Intelligenza artificiale e big data per il monitoraggio delle infrastrutture lazioinnova e-geos challenge
1. Talking Roads
Street Data Crowdsourcing
Intelligenza Artificiale e Computer Vision per la
raccolta Dati da flussi Video Real Time
In Motion
Street Data Crowdsourcing
Collaborative Automatic Driverless Mobility Systems
Via A.I Precision Data Detection
TR2 SRLS- info@talkingroad.it - Via Ausonia 20, 00171 Roma
suv
Coffee
Offices
Shops
Label
Label
Comune di Sassari
Comune di Modena
Comune di Verona
Polo Mobilità Sostenibile UniRoma 1
Endorsed by
2. Automotive 2020 2030
Ecosistema su base digitale
Nuovi servizi, player, segmenti
Veicolo: revenue collection point
Investimenti Complessivi: +++Trilioni
Investimenti Big Data/A.I: 100 MLD
Fattori Sensibili
• Veicoli con Autonomia decisionale
• Automatismi strutturali adeguativi
• Bilanciamento rapporto Veicoli/Struttura
• Distribuzione dei Touch Point
• Sostenibilità Economica
• Creazione e mantenimento di una
consapevolezza di contestoRevenue Collection Matrix
3. Trasporti, Infrastrutture, Mobilità, Automotive Innovativa
Aumentare la capacità decisionale dei veicoli automatici fornendo un servizio di supporto alla
guida contribuito dai veicoli stessi
agendo come Mobility Data Provider
Talking Roads
In Motion Street Data Crowdsourcing
Vision: sistemi stradali e mezzi circolanti cooperativi
Mission: aumentare le possibilità decisionali dei
veicoli autonomi definendo in modo fine gli asset di
contesto
4. Talking Roads
Street Data Crowdsourcing
Come Funziona?
Survey
Mobile Networks
Catalogue/Elaboration Data Precision Maps
A.I
6. Talking Roads
In Motion Street Data Crowdsourcing
Risultati con Dataset TR2 -1/3
Segnaletica Verticale Sedime Autostradale e Meteo Sedime stradale, traffico e Meteo
Classificazione Ammaloramenti Classificazione Veicoli
8. Risultati con Dataset TR2 -3/3
Classificazione veicolare in mobilità reciproca Classificazione veicolare in mobilità
Identificazione Binari ed Interferenze in mobilità
Talking Roads
In Motion Street Data Crowdsourcing
10. Monza, rilevamento di segnali stradali ed elementi
prossimi alle strade
Risultati con Altri Dataset 1/2Talking Roads
In Motion Street Data Crowdsourcing
11. Monza, rilevamento di segnali stradali ed elementi
prossimi alle strade
Risultati con Altri Dataset 1/2Talking Roads
In Motion Street Data Crowdsourcing
12. Talking Roads
Street Data Crowdsourcing
Intelligenza Artificiale e Computer Vision per la
raccolta Dati da flussi Video Real Time
Talking Roads
In Motion StreetData Crowdsourcing
Collaborative Automatic Driverless Mobility Systems
Via A.I Precision Data Detection
TR2 SRLS- info@talkingroad.it - Via Ausonia 20, 00171 Roma
suv
Coffee
Offices
Shops
Label
Label
Grazie
Notes de l'éditeur
Il progetto e’ Triennale, prevede output incrementali ogni 4/6 mesi, richiede un seed dell’ordine di 2.500.000€. L’IRR lo presenteremo all’’investitore.
Lo scenario applicativo vede l’utilizzo del parco mezzi circolante, la produzione di di flussi video in streaming generati da Dashcam, Mobile device e dispositivi car embeeded, geolocalizzazione, sistemi di elaborazione elaborazione cloud
ed in output data packet e mappe di precision che ricostruiscano lo scenario ovvero il contest della mobiltà.
I risultati ad oggi sono: riconoscimetno strade, segnali meteo
Couting e classficazione veicolare
Detection dello stato del sedime stradale
I risultati ad oggi sono: riconoscimetno strade, segnali meteo
Couting e classficazione veicolare
Detection dello stato del sedime stradale
I risultati ad oggi sono: riconoscimetno strade, segnali meteo
Couting e classficazione veicolare
Detection dello stato del sedime stradale
I risultati ad oggi sono: riconoscimetno strade, segnali meteo
Couting e classficazione veicolare
Detection dello stato del sedime stradale
Lo scenario applicativo vede l’utilizzo del parco mezzi circolante, la produzione di di flussi video in streaming generati da Dashcam, Mobile device e dispositivi car embeeded, geolocalizzazione, sistemi di elaborazione elaborazione cloud
ed in output data packet e mappe di precision che ricostruiscano lo scenario ovvero il contest della mobiltà.
Lo scenario applicativo vede l’utilizzo del parco mezzi circolante, la produzione di di flussi video in streaming generati da Dashcam, Mobile device e dispositivi car embeeded, geolocalizzazione, sistemi di elaborazione elaborazione cloud
ed in output data packet e mappe di precision che ricostruiscano lo scenario ovvero il contest della mobiltà.
Il progetto e’ Triennale, prevede output incrementali ogni 4/6 mesi, richiede un seed dell’ordine di 2.500.000€. L’IRR lo presenteremo all’’investitore.