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DataFromSky partecipa alla conferenza TIS ROMA 2017

DataFrormSky parteciperà all’ International Congress on Transport Infrastructure and Systems (TIS) che si terrà a Roma dal 10 al 12 Aprile! Avrai la possibilità di vedere DataFromSky in azione e valutarne le potenzialità. Non esitare e partecipa alla conferenza TIS di Roma per saperne di più!

Uno degli argomenti principali che verranno discussi durante la conferenza sarà il problema delle emissioni causate dal traffico e il loro impatto sulla salute dell’uomo.La Commissione Europea sta preparando una strategia per il trasporto pulito che dovrebbe diventare effettiva dopo il 2020 ed è in conformità con la proposta di strategia per il trasporto a basse emissioni.L’attenzione rivolta a questo argomento è dovuta all’aumento dell’inquinamento dell’aria nelle città causato in buona parte (più di un terzo) dal trasporto stradale, che contribuisce anche alla creazione dei gas serra. Al giorno d’oggi il trasporto concorre per una quota pari al 23% alla creazione di gas serra (secondo i dati raccolti dall’EUROSTAT).

Ciò che presenteremo al Congresso, è il possibile approccio per risolvere questo importante tema utilizzando i dati ottenuti con il software DataFromSkyper la modellazione dell’intensità del traffico e delle emissioni che lo stesso genera.Questo strumento utilizza le informazioni reali sul traffico relative all’area monitorata, come il tipo di veicoli di passaggio, la velocità, il profilo di accelerazione e la densità di traffico. Utilizzando i suddetti dati l’applicazione del software DataFromSkysi può sfruttare per misurare il carico di emissioni. Lo scopo è quello di creare uno strumento di supporto per il controllo del traffico, aspetto in accordo con il concetto di Smart City e che conduce alla riduzione delcarico di emissioni generato dal traffico. Collaboriamo attivamente a questo progetto con i migliori ricercatori dell’ Institute of Forensic Engineering della Brno University of Technology (dott. Ing. Vladimir Adamec, Csc. & Ing. BarboraSchullerova, Ph.D.). Questa problematica apre le porte a ulterioristudied implementazioni nelle ricerche sul traffico.

Tra i partecipanti alla conferenza ci sarà Andrea Marella, ingegnere pressoTrafficlab, il nostro service partnerin Italia. La sua ricerca “Implementazione dei modelli di simulazione del traffico con il monitoraggio aereo” descrive il metodo da adottare per ottenere sia un set di dati complesso della matrice OD, sia dati dettagliati riguardo il comportamento degli utenti che permettono di definire uno specifico scenario di simulazione. In questa ricerca è stato coinvolto e utilizzato anche il tool di DataFromSky(lo strumento, il software).

Il programma completo della conferenza e la lista dei partecipanti è disponibile qui.

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DataFromSky può essere abbastanza accurato per le tue applicazioni?

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.”

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DataFromSky Webinar

Il nostro gruppo di DataFromSky ha elaborato diverse iniziative, tra cui i webinars per i nostri clienti, potenziali clienti e per i collaboratori.

Ci piacerebbe entrare maggiormente in contatto con voi, perciò abbiamo deciso di condividere le nostre conoscenze e informazioni in una modalità diversa, cioè attraverso seminari online, dove tutti possono partecipare e contribuire al dibattito.

Agenda dei seminari online di DFS
– Introduzione del progetto
– DataFromSky Viewer – tool per l’interpretazione avanzata dei dati di traffico
– DataFromSky Traffic drone & Traffic Balloon – hardware speciali per una raccolta precisa dei dati
– Dimostrazioni pratiche dell’applicazione di DataFromSky nelle analisi di traffico
– Ricerca & Sviluppo – rilevamento degli incidenti più vicini, dati di traffico in tempo reale
– Discussione

I webinars sono aperti e fortemente raccomandati per chiunque sia interessato a saperne di più su DataFromSky!

L’unica cosa che dovete fare per partecipare al seminario online è inviare la registrazione via email all’indirizzo: webinar@datafromsky.com. Per favore segnalate i giorni più comodi per voi. Successivamente sarà inviata al vostro indirizzo email la conferma con le specifiche della data e dell’orario del webinar.
Un seminario online ha una durata di circa mezz’ora e ogni sessione può avere un massimo di 7 partecipanti. I primi webinars inizieranno il 01.03.2017!

Non esitate a partecipare al nostro seminario online per scoprire di più sulle caratteristiche più interessanti di DataFromSky.

Siamo impazienti di connetterci con il DFS WEBINAR!

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Telecamera su un Pallone aerostatico per studiare il traffic nel centro di Alba

Analisi dei flussi, velocità e punti critici nel centro di Alba
“DataFromSky”. Ovvero, dati che arrivano dal cielo attraverso le riprese di una telecamera piazzata su un pallone aerostatico. Non era difficile avvistarne uno in questi giorni nella zona industriale di corso Asti, dove il Comune ha affidato un incarico allo studio cittadino “Alba Traffic Lab” per l’analisi del traffico e della vialibilità della’alto.
“Si tratta di verifiche che abbiamo chiesto di fare in vista di un adeguamento della pianificazione in materia di commercio” confermano dagli uffici comunali. I risultati sono al momento in elaborazione. “Abbiamo realizzato alcuni video aerei a un’altezza di circa 50/60 metri – spiega l’ingegnere, Andrea Marella dello studio Alba Traffic Lab. – I risultati sono davvero incredibili, essendo possibile osservare il traffico da una diversa prospettiva.” E spiega: “Si tratta di una metodologia messa a punto circa tre anni fa, che permette di analizzare i movimenti dall’alto senza interferire nei dati sensibili, ottenendo indicazioni con cui, attraverso la rielaborazione del nostro software, si puòarrivare a osservare il numero delle auto in circolazione, i flussi, le direzioni, la velocità, eventuali punti di conflitto.”

Individuare soluzioni
La telecamera che realizza i filmati è attaccata a un pallone aerostatico gonfiato a elio. Marella: “Non utilizziamo droni, per cui è molto difficile avere i permessi. Lavoriamo in questo modo, ormai da tempo, con le società autostrade, i centri commerciali e le amministrazioni comunali e i risultati sono molto soddisfacenti, grazie a una visione piu ampia che permette di segnalare eventuali situzioni critiche e come risolverle.”


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DataFromSky & COWI – Analisi di traffico a Copenaghen

DataFromSky, in collaborazione con COWI, sta sviluppando una nuova tipologia di analisi del traffico in Danimarca. Come in tutte le grandi città, anche a Copenaghen è presente un enorme accumulo di traffico in ingresso e in uscita ogni giorno. Questo porta ad avere una situazione di congestione e ad una continua ricerca sulla mobilità in questo contesto. A Copenaghen circa il 50% degli spostamenti pendolari avviene utilizzando la bicicletta. Ciò comporta la presenza di numerosi potenziali conflitti tra biciclette e automobili e anche la difficoltà nel distribuire lo spazio della carreggiata tra le diverse modalità di trasporto. Specialmente in certe zone, dove lo spazio disponibile è scarso. Prendendo in considerazione uno di questi posti, chiamato “Christmas Moellers Plads”, un incrocio complesso che connette il centro di Copenaghen e le isole Amager, COWI ha ottenuto una visuale completa di 4 ore di passaggio del traffico, compreso quello su due ruote (ciclisti e motociclisti) e le loro interazioni; questo è stato possibile attraverso l’utilizzo di un UAV specializzato e di DataFromSky. I dati estratti costituiscono il presupposto per cercare soluzioni nuove che porteranno gli utenti coinvolti a spostarsi al meglio.

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Trasformare video aerei in conoscenza

DataFromSky è una soluzione unica per le analisi in movimento da video aerei. La capacità di rilevare, tracciare e classificare gli oggetti in movimento da video aerei, catturati da droni, telecamere fisse o altre sorgenti video, apre a nuove possibilità nel campo del monitoraggio del traffico. La tecnologia interna è sotto continuo sviluppo e cresce di efficienza ogni giorno attraverso l’integrata capacità di imparare dai propri errori. Siamo lieti di annunciare che è stato fatto un significante passo avanti verso una maggiore precisione, grazie alla complessa integrazione nella struttura di DataFromSky con le reti neurali profonde (deep neural). Le nostre reti neurali crescono con oltre un milione di esempi per 24 ore al giorno. La qualità è già abbastanza impressionante ora!

Il nostro strumento, DataFromSky Viewer per l’interpretazione delle traiettorie, è stato rilasciato con nuove funzionalità. La nuova versione estrae parametri che sono spesso molto difficili da ottenere, come gap critico (gap time), tempo di immissione (follow-up time), mappe di densità e classificazione dei veicoli. Siamo consapevoli della potenzialità dei dati e siamo in grado di ottenere e, di conseguenza, collaborare, attraverso i nostri strumenti, con i ricercatori sul traffico e gli ingegneri dei trasporti di tutto il mondo. Il video qui sotto dimostra le nuove funzionalità del nostro strumento DataFromSky Viewer. Dateci un’occhiata!

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Trasformare video aerei in conoscenza

DataFromSky è una soluzione unica per le analisi in movimento da video aerei. La capacità di rilevare, tracciare e classificare gli oggetti in movimento da video aerei, catturati da droni, telecamere fisse o altre sorgenti video, apre a nuove possibilità nel campo del monitoraggio del traffico. La tecnologia interna è sotto continuo sviluppo e cresce di efficienza ogni giorno attraverso l’integrata capacità di imparare dai propri errori. Siamo lieti di annunciare che è stato fatto un significante passo avanti verso una maggiore precisione, grazie alla complessa integrazione nella struttura di DataFromSky con le reti neurali profonde (deep neural). Le nostre reti neurali crescono con oltre un milione di esempi per 24 ore al giorno. La qualità è già abbastanza impressionante ora!

Il nostro strumento, DataFromSky Viewer per l’interpretazione delle traiettorie, è stato rilasciato con nuove funzionalità. La nuova versione estrae parametri che sono spesso molto difficili da ottenere, come gap critico (gap time), tempo di immissione (follow-up time), mappe di densità e classificazione dei veicoli. Siamo consapevoli della potenzialità dei dati e siamo in grado di ottenere e, di conseguenza, collaborare, attraverso i nostri strumenti, con i ricercatori sul traffico e gli ingegneri dei trasporti di tutto il mondo. Il video qui sotto dimostra le nuove funzionalità del nostro strumento DataFromSky Viewer. Dateci un’occhiata!

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Collaborazione con Elistair – soluzione vincolata per droni

Siamo orgogliosi di annunciare la nostra collaborazione con Elistair, azienda francese che ha sviluppato una soluzione vincolata con alimentazione per i droni. Attraverso questa partnership, possiamo rivendere una soluzione per il monitoraggio e l’analisi di oggetti in movimento da una nuova prospettiva. Abbiamo creato un accesso unico ad infinite potenzialità per monitoraggi aerei, per enti pubblici e privati (monitoraggio di traffico, sistemi di sicurezza, etc.)

Abbiamo insegnato ai droni a vedere e a capire le immagini!

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DataFromSky al seminario in Liberec – Reti neurali profonde

È stato recentemente organizzato dall’Università tecnica di Liberec un convegno dal titolo: Metodi innovativi per il riconoscimento dell’immagine e metodi di processamento. Lo scopo del convegno è stato offrire una visione nelle applicazioni per l’industria nel processamento delle immagini, fuori dalla sola ricerca scientifica.

Adam

Abbiamo presentato i principi del rilevamento e della classificazione dei veicoli da video aerei usando le reti neurali profonde. Come si può immaginare, le reti neurali profonde sono parte integrante della piattaforma DataFromSky e sono usate in molte sotto-attività nella soluzione di DataFromSky. Se si desidera approfondire il magico mondo, si può scaricare la presentazione (PDF, 2 MB) e/o contattarci.

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Precisione ed errore – il modello e le misurazioni

Se ci seguite da un po’ di tempo avrete probabilmente notato che finora non abbiamo mai fornito alcun dato preciso riguardo alla precisione e agli errori delle nostre misure. Ciò nonostante, sappiamo bene che un prodotto che si propone di estrapolare dati quantitativi senza mai definire l’accuratezza con cui li ricava, è quantomeno sospetto. Perciò, ora non dovrebbe stupirvi venire a conoscenza del fatto che stessimo anche lavorando per darvi una risposta in merito a questo aspetto.

Cosa abbiamo fatto? Ci siamo impegnati a creare un modello dell’intero processo utilizzato per generare i nostri dati, e stiamo attualmente lavorando su una serie di misurazioni che ci permettano di validarlo.

Modello

Abbiamo costruito un modello matematico che comprendesse l’intera procedura di elaborazione da cui otteniamo i dati. Questo comprende la realtà fisica dell’obiettivo, un sistema ottico completo e un’elaborazione digitale. Le seguenti fonti d’errore sono state tenute in conto:

  • Errori nella localizzazione del punto di riferimento (in metri);
  • Incertezza nei pixel del punto di riferimento (in pixels);
  • Parametri intrinseci della camera (in pixels);
  • Incertezza nei pixel dell’obiettivo (in pixels);
  • Turbolenza dell’aria (in pixels – incluse l’incertezza nei pixel dell’obiettivo/del punto di riferimento);

Attraverso questo modello siamo in grado di combinare tra loro molte variabili di setup – precisione raggiunta, distanza, area coperta, angolo d’incidenza, distanza inclinata,… – e i risultati ottenuti sono molto incoraggianti! La figura riportata di seguito mostra la potenziale estensione dell’area d’indagine utilizzando una camera 4k, in funzione dell’angolo d’incidenza e della distanza inclinata, assumendo un errore massimo di 0,5 metri:

Accuracy for a 4k camera, depending on incidence angle and slant range

Cosa si può leggere dal grafico? Si osserva come l’angolo d’incidenza pari a 40° rappresenti un valore massimo, ragionevolmente da non superare. Una distanza inclinata di 140 metri a 0° di incidenza (cioè esattamente sopra al baricentro dell’area d’indagine) fornisce invece il miglior risultato in estensione. Nel caso di utilizzo di una camera HD, l’area d’indagine si riduce invece a un quarto rispetto a quella in 4k, e l’altezza zenitale ottimale risulta dimezzata a 70 metri.

Possiamo inoltre sovrapporre le curve di precisione risultanti dal modello su immagini reali, ossia visualizzare l’accuratezza raggiungibile direttamente sulle immagini. Speriamo anzi di poter presto integrare questa funzione nel Viewer di DataFromSky, in modo da darvi la possibilità di verificarlo voi stessi. Per il momento, abbiamo utilizzato quest’immagine dal video di Randers in Danimarca (in HD). I numeri visualizzati rappresentano l’errore in metri, con le relative isolinee. Lo stesso video, ma girato in 4k, avrebbe invece prodotto metà dell’errore.

Achieved accuracy example in a real scene

Validazione delle misure

Al fine di validare il modello, abbiamo effettuato una serie di misurazioni in un’area che abbiamo individuato vicino Popice, un piccolo paese della Moravia meridionale conosciuto per i suoi vigneti.

Popice area used for measurements

Qui abbiamo posizionato una griglia regolare costituita da 64 punti di riferimento, posizionati 8×8 a formare uno schema quadrato di 100 m di lato. I punti sono stati fissati attraverso l’impiego di un GPS professionale in modalità differenziale, raggiungendo una precisione di posizionamento di circa 5 cm.

Split picture: Calibration landmark, Jiří Apeltauer holding the gps receiver

A questo punto abbiamo utilizzato un drone, col quale è stato girato un video aereo dell’area marcata, ovviamente in 4k. Nell’immagine seguente, presa da ovest rispetto all’area d’indagine, è riportata la traiettoria percorsa dal drone durante il volo, proiettata sul piano del terreno.

UAV trajectory projected onto ground

Abbiamo quindi semplicemente importato su DataFromSky il video registrato, e impostato i punti di riferimento fissati a terra come oggetti del tracciamento. Dall’immagine non è possibile vedere direttamente i punti di riferimento, poiché le etichette rosse con i nomi di ciascun elemento sono esse stesse più larghe di un foglio A4 a quella risoluzione, ma fidatevi: sono esattamente nei punti indicati.

UAV trajectory projected onto ground

Risultati

Stiamo ancora lavorando per estrapolare i risultati. Finora la corrispondenza tra il modello e le misure eseguite sul campo è molto buona, e anzi gli output del modello suggeriscono una precisione ancora migliore rispetto a quella che ci saremmo auspicati!
Presenteremo i risultati in una rivista di pubblicazioni scientifiche. Se tutto procede come speriamo, saremo in grado di finire l’articolo in pochi giorni, per fornirvi maggiori indicazioni a riguardo!
Poiché il testo riguarda l’accuratezza dei dati, possiamo solo dirvi che c’è ancora molto da dire: abbiamo infatti misurato la posizione nel tempo di un veicolo in movimento, utilizzando anche in questo caso un GPS a bordo, ed analizzato questo ulteriore set di dati.

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