Reconnaissance automatique fine du mode de transport pour applications mobiles portables
Qu'est-ce que MOBILTY OBSERVER ?
La reconnaissance du mode de transport est un processus de fusion de données qui :
- classe automatiquement le mode de transport d'une personne ou d'un objet pendant son déplacement ;
- exploite diverses mesures fournies par des capteurs généralement intégrés dans les smartphones et les dispositifs portables.
La finesse de classement permet :
de faire la distinction entre des cas d'utilisation similaires, par ex. des modes de transport ferroviaire ou routier détaillés, tout en préservant l'autonomie du dispositif.
Applications :
La reconnaissance fine du mode de transport est un outil indispensable pour améliorer les applications destinées à des utilisations de détection intermodales, sociales et urbaines ainsi que l'efficacité énergétique.
- Estimation de l'empreinte carbone
- Planification intelligente de porte à porte en temps réel
- Réalisation d'Enquêtes Ménages Déplacements (
- Analyse du comportement de mobilité de groupes sociaux spécifiques
- Analyse de la conduite
- Analyse des usagers de la route et prévention des collisions
- Suivi de la mobilité des marchandises
- Services et applications axés sur le mode de transport.
Nouveautés :
- Reconnaissance fine du transport par route, par rail et par avion
- Informations qualitatives sur la marche
Prochaine étape :
Précision des prédictions de l'observateur : matrice de confusion avec les données allant de la réalité (lignes) aux valeurs de prédiction (colonnes).
Prochaine étape :
Le projet de coopération « Bon Voyage », financé par le programme de recherche et d’innovation Horizon 2020 de l’UE (subvention 635867), est parvenu à développer une reconnaissance précise du mode de transport qui viendra bientôt alimenter une application de planification de trajets en temps réel.
Les chercheurs du Leti continuent à inventer des solutions intelligentes, innovantes et abordables destinées aux utilisateurs et aux opérateurs du marché mondial de la mobilité : pour ce faire, ils fusionnent les capteurs, augmentent les performances de l’observateur et l’autonomie du dispositif et développent une fonctionnalité de détection de foule
L'approche du Leti englobe :
- la spécification des exigences (latence, autonomie, etc.)
- le réglage de la reconnaissance fine;
- l'intégration, les essais et le transfert vers l'industrie.
Video (En anglais)