KeepTruckin lanza dashcam con IA y SoC Ambarella CV22 para seguridad de vehículos comerciales

KeepTruckin ha presentado una dashcam de última generación para el mercado de reposición que aprovecha el sistema en chip (SoC) CV22 de Ambarella para ofrecer monitorización del conductor en tiempo real y sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) para camiones y otros vehículos comerciales.

La monitorización del conductor, pilar de la seguridad vial

La tecnología de monitorización del conductor se ha convertido en una piedra angular de la seguridad automotriz. Si bien gran parte del debate se ha centrado en los turismos, las flotas comerciales pueden beneficiarse enormemente de una supervisión continua del conductor: reducción de accidentes, menores primas de seguro y datos de riesgo accionables para los gestores de flota.

Colaboración con Ambarella para un diseño de doble cámara

En colaboración con Ambarella, líder en SoC de visión perimetral con IA, KeepTruckin desarrolló una dashcam compacta que utiliza un único chip CV22 para alimentar una configuración de doble cámara: una cámara frontal para ADAS y registro de incidentes, y una cámara RGB-IR para monitorización y grabación del conductor.

El diseño del CV22, con alto rendimiento por vatio, permite que el dispositivo ejecute localmente los algoritmos de IA propietarios de KeepTruckin, detectando comportamientos de alto riesgo y emitiendo advertencias activas con una generación mínima de calor.

"La seguridad del conductor nunca ha sido tan crítica", afirma Jai Ranganathan, vicepresidente senior de Producto en KeepTruckin. "Elegimos Ambarella por su eficiencia en inferencia por vatio y capacidades de profundidad por lente, esenciales para nuestro diseño de doble cámara". Ranganathan añadió que todo el proceso —desde el concepto hasta el lanzamiento— abarcó aproximadamente 18 meses, gracias en gran medida a la colaboración integral de desarrollo de Ambarella.

Abhishek Gupta, director de Producto de KeepTruckin, destacó la importancia del soporte para desarrolladores de Ambarella, especialmente durante la pandemia y el trabajo remoto.

Conjunto de funciones de IA para detección de riesgos

Gracias al CV22, KeepTruckin ofrece una suite de funciones de IA que identifican conductas de riesgo al volante con alta precisión. La cámara frontal detecta: distancia de seguridad insuficiente, salidas de carril, colisiones frontales inminentes, exceso de velocidad e infracciones de tráfico. Simultáneamente, la cámara interior detecta fatiga del conductor, distracciones e incumplimientos de política —incluyendo uso contextual del móvil y estado del cinturón de seguridad— integrando datos de la cámara frontal.

La dashcam transmite vídeo preprocesado e imágenes fijas al Vehicle Gateway de KeepTruckin, que los sube a la plataforma de gestión de flotas basada en la nube en tiempo real. El procesador de señal de imagen (ISP) del CV22 ofrece vídeo HDR a 1440p en todas las condiciones de iluminación, mientras que la codificación H.264/H.265 en el chip mantiene bajos los costes de ancho de banda y almacenamiento.

Actualizaciones OTA y mejora continua

KeepTruckin puede enviar funciones adicionales al CV22 mediante actualizaciones over-the-air (OTA), mejorando continuamente la plataforma. Su equipo interno de seguridad refina el entrenamiento de modelos en tiempo real, acortando ciclos de desarrollo y mejorando la precisión.

"Probablemente sea el producto de visión por IA más sofisticado para el mercado de reposición automotriz", afirma Udit Budhia, director de Marketing de Ambarella. "El ISP del CV22 soporta múltiples tipos de sensores, procesamiento HDR y filtrado en baja luz, que reducen ruido y mejoran la eficiencia del vídeo". Budhia añadió que la arquitectura CVflow de Ambarella permite ejecutar múltiples redes neuronales en paralelo con bajo consumo, aumentando la fiabilidad de la detección.

El kit de herramientas de Ambarella soporta el desarrollo simultáneo de cámaras frontales y de monitorización del conductor. La plataforma es totalmente compatible con frameworks estándar como PyTorch, ONNX, Caffe y TensorFlow, facilitando a los clientes la migración de sus propias redes neuronales.

>> Este artículo se publicó originalmente en nuestro sitio hermano, EE Times.

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