Geotab Connect 2025: Weniger Schäden mit FleetSafe.AI

Auslöser war eine einfache Frage: Welche Länder betrachtet Simon Marsh, CEO von Fleetsafe AI als die „Eifrigsten“ in Sachen Nutzung von Telematikdaten? Als Brite muss er natürlich UK nennen, aber auch die USA und Kanada nutzten Telematik deutlich stärker als andere Märkte. Marsh muss e wissen, der Brite hat mit FleetSafe AI ein Unternehmen gegründet, das zusätzliche Telematikoptionen für die Fahrsicherheit anbietet.

In London gingen die Schäden durch Kameraüberwachung und Telematik massiv zurück

Und tatsächlich sind die Briten hier sehr weit vorn: Nach London bräuchte man ohne Fahrererkennung und ein 360-Grad-Kamerasystem eigentlich gar nicht mehr einfahren, erklärt Marsh. Hier machen Stadtverwaltung, Behörden und Versicherungen Druck – das aber mit Erfolg: Laut Marsh seien mit der Einführung der kamerabasierten KI-Systeme in die Telematik die Schadensfälle um das Siebenfache(!) gesunken. Das reicht von Kratzern oder bösen Beulen beim (zu engen) Abbiegen oder Rangieren bis hin zu Personenschäden, die man möglichst vermeiden wolle.

Auf unsere Frage, ob die Fahrenden sich da nicht überwacht fühlten, lächelt Marsh:

„Das schon, aber sie fahren eben auch viel vorsichtiger und besser!“

Außerdem könne man die Gesichter unkenntlich machen und unterstützt die Lenkenden im Falle der Schuldfindung bei einem Unfall. Ein klassischer typisch britischer Unfall ist dabei das Abkommen eines Lkw auf die Böschung respektive den Seitenstreifen. Der ist in UK gern weich und die Landstraßen sind gern (zu) eng. Kippt nun wieder ein Lkw in den Graben oder wurde zumindest dort versenkt, muss das kein Sekundenschlaf, sondern kann auch eine gekonnte Ausweichbewegung des Lenkenden sein. Dem kam ein breites Fahrzeug so entgegen, dass er Ausweichen MUSSTE, wobei die Person am Steuer damit einen Zusammenstoß bestmöglich vermied!

In der Stadt wirken laut Marsh dagegen 360-Grad Multikameras Wunder: Die Lenkenden sind viel umsichtiger und vorsichtiger unterwegs und vermeiden so auch ganz viele Bagatellschäden.

In den USA ist es öfter die Gefahr des Einschlafens auf langen Strecken. Dafür hat FleetSafeAI die sogenannte perclos-basierte Schläfrigkeitserkennung entwickelt. Das System misst den Prozentsatz der Zeit, in der die Augenlider eines Fahrers über einen kurzen Zeitraum hinweg zu 80 % geschlossen sind. Dies ist laut Marsh ein wissenschaftlich bewährter Indikator für Ermüdung. Sobald eine erhöhte Müdigkeit festgestellt wird, reagiert das System mit sofortigen visuellen und akustischen Warnsignalen, um den Fahrer zu einer Pause aufzufordern, bevor seine Fahrtüchtigkeit beeinträchtigt wird. Gleichzeitig versucht man das übereifrige Warnen, wie man es aus asiatischen Fahrzeugen kennt, zu vermeiden.

Doch FleetSafeAIs Systeme messen und errechnen noch mehr: Durch die Verfolgung von Augenbewegungen, Fixationspunkten und Blickrichtung soll das System Ablenkungen erkennen. Es soll beispielsweise die Nutzung eines Mobiltelefons, kognitive Unaufmerksamkeit oder durch Fahrzeugsysteme bedingte Ablenkungen identifizieren können. Gerade Letztere häufen sich in modernen Autos und wirken so eigentlich kontraproduktiv. In Echtzeit ausgespielte Warnsignale helfen dann im Idealfall dabei, die Aufmerksamkeit des Fahrers wieder auf die Straße zu lenken, bevor es zu einer kritischen Situation kommt.

KI-gestützte Früherkennung von Müdigkeit

Und natürlich kann man FleetSafety AI auch anlernen, wie uns Marsh erklärt:

„Das System analysiert das Fahrverhalten über einen längeren Zeitraum hinweg und identifiziert Muster, die auf ein erhöhtes Risiko für Ermüdung hinweisen.“

Diese vorausschauende Analyse ermögliche es Flottenbetreibern dann, frühzeitig einzugreifen und Unfälle zu verhindern, noch bevor die Fahrtüchtigkeit des Fahrers nachlässt. Die Warnsignale basieren auf einer adaptiven Müdigkeitsbewertung nach der Karolinska-Schläfrigkeitsskala (KSS). Auch damit habe man in der Praxis schon gute Erfahrungen gemacht, erhielt Marsh die Rückmeldung seiner Kunden.