คีย์ชีวภาพเพื่อควบคุมยานพาหนะที่เป็นอิสระและมีซอฟต์แวร์ที่กำหนดไว้

อนาคตของอุตสาหกรรมยานยนต์ขึ้นอยู่กับยานพาหนะที่เป็นอิสระและเชื่อมต่อซึ่งนำไปสู่ความก้าวหน้าในการเชื่อมต่อความปลอดภัยประสิทธิภาพและเทคโนโลยีประสบการณ์ผู้ใช้ ในด้านความปลอดภัยและประสบการณ์ของผู้ใช้ บริษัท ได้เติบโตในการพัฒนาระบบไบโอเมตริกซ์เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของผู้ใช้และตรวจสอบความตื่นตัวของไดรเวอร์อย่างแม่นยำท่ามกลางความสามารถอื่น ๆ

แอพพลิเคชั่นใหม่ต่าง ๆ เกิดขึ้นในการรวมระบบไบโอเมตริกซ์แบบหลายรูปแบบรวมถึงการตรวจสอบในห้องโดยสารสำหรับการตรวจสอบผู้ใช้และคุณสมบัติการแบ่งปันรถยนต์ ตามรายงานแนวโน้มสำหรับการเคลื่อนย้ายโดย Idnow ระบบเหล่านี้มีการใช้งานมากขึ้นในกรณีการใช้งานเช่นการเช่ารถยนต์การจัดหาเงินทุนรถยนต์ micromobility และการเคลื่อนย้าย-เป็นบริการเพื่อตอบสนองความต้องการ KYC ที่เข้มงวดผ่านทางชีวภาพใบหน้าเพื่อตรวจสอบอัตลักษณ์

บริษัทโพสต์บล็อกหมายเหตุว่ารถยนต์ที่เชื่อมต่อมีการเชื่อมต่อเครือข่าย 4G หรือ 5G รวมหรือทำงานผ่านสมาร์ทโฟนของผู้ใช้ ประโยชน์ของยานพาหนะที่เชื่อมต่อที่ระบุในโพสต์รวมถึงการบำรุงรักษาทำนายบริการส่วนบุคคลความบันเทิงออนไลน์และแอปพลิเคชันและการดำเนินงานระยะไกล

idnowได้พัฒนา APIs การตรวจสอบตัวตนด้วย Biometrics Face และการตรวจจับ Liveny ที่ขับเคลื่อนโดยอัลกอริทึม AI เพื่อตรวจสอบเอกสารประจำตัวของลูกค้าและใบขับขี่ด้วยโทรศัพท์ของพวกเขา วัตถุประสงค์คือเพื่อให้แน่ใจว่าความถูกต้องตามกฎหมายของเอกสารประจำตัวโดยการตรวจสอบคุณสมบัติความปลอดภัยเช่นโฮโลแกรมรวมถึงการเปิดใช้งานฟังก์ชันการทำงานของ NFC สำหรับเอกสารประจำตัวที่เปิดใช้งานชิป

ในแอปพลิเคชันของการตรวจสอบผู้ใช้ไบโอเมตริกซ์ในภาคการเคลื่อนย้าย IdNow ได้ร่วมมือกับ Tier เพื่อให้ บริษัท Mobility สามารถตรวจสอบเอกสารที่จำเป็นจากลูกค้าได้ผ่านรูปถ่ายของใบขับขี่ Idnow ยังได้จัดตั้งพันธมิตรกับ CityGo ซึ่งเป็น บริษัท Carpooling ในเมืองระยะสั้นระยะสั้นของฝรั่งเศสเพื่อใช้ซอฟต์แวร์การตรวจสอบตัวตนของ Idnow เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของใบขับขี่และหลักฐานที่อยู่ในขณะที่ปฏิบัติตามกฎระเบียบของ KYC

การตรวจสอบและช่วยเหลือผู้ขับขี่

ระบบตรวจสอบในรถยนต์และในห้องโดยสารกำลังค้นหาพื้นที่แอปพลิเคชันใหม่สำหรับการจดจำใบหน้า ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Edith Cowan ในออสเตรเลียได้ออกแบบกรูปแบบการจดจำใบหน้าที่ใช้กล้องในรถยนต์มาตรฐานซึ่งใช้กันทั่วไปเป็นกล้องประเพื่อตรวจจับสัญญาณของความมึนเมา ระบบแสดงอัตราความแม่นยำ 75 เปอร์เซ็นต์ในการประมาณระดับของแอลกอฮอล์ในเลือดโดยการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของใบหน้าทิศทางการจ้องมองและตำแหน่งหัวตามลักษณะทางสายตา

นักวิจัยที่ Nanning University ในประเทศจีนได้พัฒนาวิธีการใหม่เพื่อปรับปรุงการตรวจจับความเหนื่อยล้าของคนขับโดยการใช้การจดจำใบหน้าและการวิเคราะห์สถานะอารมณ์แม้ในสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลงสภาพแสง วิธีการนี้ใช้เครือข่ายประสาทเชิงลึก (CNN) สำหรับการสกัดคุณสมบัติใบหน้าและรวมถึงการวิเคราะห์สถานะอารมณ์สำหรับการประเมินที่ครอบคลุมของความเหนื่อยล้า ระบบบรรลุความแม่นยำในการตรวจจับที่ 95.3 เปอร์เซ็นต์ในชุดข้อมูล Yawddr

ในขณะที่ความก้าวหน้าที่มีแนวโน้มเกิดขึ้นในระบบไบโอเมตริกซ์สำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์การวิจัยมีความสำคัญในการเพิ่มความปลอดภัยทางถนนและความเป็นอยู่ที่ดีของผู้ขับขี่ผ่านระบบช่วยเหลือการขับขี่อัจฉริยะเหล็กกล้าบริษัท ที่เชี่ยวชาญด้านวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์สำหรับแอพพลิเคชั่นในห้องโดยสารเปิดเผยว่าความรู้สึกของผู้ขับขี่ซึ่งเป็นระบบตรวจสอบคนขับได้รับการคัดเลือกจากผู้ผลิตรถยนต์สปอร์ตในยุโรป