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Mobility Observer


 



Publié le 19 avril 2019


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.

PUBLICATIONS :

Lorintiu, O., & Vassilev,  A. (novembre 2016).
Transportation mode recognition based on smartphone embedded sensors for carbon footprint estimation in Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2016 IEEE 19th International Conference (pp. 1976-1981). IEEE.
  •       FICHE

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