Amir Hever, Co.

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Amir Hever é CEO e cofundador da UVeye, uma startup de visão computacional de aprendizagem profunda que está estabelecendo o padrão global para inspeção de veículos com detecção de anomalias rápida e precisa para identificar problemas ou ameaças enfrentadas pelas indústrias automotiva e de segurança. UVeye é o terceiro empreendimento da Hever. Anteriormente, ele ocupou o cargo de vice-presidente de P&D na Visualead, que foi adquirida pela Alibaba.

Você poderia compartilhar a história de como você co-fundou a UVEye com seu irmão?

A UVeye foi fundada em 2016 depois que meu irmão, Ohad, e eu entramos em uma instalação sensível em Israel e vimos um segurança inspecionar nosso veículo com um espelho. Ambos entendemos que deveria haver uma maneira melhor de procurar bombas e outras ameaças à segurança que possam estar escondidas sob os veículos. Levamos alguns meses para montar um scanner da parte inferior da carroceria por onde os veículos passam e – usando visão computacional e algoritmos de aprendizagem profunda – poderia detectar qualquer modificação no material rodante e sinalizar qualquer coisa que não deveria estar sob o carro.

Quais são as diferentes tecnologias de aprendizado de máquina e visão computacional usadas?

Utilizamos uma combinação personalizada de algoritmos proprietários, arquitetura em nuvem, inteligência artificial, aprendizado de máquina e tecnologias de fusão de sensores. Nossos algoritmos trabalham na segmentação semântica, aprendendo diferentes padrões visuais como ferrugem, vazamentos, diferenças de textura, cor ou tamanho, e alertando sobre possíveis anomalias. Veja os amassados ​​no painel da carroceria, por exemplo; Para fornecer aos algoritmos as melhores imagens 3D, precisamos criar uma visão estéreo de um determinado dano captado por diversas câmeras. O mesmo vale para pneus e outras áreas externas do carro.

Quais foram alguns dos primeiros casos em que este produto foi usado e por que era uma opção superior?

Começamos instalando nossa solução em instalações de alta segurança, como aeroportos, portos marítimos, bancos, bases militares, postos de controle, alfândegas e muito mais, em todo o mundo. A demanda foi imediata porque os benefícios foram incríveis. Um guarda não precisaria mais se expor ao perigo e aos elementos que tentam encontrar manualmente bombas, armas ou drogas - agora eles poderiam sentar-se em uma área protegida com apenas uma tela com as barreiras e portões fechando automaticamente se houvesse uma anomalia ou potencial ameaça detectada. Nossa tecnologia se destacou porque somos a única com recursos de detecção automática que não precisa comparar uma imagem de referência ou já viu aquele modelo de carro antes. Também éramos a única empresa a criar uma impressão digital única para cada veículo que passava e podíamos sinalizar um carro como suspeito de acordo com diferentes parâmetros no material rodante – ou seja, mesmo que a matrícula fosse alterada, poderíamos identificá-lo.

Você poderia compartilhar algumas ideias sobre quando vocês dois perceberam que o sistema de inspeção de veículos rodantes seria ideal para inspecionar carros quanto à segurança e defeitos?

Duas coisas aconteceram em paralelo. A primeira foi que começamos a receber alertas falsos positivos que eram problemas mecânicos, como vazamentos de óleo. Percebemos que além de detectar sacos plásticos, IEDs e armas, estávamos na verdade encontrando outras anomalias. A segunda coisa que aconteceu nessa altura foi que três fabricantes de automóveis europeus nos abordaram quase ao mesmo tempo. Foi então que entendemos que poderíamos usar a mesma tecnologia e abordagem para realizar uma inspeção automotiva de 360 ​​graus, encontrando problemas mecânicos e de segurança. No início, o principal caso de uso estava na linha de montagem e nas fábricas para garantia de qualidade. A partir daí, começamos a adicionar mais câmeras e dispositivos de digitalização para observar o veículo e escanear seus pneus usando visão computacional e imagens de alta resolução, o que realmente melhora a experiência do cliente e a transparência.

Que tipos de problemas foram detectados inicialmente no sistema de material rodante?

Peças quebradas ou ausentes em qualquer área, vazamentos de óleo ou outros fluidos, problemas de exaustão, tendências de ferrugem, áreas de ferrugem severa e proteções quebradas. Agora também procuramos caixas de baterias EV quebradas.