据外媒报道，伦敦技术开发商Predina开发了一种系统，可以使用AI动态预测和降低车辆碰撞的环境/空间风险。Predina基于云构建空间风险平台，可以从历史碰撞事故和情境/空间变量中学习，实时动态预测事故可能发生的时间和地点。该公司的STARI(时空事故风险信息)平台已通过与英国数字创新中心Digital innovation center Digital Catapult和enterprise fleet的合作项目得到验证。项目早期结果显示，平台碰撞预测准确率高于80%，碰撞事故减少25%以上，驾驶员空间风险意识提升100%。
(图片来源:Predina官网)STARI提供动态事故多发地点、具体路线的实时和历史碰撞风险、从A到B的最安全路线、驾驶员风险预警。STARI平台在没有硬件、其他设备或摄像头的情况下动态工作，但会从碰撞历史和外部条件(如天气、交通、时间、道路布局和能见度)中进行学习，从而预测碰撞可能在哪里(空间中)再次发生。该系统可以通过API(应用编程接口)或导航移动应用与数字应用集成。目前，Predina正在开发一款应用程序，帮助司机规划行程，尽量避开事故多发地点，或者在进入高危区域时发出警告。从长远来看，该平台可以与自动驾驶汽车的决策引擎集成，可以动态提醒驾驶员注意高危区域，并实时自动降低这些区域的速度。此外，该系统可以通过自动驾驶汽车过去的事故进行改进和定义，以提供对道路风险的空间理解，并确定风险最低的路线。此外，Predina还在用户安全体验方面进行创新，利用STARI平台，通过音频、卫星导航、移动应用、Web和PDF等方式与用户轻松交流。据外媒报道，伦敦技术开发商Predina开发了一种系统，可以使用AI动态预测和降低车辆碰撞的环境/空间风险。Predina基于云构建空间风险平台，可以从历史碰撞事故和情境/空间变量中学习，实时动态预测事故可能发生的时间和地点。该公司的STARI(时空事故风险信息)平台已通过与英国数字创新中心Digital innovation center Digital Catapult和enterprise fleet的合作项目得到验证。项目早期结果显示，平台碰撞预测准确率高于80%，碰撞事故减少25%以上，驾驶员空间风险意识提升100%。
(图片来源:Predina官网)STARI提供动态事故多发地点、具体路线的实时和历史碰撞风险、从A到B的最安全路线、驾驶员风险预警。STARI平台在没有硬件、其他设备或摄像头的情况下动态工作，但会从碰撞历史和外部条件(如天气、交通、时间、道路布局和能见度)中进行学习，从而预测碰撞可能在哪里(空间中)再次发生。该系统可以通过API(应用编程接口)或导航移动应用与数字应用集成。目前，Predina正在开发一款应用程序，帮助司机规划行程，尽量避开事故多发地点，或者在进入高危区域时发出警告。从长远来看，该平台可以与自动驾驶汽车的决策引擎集成，可以动态提醒驾驶员注意高危区域，并实时自动降低这些区域的速度。此外，该系统可以通过自动驾驶汽车过去的事故进行改进和定义，以提供对道路风险的空间理解，并确定风险最低的路线。此外，Predina还在用户安全体验方面进行创新，利用STARI平台，通过音频、卫星导航、移动应用、Web和PDF等方式与用户轻松交流。
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