
Искусственный интеллект активно внедряется в различные сферы, и транспортная отрасль не стала исключением. На сегодняшний день есть несколько направлений внедрения ИИ в отрасль.
- Ведение технической поддержки и определение неисправностей навигационного оборудования;
- Вторая и более сложная задача это обработка навигационных данных и выявление махинаций водителей.
Если с первой задачей ИИ справляется отлично, то со второй вознкают сложности, иони заключаются в обучении ИИ выявлению не стандартных ситуаций.
Что должен делать искусственный интеллект в мониторинге транспорта!
По сути работа ИИ для анализа данных должна заменять работу человека, чтобы диспечер не вдавался в графики и не анализировал каждое движение транспорта, а получал готовые и достоверные данные о эффекттивности работы автомобиля. Но проблема которая стоит при обучении ИИ для анализа данных, это заложить в него форс мажерные ситуации встречающиеся на дороге и различать их:
- Простои на дорогах из за ремонта или перекрытия или даже погодных условий, от холатности водителя;
- Махинации водителя с топливом от обычного воровства топлива на стоянках где водитель не причем;
- Анализировать работу двигателя и оповещать собственников о возможных поломках автомобиля, при этом учитывать условия эксплуатации.
Основным достоинством ИИ является возможность работыс огромными объемами информации.
Основные алгоритмы машинного обучения в мониторинге транспорта.
Выявление отклонений от маршрута
ИИ обрабатывает данные, поступающие от ГЛОНАСС/GPS трекеров, в реальном времени.
Распознавание махинаций с топливом
Ai анализирует данные с датчиков топлива и определяет не типичные ситуации.
Диагностика ТС
Используя данные с CAN шины автомобиля и производит анализ работоспособности автомобиля.
Кака машинное обучение влияет на транспортную отрасль?
Внедрение машинное обучение в транспортную отрасль оказывает серьезное влияние на все аспекты ее функционирования.
Основные направления влияния машинное обучение
Заключение

ИИ в мониторинге транспорта кардинально меняет эту отрасль, облегчая работу сотрудников, повышая эффективность и снижая затраты. С каждым годом его роль будет только расти, благодаря развитию технологий автономного транспорта, интеллектуальных систем управления и более глубокому анализу данных. Так же за счет этого будет расти стоимость услуг мониторинга транспорта.
Внедрение ИИ — это не просто тренд, а необходимость, которая помогает транспортной отрасли адаптироваться к новым вызовам и требованиям современного мира.