Com poden els sistemes in-cabin millorar la seguretat en el transport públic?

La integració de tecnologies de monitoratge en cabina (in-cabin) amb sistemes de gestió de flotes està transformant la seguretat en el transport públic. Aquestes solucions permeten detectar riscos en temps real, entendre’n el context i actuar de manera més eficaç, la qual cosa millora tant la seguretat com l’eficiència operativa.

La seguretat en transport públic: un repte cada cop més complex

En el transport públic per carretera, la seguretat no depèn únicament de l’estat del vehicle o les condicions de la via. El factor humà, especialment l’estat del conductor, té un paper determinant.

La fatiga, la distracció o la sobrecàrrega cognitiva poden afectar directament la capacitat de reacció i augmentar el risc d’accident. En aquest context, sorgeix una pregunta clau: Com podem anticipar-nos a aquests riscos i gestionar-los de manera eficaç?

La resposta està en la combinació de noves tecnologies i una visió més integrada de l’operació.

Què són els sistemes in-cabin?

Els sistemes in-cabin agrupen tecnologies instal·lades dins del vehicle capaces d’analitzar el que passa a l’interior. Utilitzen sensors com càmeres o radars per obtenir informació sobre:

• L’estat i el comportament del conductor
• La situació dels passatgers
• Les condicions d’operació dins del vehicle

Gràcies a la intel·ligència artificial i al processament embarcat, aquests sistemes poden detectar situacions com:

• Somnolència o fatiga
• Distraccions (ús del mòbil, mirada fora de la carretera)
• Comportaments anòmals

Aquesta mena de solucions ja formen part dels anomenats Driver Monitoring Systems (DMS), impulsats també per la regulació europea, la qual exigeix funcionalitats com la detecció de somnolència o distracció en els vehicles nous.

Més enllà de la detecció: el valor està en la integració

Detectar una distracció és útil, però no hi ha prou només amb això. L’autèntic valor apareix quan aquesta informació es combina amb altres dades del vehicle i de l’operació.

Aquí és on entra en joc la integració amb els sistemes de gestió de flotes (FMS).

Aquests sistemes ja monitoren aspectes com:

• Frenades brusques
• Acceleracions
• Velocitat
• Geolocalització

En combinar les dues fonts d’informació, és possible passar d’esdeveniments aïllats a una visió completa del risc.

Per exemple, una frenada brusca s’ha produït per una distracció del conductor? O ha estat una maniobra defensiva davant d’una situació externa?

Aquest enfocament permet contextualitzar els esdeveniments i prendre decisions basades en evidències, no només en dades aïllades.

De les dades a l’acció: un nou model de gestió

La integració entre sistemes in-cabin i FMS permet establir un cicle complet de millora contínua:

Detectar → contextualitzar → intervenir → formar → mesurar

Aquest enfocament aporta beneficis clars:

1. Seguretat en temps real

Es poden generar alertes immediates quan es detecten situacions de risc, com ara distraccions prolongades o signes de fatiga.

2. Millora de la conducció

En correlacionar comportaments del conductor amb esdeveniments del vehicle, és possible identificar patrons i millorar hàbits de conducció.

3. Formació personalitzada

Les dades permeten dissenyar programes de coaching específics per a cada conductor basats en situacions reals.

4. Optimització de l’operació

Es poden ajustar rutes, torns o condicions de treball en funció dels nivells de fatiga o risc detectats.

Un equilibri clau: tecnologia, regulació i privacitat

El desplegament d’aquestes solucions no està exempt de reptes. Un dels més rellevants és el compliment normatiu.

La regulació europea estableix requisits clars:

• No utilitzar biometria per identificar persones
• Minimitzar la captació i l’emmagatzematge de dades
• Garantir la privacitat des del disseny

A més, normatives com la Llei d’intel·ligència artificial o la NIS2 introdueixen noves exigències en intel·ligència artificial i ciberseguretat.

Això implica que les solucions s’han de dissenyar no només per ser eficaces, sinó també ètiques, segures i transparents.

Reptes tecnològics: cap a sistemes més robusts

Tot i que la tecnologia ha avançat significativament, encara hi ha desafiaments importants:

• Fiabilitat en condicions reals (il·luminació, oclusions, vibracions)
• Reducció de falsos positius
• Adaptació a diferents perfils de conductor
• Limitacions de computació en sistemes embarcats

Per superar-los, la tendència apunta cap a:

• Fusió sensorial (combinació de càmeres i radar)
• Models d’IA optimitzats per a informàtica a la perifèria
• Arquitectures més integrades i escalables 
  

Una oportunitat per transformar el transport públic

La integració de sistemes in-cabin amb plataformes de gestió de flotes no és només una evolució tecnològica, sinó un canvi de paradigma.

Permet passar d’un enfocament reactiu a un de proactiu i basat en dades, en què la seguretat, l’eficiència i l’experiència de l’usuari estan connectades.

En aquest escenari, empreses com GMV aporten la seva experiència en transport, intel·ligència artificial i sistemes embarcats per desenvolupar solucions capaces de:

• Millorar la seguretat viària
• Reduir costos operatius
• Optimitzar l’experiència del passatger
• Impulsar una mobilitat més sostenible

La seguretat en el transport públic està entrant en una nova era en què la tecnologia permet comprendre millor el que passa dins del vehicle i actuar en conseqüència.

La clau ja no consisteix només a detectar riscos, sinó a entendre’ls en el seu context i convertir-los en accions concretes.

Autor: Carlos Busnadiego