TELTONIKA TELEMATICS Driver Safety and Monitoring DSM - FMC650 and camera with visual monitoring

Highlights auf einen Blick

• Deep-Learning-Erkennung: Erkennt Müdigkeit und Ablenkung durch Analyse von Kopfposition, Blickrichtung, Augenöffnung und Mundbewegung.
• Echtzeit-Alarmierung: Warnt den Fahrer unmittelbar bei erkannten Risikosituationen.
• Umfassende Datenübertragung: Sendet alle Ereignisdaten und Bilder an einen dedizierten Server zur weiteren Überwachung und Analyse.
• Kompakte Kamera: Unauffällige Montage an der Windschutzscheibe neben der A-Säule.
• Professioneller GPS-Tracker: Integriert mit dem Teltonika FMC640 für präzise Fahrzeugortung und -überwachung.
• Einfache Integration: Verbindung über RS232-Schnittstelle für zuverlässige Datenkommunikation.

KI-gestützte Fahrerüberwachung

Das DSM-System nutzt modernste Deep-Learning-Algorithmen, um das Verhalten des Fahrers kontinuierlich zu analysieren. Die Kamera erfasst Kopfposition, Blickrichtung, Augenöffnung und Mundbewegung und berechnet daraus in Echtzeit, ob Anzeichen von Müdigkeit oder Ablenkung vorliegen. Sobald ein alarmierendes Ereignis erkannt wird, erfolgt eine sofortige Warnung an den Fahrer, um das Unfallrisiko zu minimieren.

Systemkomponenten und Installation

Das DSM-System besteht aus einer kompakten Kamera und dem professionellen GPS-Tracker Teltonika FMC640. Die Kamera wird unauffällig an der Windschutzscheibe neben der A-Säule montiert und über eine RS232-Schnittstelle mit dem Tracker verbunden. Diese robuste Verbindung gewährleistet eine zuverlässige Übertragung aller erfassten Daten. Der FMC640 Tracker übernimmt gleichzeitig die präzise Ortung und Fahrzeugüberwachung, sodass eine nahtlose Integration in bestehende Flottenmanagement-Lösungen möglich ist.

Datenmanagement und Analyse

Alle erkannten Ereignisse sowie die zugehörigen Bilddaten werden automatisch an einen dedizierten Server übertragen. Dort stehen sie für eine detaillierte Nachanalyse, Berichterstellung und langfristige Auswertung zur Verfügung. Flottenmanager können so Muster erkennen, Schulungsbedarf ableiten und die Sicherheit ihrer Fahrer kontinuierlich verbessern.