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MUlti-Sensor Inferred Trajectories

Descrizione del progetto

Nuova tecnologia per lo spostamento delle traiettorie degli oggetti

Negli ultimi anni, l’abbondanza di sensori di tracciamento ha generato flussi di dati ad alta frequenza e ad alto volume da imbarcazioni, veicoli, smartwatch, telecamere e sensori di osservazione della Terra. Tuttavia, persistono lacune, errori o indisponibilità nelle traiettorie degli oggetti in movimento. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto MUSIT raccoglierà e unirà dati provenienti da varie fonti per fornire informazioni dettagliate sulla posizione e sul comportamento degli oggetti in movimento. Utilizzerà algoritmi di intelligenza artificiale e metodologie spazio-temporali per completare le informazioni mancanti e ridurre al minimo gli errori nei dati di traiettoria. Il progetto si articolerà in tre fasi principali: raccolta e creazione di dati, utilizzo di modelli di rappresentazione trasversali al settore TIC per le traiettorie e analisi ed elaborazione dei risultati.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2023-SE-01

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Coordinatore

EREVNITIKO PANEPISTIMIAKO INSTITOUTO SYSTIMATON EPIKOINONION KAI YPOLOGISTON
Contributo netto dell'UE
€ 151 800,00
Indirizzo
PATISION 42
106 82 ATHINA
Grecia
Regione
Αττική Aττική Κεντρικός Τομέας Αθηνών
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partecipanti (6)

Partner (3)