汽車安全系統(tǒng)和行車記錄儀監(jiān)控技術(shù)已經(jīng)存在了幾十年。然而，車輛行駛時，若檢測到突然的運動或撞擊，例如碰撞，行車記錄儀監(jiān)控攝像頭通常只會記錄駕駛員行為或記錄視頻片段。很少有解決方案專門在車輛停放或無人看管時保護車輛，即使有，也往往在事件檢測準確性和電池壽命方面存在不足，無法提供及時且有價值的反饋，以便駕駛員采取行動。若車輛停放數(shù)日或數(shù)周，收集和處理數(shù)據(jù)會迅速耗盡汽車的電池電量。另外，當(dāng)系統(tǒng)錯誤地將另一輛車的警報、大型卡車駛過或強風(fēng)當(dāng)作正當(dāng)?shù)陌踩录r，則會記錄不必要的數(shù)據(jù)。及時識別真實威脅，如車輛被觸碰、劃傷或撞擊時，通知駕駛員，以便他們可以啟動警報或采取其他預(yù)防措施，這是防范故意破壞或盜竊的關(guān)鍵。

Aspinity 是近乎零功率 AI 解決方案的領(lǐng)軍企業(yè)，其車輛監(jiān)視解決方案可為停放的車輛提供始終在線的安全性，而不會影響車輛的電池。該系統(tǒng)利用置于車輛周圍的一個 GWY 以及多個標簽，檢測音頻、振動和存在事件，并無線連接到主網(wǎng)關(guān)，而主網(wǎng)關(guān)也是一個中央樞紐，負責(zé)收集所有傳感器數(shù)據(jù)，并通過移動應(yīng)用程序，向車主發(fā)出實時警報。在模擬機器學(xué)習(xí)和傳感器融合的基礎(chǔ)之上，AML100 標簽和網(wǎng)關(guān)能夠以低功耗水平，連續(xù)記錄和處理原始音頻、振動和雷達信號，并使用 Aspinity 的汽車安全事件機器學(xué)習(xí)模型，確定是否已發(fā)生相關(guān)威脅。當(dāng)檢測到重要的安全事件時，AML100 會喚醒 Silicon Labs 通信設(shè)備，以采取下一步措施。Aspinity 的車輛安全解決方案憑借 Aspinity 的超低功耗推理和 Silicon Labs 的超低功耗通信，在識別安全事件方面，非常準確，而不會耗盡車輛的電池電量，既令人安心，又能提供始終在線的汽車保護。