Motive presenta IA Dashcam para mejorar la seguridad vial de las flotas

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Motive anunció el lanzamiento de nuevas funcionalidades de inteligencia artificial con IA Dashcam, diseñadas para combatir la fatiga y distracciones al volante, dos de los principales factores de riesgo en el transporte en México.

Las nuevas capacidades incluyen la detección de somnolencia y la advertencia de colisión frontal, herramientas que permitirán a los gerentes de seguridad abordar de manera proactiva los comportamientos inseguros de los operadores y reducir incidentes en carretera.

IA Dashcam de Motive detecta otros comportamientos de riesgo, como uso de celular, cambios de carril peligrosos y exceso de velocidad. Las flotas que han implementado esta tecnología han reducido hasta un 80 por ciento la tasa de accidentes, un 30 por ciento los costos por incidentes y un 21 por ciento los gastos en seguros.

Seguridad en carretera: un reto clave en México

De acuerdo con el Instituto Mexicano del Transporte (IMT), casi la mitad de las colisiones en 2023 estuvieron relacionadas con acciones humanas, como distracciones y fatiga al volante.

La escasez de operadores y los largos periodos de conducción aumentan los riesgos, derivando en maniobras peligrosas y accidentes fatales.

«Las personas son nuestro activo más valioso», afirmó Arturo Sánchez, socio fundador de Autotransportes Pilot. «Motive nos ayuda a minimizar el riesgo al monitorear los periodos de descanso de nuestros operadores y garantizar que estén en condiciones óptimas para conducir».

Tecnología de IA en acción

Las nuevas funcionalidades de IA Dashcam de Motive están diseñadas para alertar en tiempo real a los operadores y gerentes de seguridad:

  • Detección de somnolencia: Identifica señales de fatiga, como bostezos o cierre de ojos frecuente.
  • Advertencia de colisión frontal: Previene colisiones traseras al detectar cuando un operador se acerca peligrosamente a otro vehículo.

En los próximos meses, Motive lanzará el Índice de Fatiga del Operador (DFI), que combinará múltiples indicadores como tiempo de conducción acumulado, señales del entorno y comportamiento del conductor para una detección aún más precisa de la fatiga.

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