Искусственный интеллект будет бороться с кражами грузов на автомобилях

Для противодействия кражам грузов компания Quehenberger Logistics начнет комплектовать свои трейлеры камерами и датчиками, которые управляются искусственным интеллектом.
Любителям похищать грузы приготовили сюрприз - Auto24

ФОТО: Quehenberger|

От погрузки до выгрузки за целостность товара будет отвечать искусственный интеллект

logo22 марта, 09:49
logo0
logo0 мин

Оператор транспортно-логистических услуг стремится свести кражи груза к нулю и улучшить безопасность и эффективность грузовых перевозок с помощью инновационных технологий. Эту новость распространил ресурс eurotransport.de.

На первых порах Quehenberger установит оборудование на десяти прицепах, работающих во всем мире. В будущем будет оснащен весь собственный автопарк и транспорт партнеров.

Читайте также Ежедневно из грузовиков воруют на 1,2 миллиона евро: что именно и где

Камеры начнут сканировать салон трейлеров, анализировать и сводить данные в реальном времени с первой минуты рейса. Аппаратура также призвана фиксировать отклонения от маршрута, незапланированные манипуляции или открытие дверей. Она даже среагирует на разрез тента прицепа.

В случае несанкционированного вмешательства искусственный интеллект запускает тревогу и информирует ответственных. Это произойдет даже при условии соскальзывания поддонов, тогда также сработает сигнализация. Она проинформирует водителя грузовика и диспетчера.

Читайте также На дорогах Европы стало больше воров: в Германии каждые 20 минут совершается кража

Камера также измерит все грузовое пространство в прицепе и сообщит диспетчеру о свободном грузовом месте в единицах поддонов. Затем диспетчер может предложить это грузовое место на биржах грузов и, в идеале, продать его еще в пути.

На втором этапе разработки искусственный интеллект должен самостоятельно предлагать грузовое пространство на биржах и находить оптимальную дополнительную погрузку.

Читайте также В каких странах Европы больше всего воруют из грузовиков: рейтинг

Сейчас команда проекта находится в фазе длительного обучения, в ходе которого разрабатывается программное обеспечение с алгоритмом реакции под конкретные сценарии.