Telemática de video: flujos de trabajo clave

A medida que una plataforma de telemática de video evoluciona, existe la tendencia a obsesionarse con añadir nuevas funciones que, supuestamente, aportarán más valor al usuario final. Estas tendencias se ven exacerbadas en el momento actual, la era dorada de la IA, donde añadir un poco de "polvo de hadas" de IA a cualquier cosa se considera indiscutiblemente una mejora. Sin embargo, añadir funciones que no sirven directamente a los flujos de trabajo diarios del usuario final no es más que una acumulación innecesaria de características. Por tanto, centrarse en qué mejorar, potenciar o aumentar es una consecuencia directa de los flujos de trabajo clave que importan en la operación diaria de una flota.

‍

En lo que respecta al uso de telemática de video por parte de las flotas, los flujos de trabajo pueden dividirse en 3 categorías principales:

‍

Revisión

El requisito fundamental de cualquier solución de telemática de video es sencillo: mostrar video simultáneamente a un evento de interés para su revisión. Los eventos de interés generalmente se clasifican en una de las siguientes categorías:

• Una solicitud bajo demanda por parte de un administrador de flota, basada en información externa al sistema (por ejemplo, accidentes reportados, conductores que señalan algo, quejas de otros conductores en la carretera), también conocida como solicitud DVR. En tales casos, el flujo de trabajo debe optimizarse para una recuperación rápida y sencilla del video desde el dispositivo. La hora y/o ubicación aproximadas han sido los métodos tradicionales para la recuperación de video. Más recientemente, métodos como solicitar una versión time-lapse comprimida de una mayor duración de video para una revisión más rápida han ayudado a mejorar el flujo de trabajo tradicional de DVR. La solicitud de obtención se envía al dispositivo y se completa de inmediato si el dispositivo está en línea. De lo contrario, la solicitud se pone en cola para completarse en el momento en que se encienda y conecte. Para permitir la ejecución inmediata de las solicitudes DVR, muchas soluciones de cámaras cuentan con un modo de bajo consumo al que entran cuando el vehículo no está en funcionamiento.
• Video correspondiente a eventos activados por una caja negra telemática. Existen dos implementaciones diferentes para esto. La primera, donde la caja negra se comunica con la cámara localmente a través de una conexión por cable, WiFi o Bluetooth en tiempo real, y activa la captura y carga de video al instante. En otro caso, típico cuando la caja negra y el sistema de cámara no tienen un canal de comunicación viable entre ellos y dependen de su conectividad de red 3G/LTE independiente, la solicitud debe realizar un "viaje de ida y vuelta". Es decir, la caja negra crea un evento que se carga en el backend, el cual luego envía una solicitud a la cámara para obtener el video durante la duración requerida, que finalmente es cargado por la cámara a la nube. Es evidente que este último método es ineficiente tanto en cuanto al uso de datos como al tiempo necesario para que el video esté disponible, por lo que la mayoría de los sistemas modernos de telemática de video apuntan al primero.
• Eventos generados mediante el análisis de video y otros sensores en el dispositivo, en tiempo real, usando IA. Estos incluyen eventos basados en ADAS, como el seguimiento demasiado cercano y no detenerse completamente en señales de STOP, eventos basados en DMS, como la distracción o fatiga del conductor, y la detección de impactos o choques. Para tales eventos basados en IA que se generan automáticamente, el principal cuello de botella en el proceso de revisión es el tiempo y la atención del gestor de flota, ambos limitados. Por otro lado, los eventos, incluso en una flota de tamaño mediano, pueden llegar a cientos en solo una semana. Proporcionar herramientas clasificar y mostrar solo los eventos más críticos para su revisión se vuelve fundamental. Un paradigma de experiencia de usuario de «carga diferida» (lazy loading), donde se muestran más eventos solo bajo demanda, es una de las formas en que los gestores de flotas pueden obtener un mejor control sobre el proceso de revisión.

‍

Medición y elaboración de informes

Los sistemas de telemática por vídeo, especialmente aquellos con curación automática de eventos, pueden generar una montaña de datos en muy poco tiempo. Destilar esa montaña de datos en métricas clave que midan e informen sobre el rendimiento de los conductores y las flotas a lo largo del tiempo es un desafío necesario. Parafraseando el título de un libro famoso, lo que no se mide, no importa.

‍

Por lo general, incluyen:

• Métricas generales, como las tarjetas de puntuación de los conductores, que agregan todos los eventos ponderados según la importancia de cada categoría. Ayudan a:
• Medir el rendimiento de un conductor a lo largo del tiempo, con la posibilidad de exportar estos datos en informes de conductor.
• Validar cómo se comparan los conductores entre sí, mediante algo similar a una tabla de clasificación. Esto constituye la base para los programas de incentivos y formación. Los mejores conductores pueden recibir incentivos vinculados al rendimiento, y aquellos que necesiten mejorar pueden ser seleccionados para recibir formación.

• Métricas más granulares para incluir en los informes de los conductores, como parte de un proceso de formación posterior, tales como:
• Las categorías de infracción más frecuentes, junto con sus metadatos asociados. Por ejemplo, si el exceso de velocidad es el incidente más común, ¿cuánto supera el límite el conductor en promedio? Esto puede establecer la base para objetivos de mejora semanales o mensuales.
• Correlaciones de eventos con respecto a la duración del viaje, la hora del día, las condiciones meteorológicas, etc.
• Si el sistema incluye retroalimentación al conductor en tiempo real basada en IA, métricas sobre la eficacia de la misma. Por ejemplo, después de que un conductor recibe una advertencia por exceso de velocidad, ¿con qué frecuencia reduce la velocidad?

‍

Formación y retroalimentación

La formación y la retroalimentación, que tanto los conductores como los gestores de flotas pueden iniciar, constituyen el componente final crítico que permite que un sistema de telemática por vídeo aporte un valor tangible a la flota. Los flujos de trabajo comunes que garantizan esto son:

• Basándose en informes de conductores basados en métricas, un gestor de flota inicia una sesión de revisión y formación. Esto puede realizarse mediante una sesión individual, pero una solución más escalable incluye una lista de verificación de revisión formal que el conductor debe completar. La lista incluye ejemplos de eventos y vídeos seleccionados por el gestor de flota, junto con todos los metadatos asociados y los comentarios o notas que el gestor haya añadido a los eventos.
• El conductor recibe una notificación de una revisión pendiente la próxima vez que inicia sesión en el sistema, generalmente a través de una aplicación para conductores proporcionada como parte de la solución integral. Completar la lista de verificación de revisión pendiente puede establecerse como una tarea esencial en la lista de pendientes del conductor antes de comenzar el siguiente viaje. En los casos en que un conductor desee impugnar o añadir comentarios aclaratorios sobre eventos específicos o puntuaciones generales, el proceso de revisión también debe contemplar esta posibilidad.
• Una vez completada y enviada la lista de verificación de revisión, los gestores de flota reciben una notificación en el portal, donde pueden cerrar formalmente la sesión de coaching.

‍

Solo cuando se integran en el contexto de estos flujos de trabajo clave, las mejoras y optimizaciones de las funciones generan el mejor retorno de inversión para las flotas. Esto garantiza que las innovaciones del producto faciliten el trabajo del gestor de flota, al tiempo que ofrecen mejoras tangibles en la seguridad general de la flota. Existe la oportunidad de mejorar y optimizar cada uno de los flujos de trabajo descritos anteriormente, lo cual sirve como guía fundamental para la evolución de nuestra propia plataforma, RideView.