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‘CAT- Collision Aversion Technology’, visión predictiva de 360° para motocicletas

La empresa israelí Ride Vision, con sede en la ciudad Herzliya, presentó un novedoso sistema basado en cámaras que le permite advertir sobre inminentes situaciones que podrían finalizar con un accidente, antes de que estos sucedan.

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La empresa israelí Ride Vision, con sede en la ciudad Herzliya, presentó un novedoso sistema basado en cámaras que le permite advertir sobre inminentes situaciones que podrían finalizar con un accidente, antes de que estos sucedan.

Mediante el uso de un software el sistema ‘CAT™ – Collision Aversion Technology’ interpreta las imágenes de las cámaras colocadas alrededor de la moto y alerta al piloto sobre un posible peligro mediante una luz intermitente. Este sistema fusiona Inteligencia Artificial (Redes Neuronales) y Visión por Computadora, para integrarse perfectamente con las motocicletas, utilizando solo cámaras estándar y sensores visuales, además puede ser adaptado a cualquier motocicleta. CAT reconoce y analiza solo las amenazas relevantes sin perturbar el enfoque crítico del usuario sobre la vía. El análisis de tomas CAT está diseñado para usar cualquier sensor disponible en una motocicleta, lo que reduce significativamente los costos de producción y brinda libertad de modularidad a los fabricantes.

ride vision 1

El CAT detecta las amenazas más allá de la vista del conductor, predice el riesgo y resalta la amenaza relevante para el motociclista y lo hace en solo 100 milisegundos, una décima de segundo.

«Los motociclistas suelen conducir coordinados, alertas y en sintonía con la carretera. Tenemos una relación especial con la vía, pero lamentablemente muchos factores quedan fuera de nuestro control, aumentando el riesgo de colisión y la naturaleza inherente de la motocicleta, siendo un vehículo liviano, sumado a la alta velocidad y los ocupantes quedar completamente expuestos. Hace que las colisiones sean más peligrosas«, Uri Lavi, CEO y cofundador de Ride Vision.

Ver video: https://youtu.be/tnOdNWp_33A

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