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PID2019-105221RB-C43

Financiado

INTELIGENCIA GEOESPACIAL COMO SOPORTE A LA TOMA DE DECISIONES EN MOVILIDAD URBAN...

INTELIGENCIA GEOESPACIAL COMO SOPORTE A LA TOMA DE DECISIONES EN MOVILIDAD URBANA LA MEJORA EN LA SOSTENIBILIDAD DE LA MOVILIDAD URBANA ES UNO DE LOS GRANDES RETOS EN EL AMBITO DE LOS SISTEMAS DE TRANSPORTE INTELIGENTE (ITS), Y DEPENDE DE UNA SERIE DE FACTORES TECNOLOGICOS CUYA INVESTIGACION Y DESARROLLO ES FUN... ver más

01/01/2019

UVIGO

57K€

Presupuesto del proyecto: 57K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDADE DE VIGO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 409

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UVIGO

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Líder del proyecto

UNIVERSIDADE DE VIGO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 409

Presupuesto del proyecto 57K€

Descripción del proyecto LA MEJORA EN LA SOSTENIBILIDAD DE LA MOVILIDAD URBANA ES UNO DE LOS GRANDES RETOS EN EL AMBITO DE LOS SISTEMAS DE TRANSPORTE INTELIGENTE (ITS), Y DEPENDE DE UNA SERIE DE FACTORES TECNOLOGICOS CUYA INVESTIGACION Y DESARROLLO ES FUNDAMENTAL PARA LA DEFINICION DE ESTRATEGIAS Y SOLUCIONES EFICIENTES Y ATRACTIVAS TANTO PARA LA ADMINISTRACION PUBLICA COMO PARA LOS HABITANTES DE LAS CIUDADES, EN LA ACTUALIDAD, LA GEOINTELIGENCIA SE ESTA ABRIENDO PASO EN LA TOMA DE DECISIONES AL AMPARO DE LAS POSIBILIDADES QUE OFRECE EL PROCESAMIENTO MASIVO DE DATOS CON COMPONENTE ESPACIAL, EN ESTE AMBITO, EL SUBPROYECTO MAGIST-ERIUM LIDERADO POR EL GRUPO DE INVESTIGACION EN GEOTECNOLOGIAS APLICADAS DE LA UNIVERSIDAD DE VIGO SE CENTRA EN LA CAPTURA EFICIENTE DE DATOS DEL ENTORNO URBANO CON TECNOLOGIA DE TELEDETECCION (REMOTE SENSING), Y EN EL DESARROLLO DE TECNICAS DE PROCESADO INTELIGENTE DE DATOS GEOESPACIALES QUE PERMITA GENERAR UNA CARTOGRAFIA BASE DE ELEVADA PRECISION EN CUANTO A POSICIONAMIENTO GEOMETRICO Y ASIGNACION DE SEMANTICA A ELEMENTOS RELEVANTES DE LA INFRAESTRUCTURA URBANA, Y COMPLEMENTE A OTRAS FUENTES DE INFORMACION PRESENTES EN EL PROYECTO COMO PUEDE SER EL ANALISIS DE REDES SOCIALES O MEDIDAS TOMADAS EN TIEMPO REAL CON SMARTPHONES, EN ESTE CONTEXTO, SE PROPONE LA UTILIZACION DE UN SISTEMA DE MAPEADO MOVIL (MMS) DOTADO DE SENSORES QUE PERMITAN LA CAPTURA EFICIENTE DE DATOS DE LA INFRAESTRUCTURA URBANA, COMO ESCANERES BASADOS EN TECNOLOGIA LIDAR, CAMARAS FOTOGRAFICAS, Y SISTEMAS DE NAVEGACION, ESTOS SISTEMAS SON CAPACES DE ADQUIRIR NUBES DE PUNTOS TRIDIMENSIONALES DE GRAN PRECISION Y RESOLUCION DEL ENTORNO A ANALIZAR, OFRECIENDO INFORMACION TANTO GEOMETRICA COMO RADIOMETRICA, ESTA INFORMACION, JUNTO CON LA INFORMACION 2D OBTENIDA POR LAS CAMARAS FOTOGRAFICAS, ESTARA SINCRONIZADA ESPACIAL Y TEMPORALMENTE CON LA TRAYECTORIA DEL VEHICULO PERMITIENDO ASI EL POSICIONAMIENTO GEOGRAFICO DE LOS DATOS, EL RETO, Y A SU VEZ CONTRIBUCION DEL SUBPROYECTO MAGIST-ERIUM, SE CENTRA EN LA EXTRACCION DE SEMANTICAS ESPECIFICAS Y UTILES PARA LA MOVILIDAD URBANA A PARTIR DE LA INFORMACION INICIALMENTE CARENTE DE SIGNIFICADO QUE SE OBTIENE DE UN MMS, EN ESTE SENTIDO, SE BUSCARA CUMPLIR DOS OBJETIVOS PRINCIPALES: 1) DESARROLLO DE METODOLOGIAS DE PROCESADO DE INFORMACION ESPACIAL PARA OBTENER MEDIDAS DE DEGRADACION O DETERIORO DE ACTIVOS DE LA INFRAESTRUCTURA URBANA COMO EL PAVIMENTO O LA SEÑALIZACION, UTILIZANDO TECNICAS DE PROCESADO DE INFORMACION GEOESPACIAL BASADAS EN HEURISTICA O EN APRENDIZAJE ARTIFICIAL (MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING), 2) DESARROLLO DE METODOLOGIAS DE CARACTERIZACION TOPOGRAFICA DE AREAS NAVEGABLES EN EL ENTORNO URBANO, DEFINIENDO REDES DE NAVEGACION CON ALTO NIVEL DE DETALLE ADAPTADAS AL TIPO DE MOVILIDAD DE CADA ZONA (CARRILES BICI, CARRILES BUS-TAXI, INTERSECCIONES CON ZONAS DE PASO DE PEATONES, ETC,), A PARTIR DE LA CONSECUCION DE ESTOS OBJETIVOS, EL SUBPROYECTO SE INTEGRA EN EL PROYECTO COORDINADO EXPORTANDO LA INFORMACION OBTENIDA DE LA APLICACION DE LAS METODOLOGIAS DESARROLLADAS A LA ARQUITECTURA QUE SERA EL NUCLEO DEL PROYECTO, ASISTIENDO DE ESTA FORMA A LA TOMA DE DECISIONES A PARTIR DE INFORMACION SEMANTICA Y TOPOGRAFICA DE GRAN RESOLUCION, GEOINTELIGENCIA\DATOS MASIVOS\SISTEMAS INTELIGENTES DE TRANSPORTE

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