DataFromSky può essere abbastanza accurato per le tue applicazioni?

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Ecco la risposta nel nostro nuovo articolo…Fin dall’avvio di DataFromSky abbiamo collaborato attivamente con gli accademici per analizzare il traffico e progettare sistemi di trasporto più sicuri per un futuro migliore.

Dietro lo sviluppo del processo di estrazione e analisi delle traiettorie dei veicoli, ottenibili tramite video aerei, cerchiamo anche di analizzare l’accuratezza del nostro metodo. In collaborazione con la facoltà di Tecnologia dell’Informazione e la facoltà di Ingegneria Civile alla Brno University of Technology, stiamo lavorando per analizzare la precisione della stima della posizione dell’oggetto e dell’ accuratezza delle traiettorie estratte e le loro proprietà nel caso in cui vengano stimate da UAV che volano basso (vedi le nostre notizie di un anno fa).

L’anno scorso abbiamo sviluppato un tool per valutare la precisione dell’algoritmo per la stima del posizionamento dell’oggetto simile a quello utilizzato in DataFromSky. Abbiamo utilizzato questo tool per la verifica dell’accuratezza della stima della posizione dell’oggetto partendo da immagini aeree catturate da un drone in diversi scenari e comparando i risultati con i dati spaziali raccolti con un sensore GPS a grado industriale. Una parte di questa ricerca e dei suoi risultati è stata pubblicata recentemente in una pubblicazione speciale di Unmanned Aerial Vehicles nel giornale scientifico sottoposto a peer-review International Journal of Transportation Science and Technology ed è già disponibile per l’anteprima pre-stampa al seguente link:
http://dx.doi.org/10.1016/j.ijtst.2017.02.002

L’articolo fornisce un approfondimento nella natura dell’accuratezza della stima della posizione e le proprietà dell’incertezza della propagazione attraverso l’algoritmo, tenendo in considerazione i diversi aspetti della videocamera, del luogo e la loro impostazione. Il contributo che offre l’articolo è quello di fornire uno strumento di guida per scegliere propriamente ed impostare la posizione del drone e della videocamera per raggiungere la precisione desiderata per la stima della posizione di un oggetto nel contesto del traffico precedente alla cattura del contesto stesso.

Figura: “Visualizzazione spaziale dell’errore in metri risultante dalla stima della posizione e causato dalla deformazione non-lineare, in tutto il campo visivo della telecamera. Le 4 croci rosse rappresentano i punti di riferimento. La videocamera è situata alla posizione (0, 0, 100) [m] guardando direttamente verso il basso.”