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Nuova funzione: traiettoria a colori basata sulla matrice O/D

Siamo molto felici di annunciare una nuova funzione: la colorazione delle traiettorie in funzione della matrice O/D. Questa nuova funzionalità completa il tema della colorazione delle O/D: ora è possibile selezionare i colori per differenziare sia le spire sia traiettorie individuali.

Un’altra buona notizia è stata pubblicata recentemente da DroneDeply presentando il report Commercial Drone Industry Trends. Com’era prevedibile, la crescita è esponenziale. Le loro ortofoto carte sono fondamentali per il loro successo ma la crescita si sta rivelando anche in altri settori.

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L’università Tecnica Nazionale di Atene esegue una ricerca sui PTW usando DataFromSky

Il candidato PhD Emmanouil Barmpounakis ed il suo supervisore John Golias e Eleni Vlahogianni del Dipartimento di Ingegneria e Pianificazione dei Trasporti alla National Technical University of Athens stanno usando DataFromSky per studiare il fenomeno dei sorpassi dei veicoli a due ruote motorizzati (Powered Two Wheelers’ PTW) secondo i principi della Teoria dei Giochi:

Si presume che sia i guidatori dei PTW che i conducenti dei veicoli superati prendano le proprie decisioni in maniera razionale al fine di ottenere il miglior risultato nei loro spostamenti pendolari in ambito urbano. Le strategie adottate possono essere cooperative o meno in base alle scelte di entrambi gli utenti, nel rispetto della distanza di sicurezza mantenuta nei confronti del mezzo seguito. Dal momento che i PTW non seguono traiettorie “ortodosse”, specialmente nelle arterie urbane, avere a disposizione i dati reali risulta essere essenziale, e in questo DFS viene in aiuto!

Siamo sempre alla ricerca di partners appartenenti alla sfera accademica. Sei un ricercatore nei settori del Traffico o dell’Ingegneria Civile? Non esitare a contattarci!

Questo video è un estratto e non presenta motocicli. E’ possibile osservare alcune nuove funzionalità del Viewer: una mappatura cromatica delle accelerazioni laterali, la misurazione istantanea delle distanze e una sagoma di prova in forma di parallelepipedo.

Le mappe cromatiche di sovrapposizione sono uno strumento completamente nuovo: quando vengono attivate è possibile configurarle a seconda della scala dei valori da visionare. Attualmente, è inoltre possibile selezionare la caratteristica da mappare tra la velocità, l’accelerazione e la densità dei veicoli presenti. Allo stesso modo, i colori delle mappe e i valori dei dati analizzati sono configurabili.

Riferimenti:

  1. Barmpounakis, Emmanouil N., Eleni I. Vlahogianni, and John C. Golias. “A Game Theoretic Approach to Powered Two Wheelers Overtaking Phenomena.” Transportation Research Board 94th Annual Meeting. No. 15-1425. 2015.
  2. Barmpounakis, E.N., Vlahogianni, E.I., & Golias, J.C. (2016). Intelligent Transportation Systems and Powered Two Wheelers Traffic, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 17(4), 908-916. http://doi.org/10.1109/TITS.2015.2497406
  3. Barmpounakis, E. N., E. I. Vlahogianni, and J. C. Golias. “Vision-based multivariate statistical modeling for powered two-wheelers maneuverability during overtaking in urban arterials.” Transportation Letters: The International Journal of Transportation Research (2015): 1942787515Y-0000000020
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Excel rapporti

Vorremmo annunciare una grande novità: i reports di output dei dati possono finalmente essere aperti con l’editor di fogli di calcolo più diffuso di tutti i tempi (fino ad ora). Ebbene sì, Viewer può ora esportare un foglio di Excel con l’elenco completo di tutte le possibili informazioni, dai movimenti di svolta all’immagine delle annotazioni. Se non si utilizza Excel, non vi è alcuna ragione di essere tristi – i reports sono completamente leggibili anche in LibreOffice e nella maggior parte degli altri editor di fogli di calcolo.

A titolo di esempio, ecco un video da Expo Milano, non esattamente dell’esposizione ma di una rotatoria nelle vicinanze, con una ripresa effettuata durante un pomeriggio. Questo è un altro video girato dalla sommità di un edificio, questa volta con un angolo molto ristretto (un ramo della rotatoria risulta essere completamente nascosto alla vista); come si può facilmente vedere, la rotonda è interessata da una rilevante congestione di traffico nei primi minuti del filmato.

Il videoclip di seguito riportato è un breve estratto del filmato totale, il quale include invece oltre 1600 veicoli che sono transitati nell’area. In ogni caso, siete invitati a prendere visione di come si presenta report di Excel del suddetto caso studio:

XLSX Excel report del video

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Nuove proprietà in arrivo

Bounding boxes mockup

Desideriamo condividere un paio di proprietà interessanti che verranno introdotte su DataFormSky molto presto. Attualmente, DataFormSky identifica i veicoli solamente come punti; questo deriva dalla particolare tecnologia che abbiamo scelto di utilizzare. Tuttavia, ciò si traduce in uno svantaggio notevole: non è possibile identificare la reale distanza tra i veicoli.
A proposito, ci auguriamo di poter dare il nostro contributo a molte applicazioni che invece avrebbero bisogno di misurare con precisione le distanze a partire dai limiti delle sagome reali dei mezzi, non solo considerandoli come un punto ideale. Dopo questa introduzione, non dovrebbe sorprendervi sapere che stiamo appunto lavorando al rilevamento dei veicoli in forma di parallelepipedi. Ciò consentirà una misurazione nettamente più precisa dei gap, anche al fine di eseguire valutazioni sulla sicurezza stradale.

Un altro miglioramento in programma riguarda l’ aggiunta di funzioni per la privacy. Come potete immaginare, la registrazione aerea nelle aree urbane prevede l’esposizione di molte aree che si presume invece rimangano nascoste alla vista. Per proteggere la privacy, DataFormSky consentirà la demarcazione delle zone di offuscamento o di esclusione.

Speriamo di mettere in pratica in breve tempo questi aggiornamenti, quindi rimanete sintonizzati per nuove versioni!

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Nuova versione del Viewer

Abbiamo una nuova versione del Viewer! È possibile scaricarla dalla home page, o utilizzare questo link diretto. L’elenco delle differenze è lungo, perciò cerchiamo di dare un’occhiata a ciascuna delle principali novità.

Gate angular sensitivity illustration

Sensibilità angolare delle spire virtuali

Le spire virtuali possono contare gli oggetti e filtrarli in base alla loro tipologia. Quando abbiamo dovuto far fronte alla sovrapposizione di più traiettorie provenienti da diverse origini, abbiamo aggiunto il concetto di direzionalità della spira. Talvolta, tuttavia, gli oggetti provengono caoticamente da tutte le direzioni, come ad esempio i pedoni. Come fare quindi?

Ora abbiamo aggiunto una nuova impostazione per le spire, con la quale è possibile selezionare l’angolo al di sotto del quale gli oggetti devono provenire per essere conteggiati. Se la loro direzione cade al di fuori di questo intervallo angolare, la spira non li registra. Grazie a questa funzionalità è quindi possibile gestire un livello più complesso di disordine e di incertezza, dando quindi la possibilità agli utenti di analizzare tali comportamenti.

Sulla destra si può vedere un’immagine esplicativa. Entrambe le spire hanno l’impostazione di direzionalità. Il ‘gate’ di ingresso 15 ha una sensibilità angolare di 90 gradi, mentre il ‘gate’ di uscita 7 presenta sensibilità angolare di 15 gradi. Senza direzionalità, i coni che raffigurano gli intervalli angolari sarebbero su entrambi i lati. Si noti che un angolo di 90° significa un angolo retto sia sulla sinistra che sulla destra: un ‘gate’ bidirezionale con tale angolo accetta quindi 180° su entrambi i lati, ovvero 360°, senza discriminare alcuna traiettoria che lo attraversi.

Misurazione della distanza

Misurazione della distanza

Ora, gli utenti di DataFromSky Viewer possono misurare le distanze esatte tra due o più punti anche se non vi è nessuna strada esistente. Questa funzione è particolarmente utile per l’ingegneria del traffico. Per iniziare a utilizzare il nuovo strumento di misurazione della distanza, fare click con il tasto destro del mouse su un punto qualsiasi dell’immagine e selezionare “Aggiungi punto”; dopo aver definito un secondo punto sull’immagine con la stessa procedura, si potrà leggere la distanza tra essi.

La precisione ottenibile dipende dalla qualità del procedimento di geo-registrazione, ma è spesso inferiore a 40 centimetri. Le distanze sono mostrate in metri. È inoltre possibile aggiungere più punti per misurare le distanze tra di loro. Se si commette un errore, è sufficiente selezionare il punto e trascinarlo nella giusta posizione.

Difference between detected and actual vehicle center

Proiezione del centro del veicolo

Questa non è una caratteristica del Viewer, ma l’ennesima buona notizia, quindi eccola! L’abbiamo silenziosamente aggiunta durante questi ultimi mesi e ci siamo dimenticati di descriverla. Ora è possibile proiettare il punto di definizione del veicolo sul terreno. Tipicamente, tali punti si trovano nel centro visivo, che spesso non corrisponde con il centro effettivo del veicolo. Questa può non sembrare una grande differenza, ma abbiamo notato sfasature comprese tra 0,2 e 1 metro a causa di ciò! Ancora più importante, questo errore non è distribuito omogeneamente, tranne che per veicoli della stessa altezza situati nello stesso luogo. Dal momento che abbiamo meticolosamente corretto la prospettiva e altri fattori, perdere così tanta precisione non era accettabile – soprattutto ora che abbiamo iniziato un lavoro sistematico sulla precisione e la quantificazione degli errori con l’obiettivo di migliorare i nostri standard.

Miglioramenti sulla velocità di upload e di riproduzione

La velocità è un requisito che si dà per scontato dai moderni computer e software. Essa, tuttavia, non è sempre garantibile quando si trattano molti dati visivi, come nel nostro caso, ma non sarà per sempre un problema! Ora che stiamo lavorando su (e con) Viewer in modo meticoloso, ci siamo concentrati anche sulla velocità. Che ci crediate o no, l’invio di numeri per mostrare la lista dei veicoli si è rivelato essere un peso. Un’altra cosa che ha finito per rivelarsi significativamente più veloce è disegnare tutte le linee, le forme, le note e i riquadri dei testi direttamente sul video. Oltre a ciò, abbiamo cambiato molto il funzionamento interno del Viewer.

Siamo sicuri che vi piacerà come il Viewer si sia velocizzato rispetto a prima!

Altro

Oltre alle correzioni ed alle novità visibili, molti bug sono stati risolti.

Il link di download predefinito è per Windows a 64 bit. Se avete bisogno di una versione a 32 bit, potete trovarla qui.

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(English) Vehicle classification

Ci spiace, ma questo articolo è disponibile soltanto in Inglese Americano.

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