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[:en]Traffic Data Collection in Brazil[:it]Analisi dati di traffico in Brasile[:]

[:en]We worked on another demo video from Brazil, from Certare engenharia e consultoria. They perform a lot of turning movement and origin-destination counting. The camera was placed on a Phantom 3 professional from DJI, which was positioned perfectly over the area. It was one of the numerous junctions in Fortaleza, a junction of two one-way streets.

Traffic flow at the site is 2136 vehicles/hour.

[:it]Abbiamo lavorato con un altro video demo inviatoci dal Brasile, dalla società Certare engenharia e consultoria, che si occupa di traffico e mobilità urbana. La camera è stata in questo caso posizionata su di un Phantom 3 professionale della DJI, posizionato esattamente al di sopra dell’area d’indagine. Questa comprende una fra le numerose intersezioni presenti a Fortaleza, sulla quale si intersecano due strade a senso unico.

Il flusso di traffico al nodo conta circa 2136 veicoli/ora.

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[:en]Accuracy and error – model and measurements[:it]Precisione ed errore – il modello e le misurazioni[:]

[:en]If you follow our work for a longer time, you have probably noticed that so far we did not provide any exact numbers on accuracy and errors of the measurements. However, a method providing quantitative data without any quantification of its precision is somewhat dubious. Thus it should come as no surprise that we were working on these matters zealously behind the scene.

So, what do we have now? We have created a model of the whole process which generates our data, and we are currently working on a set of measurements to validate it.

Model

We have created a mathematical model of the whole process which generates our data. This includes the physical reality at target, complete optical system, and digital processing. The following error sources were considered:

  • landmark location errors (in meters)
  • landmark pixel uncertainty (in pixels)
  • camera intrinsic parameters (in pixels)
  • target pixel uncertainty (in pixels)
  • air turbulence (in pixels – included in target/landmark pixel uncertainty)

Using this model, we were able to relate together many variables of the setup – achieved accuracy, distance, covered area, incidence angle, slant range… The results were encouraging. The following picture shows area covered when using a 4k camera, depending on incidence angle and slant range, assuming maximal error of 0.5 meters:

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

What can one read from the chart? As you can see, the incidence angle of about 40° is a reasonable cutoff value. Slant range of 140 meters at 0° (i.e.: directly overhead) gives the best value. For a HD camera, the area covered is a quarter of that for 4k, and optimal altitude in zenith is halved – 70 meters.

We can also overlay the model’s predicted accuracy onto real pictures – that is, display achieved accuracy along with the footage. We hope to eventually incorporate that functionality into DataFromSky Viewer, so that you could check yourself. For now, we have this picture from the Randers video (in HD). Numbers are error in meters, with respective isolines displayed. A 4k video would yield half the error.

Achieved accuracy example in a real scene

Validation measurements

In order to validate the model, we made a set of measurements at a suitable place near Popice, a small Southern Moravian village known by the vineyards in the area.

Popice area used for measurements

We placed a regular grid of 64 landmarks in an 8×8 square pattern, so that a side of the square was exactly 100 meters. The landmarks were positioned using a professional GPS in differential mode, achieving placement accuracy of about 5cm.

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

Then, we set up an UAV to fly around and take a video, in 4k of course. Here is the trajectory projected onto ground, looking at the area from the west.

UAV trajectory projected onto ground

We simply imported the recorded video into DataFromSky and added the landmarks as tracked objects. You can’t see them in the picture because the red ID label “pin heads” are larger than an A4 at that resolution, but they are there.

UAV trajectory projected onto ground

Results

We are still working on processing the results. So far, the agreement between model and measurements is very good, and the model output suggests accuracy greater than we hoped for!

We will publish the results in an academic journal paper. Hopefully, the paper will be finished in a few days and we will be able to share more!

Since this text is about accuracy, we can hint that there is more to come: We measured the vehicle position using a vehicle-mounted dGPS as well, so there is be another set of data to work on.[:it]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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[:en]Video from center of Charlottenlund, Denmark[:it]Video dal centro di Charlottenlund, in Danimarca[:]

[:en]Another video from Denmark analyzed, this time from a 4-way junction in the center of Charlottenlund and processed as a demo for WeFly. In slightly over 3:45, almost 140 vehicles pass, at an average speed of 10 kph. The traffic flow appears to be 2163 vehicles/hour.

There is a public school nearby, so there are a lot of student pedestrians in addition to cars.

The footage was taken on 20.11.2015 from the altitude of 57 meters. The camera used was GoPro 4 on a gimbal, recording in full HD at 50 FPS.

Video

Map

[:it]Un nuovo video dalla Danimarca, riguardante in questo caso un’intersezione a 4 bracci situata nel centro di Charlottenlund, è stato analizzato ed elaborato come versione demo per WeFly. In poco più di 3’45’’, di cui il video seguente ne è uno stralcio, occupano l’intersezione circa 140 veicoli, ad una velocità media di 10 Km/h. Il flusso di traffico esteso all’ora è quindi stimato in circa 2163 veicoli/ora.

Inoltre, la presenza di una scuola pubblica nelle vicinanze del nodo aggiunge al flusso veicolare anche un intenso flusso pedonale concentrato in alcune ore della giornata.

Il video è stato girato in data 20 novembre 2015, da un’altitudine di 57m. La camera utilizzata è una GoPro 4 su gimbal, con registrazione in full HD a 50 fps.

Video

Mappa

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[:en]Brochure available online[:it]Disponibile online la nostra brochure[:]

[:en]A few days ago we mentioned the boxed version of our software. Design of its envelope is based on our print brochure, which we will give away at events, conferences, fairs, and whenever the opportunity arises. And you can now browse this brochure online to take a look!

It might be better to mention that the brochure is not exactly small, so it might take a while to load after you enter.

Brochure first page preview

If you are a partner, feel free to grab a print-quality PDF version from the partner download zone.[:it]Pochi giorni fa abbiamo annunciato la nuova versione in scatola di DataFromSky. Il progetto della sua custodia richiama l’immagine della nostra brochure cartacea, che verrà distribuita ad eventi, conferenze, fiere e in tutti gli ambiti nei quali saremo presenti. Da oggi, avrete la possibilità di trovarla anche online!

È meglio avvisarvi che il file della brochure non è leggero, motivo per cui il caricamento potrebbe richiedere qualche secondo per completarsi.

Brochure first page preview

Se sei nostro partner, utilizza la versione PDF per la stampa che trovi nell’area download dei partner.[:]

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[:en]DataFromSky mentioned by Brno U of Technology [:it]DataFromSky è stata citata dall’Università della Tecnologia di Brno[:]

[:en]Another Czech news about us! Brno University of Technology published a medium-length text about DataFromSky and Adam Babinec (in Czech – Google-Translation) at their news site.

We are always happy when our hard work on DataFromSky is recognized, whether individually, collectively, officially or unofficially. We spent a lot of time working on DataFromSky in the last year, and hope to offer fruits of a lot more work this year. We’re looking forward to it![:it]Un’altra notizia dalla Repubblica Ceca che ci riguarda! L’Università della Tecnologia di Brno ha pubblicato tra le sue news uno scritto riguardante DataFromSky e Adam Babinec (purtroppo solo in ceco – Google Translation).

Siamo sempre orgogliosi quando il nostro impegno su DataFromSky viene riconosciuto, sia individualmente che di gruppo, in modo ufficiale o non. Abbiamo dedicato molto tempo a DataFromSky nell’ultimo anno, e speriamo di mostrarvene al più presto i risultati. Ci stiamo lavorando![:]

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[:it]

[:en]Traffic Data Collection in Brazil[:it]Analisi dati di traffico in Brasile[:]

[:en]We worked on another demo video from Brazil, from Certare engenharia e consultoria. They perform a lot of turning movement and origin-destination counting. The camera was placed on a Phantom 3 professional from DJI, which was positioned perfectly over the area. It was one of the numerous junctions in Fortaleza, a junction of two one-way streets.

Traffic flow at the site is 2136 vehicles/hour.

[:it]Abbiamo lavorato con un altro video demo inviatoci dal Brasile, dalla società Certare engenharia e consultoria, che si occupa di traffico e mobilità urbana. La camera è stata in questo caso posizionata su di un Phantom 3 professionale della DJI, posizionato esattamente al di sopra dell’area d’indagine. Questa comprende una fra le numerose intersezioni presenti a Fortaleza, sulla quale si intersecano due strade a senso unico.

Il flusso di traffico al nodo conta circa 2136 veicoli/ora.

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[:en]Accuracy and error – model and measurements[:it]Precisione ed errore – il modello e le misurazioni[:]

[:en]If you follow our work for a longer time, you have probably noticed that so far we did not provide any exact numbers on accuracy and errors of the measurements. However, a method providing quantitative data without any quantification of its precision is somewhat dubious. Thus it should come as no surprise that we were working on these matters zealously behind the scene.

So, what do we have now? We have created a model of the whole process which generates our data, and we are currently working on a set of measurements to validate it.

Model

We have created a mathematical model of the whole process which generates our data. This includes the physical reality at target, complete optical system, and digital processing. The following error sources were considered:

  • landmark location errors (in meters)
  • landmark pixel uncertainty (in pixels)
  • camera intrinsic parameters (in pixels)
  • target pixel uncertainty (in pixels)
  • air turbulence (in pixels – included in target/landmark pixel uncertainty)

Using this model, we were able to relate together many variables of the setup – achieved accuracy, distance, covered area, incidence angle, slant range… The results were encouraging. The following picture shows area covered when using a 4k camera, depending on incidence angle and slant range, assuming maximal error of 0.5 meters:

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

What can one read from the chart? As you can see, the incidence angle of about 40° is a reasonable cutoff value. Slant range of 140 meters at 0° (i.e.: directly overhead) gives the best value. For a HD camera, the area covered is a quarter of that for 4k, and optimal altitude in zenith is halved – 70 meters.

We can also overlay the model’s predicted accuracy onto real pictures – that is, display achieved accuracy along with the footage. We hope to eventually incorporate that functionality into DataFromSky Viewer, so that you could check yourself. For now, we have this picture from the Randers video (in HD). Numbers are error in meters, with respective isolines displayed. A 4k video would yield half the error.

Achieved accuracy example in a real scene

Validation measurements

In order to validate the model, we made a set of measurements at a suitable place near Popice, a small Southern Moravian village known by the vineyards in the area.

Popice area used for measurements

We placed a regular grid of 64 landmarks in an 8×8 square pattern, so that a side of the square was exactly 100 meters. The landmarks were positioned using a professional GPS in differential mode, achieving placement accuracy of about 5cm.

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

Then, we set up an UAV to fly around and take a video, in 4k of course. Here is the trajectory projected onto ground, looking at the area from the west.

UAV trajectory projected onto ground

We simply imported the recorded video into DataFromSky and added the landmarks as tracked objects. You can’t see them in the picture because the red ID label “pin heads” are larger than an A4 at that resolution, but they are there.

UAV trajectory projected onto ground

Results

We are still working on processing the results. So far, the agreement between model and measurements is very good, and the model output suggests accuracy greater than we hoped for!

We will publish the results in an academic journal paper. Hopefully, the paper will be finished in a few days and we will be able to share more!

Since this text is about accuracy, we can hint that there is more to come: We measured the vehicle position using a vehicle-mounted dGPS as well, so there is be another set of data to work on.[:it]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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[:en]Video from center of Charlottenlund, Denmark[:it]Video dal centro di Charlottenlund, in Danimarca[:]

[:en]Another video from Denmark analyzed, this time from a 4-way junction in the center of Charlottenlund and processed as a demo for WeFly. In slightly over 3:45, almost 140 vehicles pass, at an average speed of 10 kph. The traffic flow appears to be 2163 vehicles/hour.

There is a public school nearby, so there are a lot of student pedestrians in addition to cars.

The footage was taken on 20.11.2015 from the altitude of 57 meters. The camera used was GoPro 4 on a gimbal, recording in full HD at 50 FPS.

Video

Map

[:it]Un nuovo video dalla Danimarca, riguardante in questo caso un’intersezione a 4 bracci situata nel centro di Charlottenlund, è stato analizzato ed elaborato come versione demo per WeFly. In poco più di 3’45’’, di cui il video seguente ne è uno stralcio, occupano l’intersezione circa 140 veicoli, ad una velocità media di 10 Km/h. Il flusso di traffico esteso all’ora è quindi stimato in circa 2163 veicoli/ora.

Inoltre, la presenza di una scuola pubblica nelle vicinanze del nodo aggiunge al flusso veicolare anche un intenso flusso pedonale concentrato in alcune ore della giornata.

Il video è stato girato in data 20 novembre 2015, da un’altitudine di 57m. La camera utilizzata è una GoPro 4 su gimbal, con registrazione in full HD a 50 fps.

Video

Mappa

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[:en]Brochure available online[:it]Disponibile online la nostra brochure[:]

[:en]A few days ago we mentioned the boxed version of our software. Design of its envelope is based on our print brochure, which we will give away at events, conferences, fairs, and whenever the opportunity arises. And you can now browse this brochure online to take a look!

It might be better to mention that the brochure is not exactly small, so it might take a while to load after you enter.

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If you are a partner, feel free to grab a print-quality PDF version from the partner download zone.[:it]Pochi giorni fa abbiamo annunciato la nuova versione in scatola di DataFromSky. Il progetto della sua custodia richiama l’immagine della nostra brochure cartacea, che verrà distribuita ad eventi, conferenze, fiere e in tutti gli ambiti nei quali saremo presenti. Da oggi, avrete la possibilità di trovarla anche online!

È meglio avvisarvi che il file della brochure non è leggero, motivo per cui il caricamento potrebbe richiedere qualche secondo per completarsi.

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Se sei nostro partner, utilizza la versione PDF per la stampa che trovi nell’area download dei partner.[:]

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[:en]DataFromSky mentioned by Brno U of Technology [:it]DataFromSky è stata citata dall’Università della Tecnologia di Brno[:]

[:en]Another Czech news about us! Brno University of Technology published a medium-length text about DataFromSky and Adam Babinec (in Czech – Google-Translation) at their news site.

We are always happy when our hard work on DataFromSky is recognized, whether individually, collectively, officially or unofficially. We spent a lot of time working on DataFromSky in the last year, and hope to offer fruits of a lot more work this year. We’re looking forward to it![:it]Un’altra notizia dalla Repubblica Ceca che ci riguarda! L’Università della Tecnologia di Brno ha pubblicato tra le sue news uno scritto riguardante DataFromSky e Adam Babinec (purtroppo solo in ceco – Google Translation).

Siamo sempre orgogliosi quando il nostro impegno su DataFromSky viene riconosciuto, sia individualmente che di gruppo, in modo ufficiale o non. Abbiamo dedicato molto tempo a DataFromSky nell’ultimo anno, e speriamo di mostrarvene al più presto i risultati. Ci stiamo lavorando![:]

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