Opis projektu
Rozpoznawanie obrazów w zarządzaniu ruchem
Dzięki promowaniu korzystania z „miękkich” środków transportu, takich jak jazda na rowerze czy chodzenie pieszo, miasta staną się bardziej zrównoważone i będą przyczyniać się do zmniejszania poziomu zanieczyszczeń i zagęszczenia ruchu. Jednak urzędnicy miejscy w całej Unii Europejskiej nie mogą sobie poradzić z problemem, jakim jest zapewnienie bezpieczeństwa niechronionym użytkownikom drogi, którzy stanowią przytłaczającą większość ofiar wypadków drogowych na obszarach miejskich. Celem projektu UrbanDynamics jest przeprojektowanie modeli mobilności dzięki opracowaniu systemu monitorowania i zarządzania ruchem w czasie rzeczywistym, wykorzystującym surowe dane o ruchu z kamer w celu rozpoznawania, śledzenia i analizowania zachowań wszystkich uczestników ruchu miejskiego, w tym rowerzystów i pieszych. Projekt UrbanDynamics pobudzi wzrost realizującej go firmy dzięki szacowanym przychodom w wysokości ponad 18 mln EUR. Dodatkowo pozwoli firmie utworzyć 15 nowych miejsc pracy.
Cel
The booming urbanisation poses several challenges for cities such as growing traffic volumes, safety, and increasing environmental pressures. Enhancing the use of soft transportation modes (cycling and walking) will make cities more sustainable by reducing congestion and pollution. However city authorities are currently struggling to guarantee the safety of those vulnerable road users: they account for almost 70% of the road victims in urban areas. The objective of increasing the use of soft transport modes can only be achieved with a re-design of current urban mobility models. A holistic approach for managing urban traffic is one the most urgent needs of traffic authorities. Correspondingly, the associated traffic management market is projected to grow at a CAGR = 21% and reach the €19.4 billion by 2022. At ViNotion, a Dutch leading expert in intelligent image interpretation since 2007, we have developed UrbanDynamics, a real-time traffic monitoring and managing system that uses raw traffic data from cameras to recognise, track, and analyse the behaviour of all urban traffic participants, including bicycles and pedestrians. Our solution collects data from pre-existing cameras and by means of machine- and deep learning, analyses the behaviour of all traffic participants providing an in-depth insight into complex urban traffic scenarios. Our competitive advantages rely on the high accuracy, even in broad areas with only one system (false detections < 1% in 18m width lane), and versatility of the traffic information obtained (counting, speed, direction, queue length, waiting time, etc.). At ViNotion we aim at making EU cities more friendly for pedestrians and bicycles and reduce associated traffic fatalities by facilitating an optimal integration of the soft transportation modes into the urban environment. UrbanDynamics will boost our growth with revenues surpassing the €18 million in the 3rd year after market uptake and the creation of up to 15 new position.
Dziedzina nauki
- engineering and technologycivil engineeringurban engineeringsmart cities
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensorsoptical sensors
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputer vision
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningdeep learning
- social sciencessocial geographytransportsustainable transportintelligent transport systems
Program(-y)
Temat(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-SMEInst-2018-2020-1
System finansowania
SME-1 - SME instrument phase 1Koordynator
5641 JA Eindhoven
Niderlandy
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.