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Bridgestone presenta soluciones de datos avanzadas basadas en IA para digitalizar el estado y calidad de las carreteras

1Bridgestone Mobility Solutions ha presentado Bridgestone Road Conditions, una cartera de soluciones diseñadas para proporcionar información valiosa basada en datos agregados y anónimos de vehículos conectados a Webfleet y ayudar a digitalizar el estado y calidad de las carreteras. Bridgestone Road Conditions está disponible actualmente en Reino Unido, Irlanda, Francia, España, Portugal, Italia, Polonia, Países Bajos, Bélgica, Alemania, Suiza y Austria

El objetivo de Bridgestone Road Conditions es ayudar a ciudades y municipios, autoridades viales, proveedores de mapas y propietarios de flotas comerciales a comprender mejor el estado y la calidad de las carreteras. Como primer paso, los clientes pueden acceder a dos soluciones que ayudan a identificar la ubicación y la gravedad de los daños en las carreteras, así como a visualizar diversos activos viales. Las soluciones de datos avanzados pueden desempeñar un papel importante en el aumento de la seguridad vial, en consonancia con el objetivo de la UE de reducir en un 50% las muertes y lesiones graves en carretera de aquí a 2030.

La solución Road Damage Detection identifica anomalías en las carreteras analizando datos anónimos y agregados de vehículos conectados, equipados con las soluciones de gestión de flotas de Webfleet. Utilizando sensores y datos de los vehículos, esta herramienta única determina con precisión la ubicación de daños en la carretera, como baches, grietas y parches. El algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) permite definir la gravedad de los daños en la carretera, ayudando a los conductores y a los propietarios de flotas a reducir el riesgo de accidente y a prevenir daños en neumáticos y vehículos. Los ayuntamientos y las distintas autoridades pueden utilizar esta información para mejorar el mantenimiento preventivo y la planificación de infraestructuras.

Además, la solución Road Asset Visualisation proporciona inteligencia sobre carreteras e infraestructuras mediante el análisis de múltiples sensores de vehículos conectados, así como datos de cámaras. Las cámaras montadas en vehículos utilizan las capacidades de Edge AI para procesar los datos directamente en el dispositivo en tiempo real, garantizando la privacidad al cargar solo datos anónimos en la nube para su posterior análisis. De este modo, los activos y características de las carreteras, como señales de tráfico, semáforos y marcas viales, pueden visualizarse y señalarse si están dañados, han sido objeto de vandalismo o están bloqueados por la vegetación. 

Relacionado Bridgestone y Webfleet mostrarán su visión de la movilidad sostenible en el CES

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