwachung
Azure Vision AI eröffnet Unternehmen aus diversen Sektoren, insbesondere aus verschiedenen Transportbranchen, zahlreiche praktische Einsatzmöglichkeiten. Azure AI bietet eine umfangreiche Plattform, die speziell darauf ausgelegt ist, Ihnen als Fachexperten in der Transportindustrie zu ermöglichen, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln und einzuführen. Nutzen Sie die breite Palette an KI-Diensten, um Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und die Sicherheit sowie Effizienz Ihrer Geschäftstätigkeiten zu erhöhen.
Um Ihr Wissen über die Azure AI Dienste weiter zu vertiefen, laden Sie bitte unsere PDF-Datei herunter.
Anwendungsmöglichkeiten von Azure Vision AI
Sicherheit und Überwachung
Objekterkennung und Bewegungsverfolgung in Videostreams: Azure Vision AI kann kontinuierlich Videostreams analysieren, um spezifische Objekte zu erkennen und deren Bewegungen zu verfolgen. Diese Technologie wird oft in Sicherheitssystemen verwendet, um ungewöhnliche Aktivitäten oder das Eindringen unbefugter Personen in gesicherte Bereiche zu identifizieren.
Gesichtserkennung für Zugangskontrolle und Personenidentifikation:
Durch die Gesichtserkennungsfunktion kann Azure Vision AI Personen anhand ihrer Gesichtsmerkmale identifizieren. Dies wird häufig für die Zugangskontrolle in Gebäuden, bei Veranstaltungen oder in anderen sicherheitssensitiven Umgebungen eingesetzt, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen Zutritt erhalten.
Erkennung potenziell gefährlicher Situationen oder Objekte:
Azure Vision AI kann dazu konfiguriert werden, spezifische Muster oder Objekte zu erkennen, die auf eine potenzielle Gefahr hinweisen, wie zum Beispiel Waffen, Feuer oder andere gefährliche Gegenstände. Diese Funktion hilft, schnelle Reaktionen auf mögliche Bedrohungen zu ermöglichen und die Sicherheit in öffentlichen oder privaten Räumen zu erhöhen.
Innovative Sicherheitsstrategien: Uber setzt auf Gesichtserkennung und Azure AI Vision
Eine der populärsten Anwendungen von KI im Verkehr ist die Fahrerüberwachung, und diese Technologie hat das Fahrdienstunternehmen UBER bereits implementiert.
Die Fortschritte in der Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit der Gesichtsbilderkennung, die sich in den Technologien von Unternehmen wie Microsoft widerspiegeln, haben bedeutende Fortschritte gemacht. Uber nutzt diese Technologien, um sicherzustellen, dass aus Sicherheitsgründen der richtige Fahrer am Steuer sitzt. Dies ist ein integraler Bestandteil der Bestrebungen von Uber, die Sicherheit zu erhöhen und die Servicequalität zu verbessern.
Angesichts der Herausforderung, mit einer umfangreichen Flotte von Fahrern und Fahrgästen sowohl Sicherheitsstandards als auch einen hochwertigen Service in Echtzeit zu gewährleisten, entschied sich Uber für die Integration von Azure AI Vision.
Azure AI Vision analysiert Echtzeit-Aufnahmen von Fahrzeug-Dashcams, um unsicheres Fahrverhalten, potenzielle Risiken sowie Unfälle oder Konflikte frühzeitig zu erkennen. Die Implementierung dieser Technologie in den USA führte zur Durchsetzung von Sicherheitsstandards, ermöglichte die Bereitstellung zielgerichteter Schulungen für Fahrer bei Bedarf und verbesserte insgesamt die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Services für Fahrgäste.
Fazit und Ausblick
Künstliche Intelligenz stellt ein revolutionäres Werkzeug dar, das das Potenzial besitzt, die Dynamik im Transportwesen grundlegend zu verändern. Das Beispiel von Uber verdeutlicht, wie der gezielte Einsatz von Azure AI Vision und weiteren KI-Technologien zu signifikanten Verbesserungen in den Bereichen Sicherheit und Kundenservice führen kann. In einer Zeit, in der technologische Fortschritte rasant voranschreiten, ist es für Unternehmen essentiell, die Chancen, die KI bietet, zu erkunden und für sich zu nutzen.
Um Ihr Verständnis über Azure AI Dienste zu vertiefen und spezifische Anwendungen sowie deren Vorteile kennenzulernen, empfehlen wir Ihnen, unsere detaillierte PDF-Datei herunterzuladen.
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