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IoT & Redes   Solução de Smart Mobility testada em Milão
O projeto vai testar em cenário real um sistema que usa inteligência artificial para determinar o tipo de veículo e o número de ocupante automaticamente e em tempo real, identificando padrões de tráfego de forma a desenvolver políticas de sustentabilidade. 01-09-2017



A Indra, uma das principais empresas globais de consultoria e tecnologia, lidera o projeto europeu de I+D+i BeCamGreen, que tem como objetivo desenvolver uma solução, baseada em visão e inteligência artificial e em big data, que contribua para reduzir o tráfego, especialmente de veículos com apenas um ocupante, e promover novas políticas de mobilidade sustentável.

Este projeto de Inovação no âmbito das cidades digitais é financiada e realiza-se no seio da EIT Digital, uma organização líder na Europa para a transformação digital vinculada à Comissão Europeia, e conta com a participação da Universidade Politécnico de Milão. O Projeto pretende aproveitar investigações prévias para aperfeiçoar e testar num cenário real com circulação um produto totalmente comercializável e único no mercado, que permite identificar de forma automática, em tempo real e com uma elevada precisão o tipo de veículo que circula por uma via e o número de ocupantes, tanto nos bancos da frente como nos de trás.

A solução permitirá às autoridades municipais e outros gestores de infraestruturas de transporte, tais como concessionárias de estradas ou estacionamentos, identificar os padrões de mobilidade e estabelecer estratégias e políticas que reduzam o congestionamento do trânsito, dêem prioridade e fomentem o uso do transporte público, os veículos partilhados e de baixas emissões, com a consequente melhoria da circulação, da qualidade do ar e dos níveis de ruído.

A identificação precisa e automática de veículos e ocupantes, combinada com o processamento e análise de dados vai facilitar um conhecimento mais profundo do tráfego, a aplicação de descontos ou penalizações; tarifas variáveis, por exemplo em estacionamentos ou portagens; ou restrição de acesso a determinadas vias, especialmente nos centros urbanos, em função dos passageiros ou do tipo de veículo, matrícula, etc. Também irá contribuir para promover entre os cidadãos o uso do transporte colectivo, os veículos partilhados, de baixa emissão, estacionamentos dissuasores, etc.

Actualmente, a implementação deste tipo de medidas implica que para o seu cumprimento e detecção das infrações exista uma vigilância e controlos dissuasores por parte das autoridades de tráfego, o que torna a sua a ampliação complexa e pouco efectiva e fiável. O projeto BeCamGreem pretende culminar o desenvolvimento de um produto comercial automático, fiável e com um custo razoável para responder a uma necessidade real do mercado, tendo em conta que se trata de uma solução que começa a ser requisitada em concursos para auto-estradas em países como os Estados Unidos, que facilita a criação de vias especiais para determinados veículos e o desenvolvimento de estratégias de restrição de tráfego que estão a ser implementadas em várias cidades europeias.

Visão artificial, deep learning e análise multiespectral



O BeCamGreem vai desenvolver uma solução automática e não intrusiva graças à aplicação das últimas tecnologias de big data, visão artificial, deep learning e análise multiespectral.

A Indra vai trabalhar na evolução de algoritmos de processamento de imagens para deteção de pessoas e detecção facial desenvolvidos em projectos de I+D+i anteriores nos quais a empresa participou, como por exemplo o DAVAO. Para atingir a máxima precisão a empresa vai incorporar equipamentos de videovigilância melhores e vai combinar estes algoritmos com outros novos que se vão desenvolver no projecto para o processamento de imagens em tempo real. Também se vai incluir na solução a análise multiespectral, que permite detectar a pele humana para evitar as detecções falsas e erros, diferenciando por exemplo, um boneco ou outro tipo de simulações. O objetivo é incorporar a última tecnologia, tanto em hardware como em software, para aumentar a precisão do sistema e reduzir os custos de investimento e operação dos potenciais clientes.

Por sua vez, a Universidade Politécnico de Milão vai trabalhar no desenvolvimento de um motor de big data para detetar e prever o estado do trânsito utilizando e integrando em tempo real informação de todo o tipo de sensores de IoT, redes sociais, diferentes tipos de opem data e do próprio subsistema de visão desenvolvido no projecto. Este motor de macro dados em tempo real vai facultar informação valiosa que ajudará os gestores a tomar decisões, validar e melhorar as suas estratégias de gestão da mobilidade.




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