아미르 히버(Amir Hever)

에 의해

Amir Hever는 자동차 및 보안 산업이 직면한 문제나 위협을 식별하기 위해 빠르고 정확한 이상 감지 기능을 통해 차량 검사의 글로벌 표준을 설정하고 있는 딥 러닝 컴퓨터 비전 스타트업 UVeye의 CEO이자 공동 창업자입니다. UVeye는 Hever의 세 번째 벤처 기업입니다. 그는 이전에 Alibaba가 인수한 Visuallead에서 R&D 부사장을 역임했습니다.

형과 함께 UVEye를 공동 창립하게 된 이야기를 들려주실 수 있나요?

UVeye는 내 동생 오하드(Ohad)와 함께 이스라엘의 민감한 시설에 차를 몰고 들어가 경비원이 거울로 우리 차량을 검사하는 것을 지켜본 후 2016년에 설립되었습니다. 우리 둘 다 차량 밑에 숨어 있을 수 있는 폭탄과 기타 보안 위협을 검색하는 더 나은 방법이 있어야 한다는 것을 이해했습니다. 차량이 주행하는 언더바디 스캐너를 구성하는 데 몇 달이 걸렸으며 컴퓨터 비전과 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 차대에 대한 모든 변형을 감지하고 차 아래에 있으면 안 되는 모든 것에 플래그를 지정할 수 있었습니다.

사용되는 다양한 기계 학습 및 컴퓨터 비전 기술은 무엇입니까?

우리는 독점 알고리즘, 클라우드 아키텍처, 인공 지능, 기계 학습 및 센서 융합 기술의 맞춤형 조합을 활용합니다. 우리의 알고리즘은 의미론적 분할을 통해 녹, 누출, 질감, 색상 또는 크기의 차이와 같은 다양한 시각적 패턴을 학습하고 가능한 이상 현상에 대해 경고합니다. 예를 들어 본체 패널의 움푹 들어간 부분을 생각해보십시오. 최고의 3D 이미지를 알고리즘에 제공하기 위해서는 여러 대의 카메라에서 포착한 특정 손상에 대한 스테레오 비전을 생성해야 합니다. 타이어와 자동차의 다른 외부 영역에도 마찬가지입니다.

이 제품이 처음으로 사용된 사례는 무엇이며 이 제품이 탁월한 옵션이었던 이유는 무엇입니까?

우리는 전 세계 공항, 항구, 은행, 군사 기지, 검문소, 세관 등 보안 수준이 높은 시설에 솔루션을 설치하는 것부터 시작했습니다. 그 혜택이 놀라웠기 때문에 수요가 즉각적으로 나타났습니다. 경비원은 더 이상 폭탄, 무기 또는 약물을 수동으로 찾으려고 위험과 요소에 노출될 필요가 없습니다. 이제 이상 현상이나 잠재적인 경우 자동으로 닫히는 장벽과 게이트가 있는 스크린만 있는 보호 구역에 앉아 있을 수 있습니다. 위험 감지. 우리의 기술은 참조 이미지를 비교할 필요가 없거나 이전에 해당 모델 자동차를 본 적이 없는 자동 감지 기능을 갖춘 유일한 회사이기 때문에 돋보였습니다. 우리는 또한 운전하는 모든 차량에 대해 고유한 지문을 생성하는 유일한 회사였으며 하부 구조의 다양한 매개변수에 따라 차량에 의심스러운 플래그를 지정할 수 있었습니다. 즉, 번호판이 변경되더라도 이를 식별할 수 있다는 의미입니다.

차대 차량 검사 시스템이 자동차의 안전 및 결함 검사에 이상적이라는 것을 두 사람이 언제 깨달았는지에 대한 통찰력을 공유해 주시겠습니까?

두 가지 일이 동시에 일어났습니다. 첫 번째는 오일 누출과 같은 기계적 문제인 오탐지 경고를 받기 시작했다는 것입니다. 우리는 비닐봉지, IED, 총을 탐지하는 것 외에도 실제로 다른 이상 현상을 발견하고 있다는 것을 깨달았습니다. 두 번째로 그 무렵 일어난 일은 유럽의 자동차 제조사 3곳이 거의 동시에 우리에게 접근했다는 것입니다. 그때 우리는 동일한 기술과 접근 방식을 사용하여 360도 차량 검사를 완료하고 안전 및 기계적 문제를 찾아낼 수 있다는 것을 이해했습니다. 처음에는 품질 보증을 위한 조립 라인과 제조 공장이 주요 사용 사례였습니다. 거기에서 우리는 컴퓨터 비전과 고해상도 이미지를 사용하여 차량을 둘러보고 타이어를 스캔하기 위해 더 많은 카메라와 스캐닝 장치를 추가하기 시작했으며, 이는 고객 경험과 투명성을 실제로 향상시켰습니다.

차대 시스템에서 처음에 어떤 유형의 문제가 감지되었습니까?

모든 영역의 부품 파손 또는 누락, 오일 또는 기타 유체 누출, 배기 문제, 녹 추세, 심각한 녹 영역 및 깨진 실드. 이제 우리는 깨진 EV 배터리 케이스도 찾습니다.