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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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MUlti-Sensor Inferred Trajectories

Description du projet

Une nouvelle technologie pour les trajectoires d’objets en mouvement

Ces dernières années, l’abondance de capteurs de suivi a généré des flux de données à haute fréquence et à grand volume provenant de navires, de véhicules, de montres connectées, de caméras et de capteurs d’observation de la Terre. Cependant, des lacunes, des erreurs ou l’indisponibilité des trajectoires d’objets en mouvement persistent. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet MUSIT rassemblera et fusionnera des données provenant de différentes sources afin de fournir des informations détaillées sur la localisation et le comportement des objets en mouvement. Il recourra à des algorithmes d’IA et à des méthodologies spatio-temporelles pour compléter les informations manquantes et minimiser les erreurs dans les données de trajectoire. Le projet comprendra trois étapes principales: la collecte et la création de données, l’utilisation de modèles de représentation inter-domaines dans le secteur des TIC pour les trajectoires, et l’analyse et le traitement des résultats.

Objectif

The abundance of tracking sensors in recent years has led to the generation of high-frequency and high-volume streams of data, including vessels, vehicles' tracking data, smartwatches, cameras, and earth observation sensors. However, there are cases where the trajectory of a moving object has gaps, errors, or is unavailable. However, a vast pool of tracking data is available but remains unexplored or underutilized and has the potential to reveal important information. The MUlti-Sensor Inferred Trajectories (MUSIT) project aims at exploring and fusing data from all heterogeneous sources to provide detailed information about a moving object’s whereabouts and behavior, reduce gaps, and produce a refined and inferred trajectory with minimal errors. The fusion of multi-sensor data is required to fill in the trajectory gaps of moving objects and attach useful semantics to the trajectory and its components. AI
algorithms and spatio-temporal methodologies that can fuse information and infer the “missing knowledge” are crucial to the implementation of MUSIT. Furthermore, different representation models from multiple domains within the ICT sector will also be explored. Datasets will be made available in cases where it was previously thought impossible, and infer knowledge thus improving the overall surveillance. Therefore, the MUSIT project will tackle the aforementioned issues in a process that can be categorized into three parts: i) data collection and creation, ii) exploitation and utilization of cross-domain representation models within the ICT sector for trajectories, and iii) analysis and processing of outcomes to produce information-rich results related to vessel monitoring and urban mobility.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
La classification de ce projet a été validée par l'équipe qui en a la charge.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff Exchanges

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2023-SE-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

EREVNITIKO PANEPISTIMIAKO INSTITOUTO SYSTIMATON EPIKOINONION KAI YPOLOGISTON
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 151 800,00
Adresse
PATISION 42
106 82 ATHINA
Grèce

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Région
Αττική Aττική Κεντρικός Τομέας Αθηνών
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Participants (6)

Partenaires (3)

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