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Cloud IA

GVMC: Control instantáneo de vehículos

En un mismo parque logístico se mueven miles de vehículos idénticos o parecidos. ¿Cómo distinguir en poco tiempo aquel del que necesitamos información? Y ello, en un contexto de gran movimiento de vehículos: durante 2018 y 2019, en los 10 puertos logísticos de vehículos más importantes de Europa se guardaron o transportaron más de 10 millones de unidades. Algunos de estos centros podían tener en un momento determinado entre 750.000 y un millón. Además, también hay centros que quieren aumentar las instalaciones construyendo entre 10.000 y 15.000 metros cuadrados más.

El proyecto GEO-VISUAL-MULTI-CAMERA (GVMC) busca geoposicionar los vehículos logísticos mediante sistemas de cámaras en puertos, que son lugares donde se desplazan miles de vehículos muy parecidos. El sistema multicámara desarrollado para tal fin geoposicionará en tiempo real dónde se encuentra exactamente cada vehículo.

El consorcio está formado por Plain Concepts en un papel de líder tecnológico de inteligencia artificial e IberAmbar, experto portugués del negocio de logística y comunicaciones de infraestructura de hardware.

  • Título completo del proyecto: GEO-VISUAL MULTI-CAMERA
  • Código de expediente de proyecto: GA 864266
  • Fecha de inicio y fin de proyecto: 01/12/2021-30/11/2022
  • Presupuesto: 109.500,65 euros
  • Organismos financiadores del proyecto: programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea y DigiFed
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digifed logo
CLIENTE
GVMC
Industria
Investigación Logística
Servicios
IA / Cloud
Tecnología
Azure, Computer Vision, Deep Learning
Este proyecto ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención nº 872088 (GEO-VISUAL MULTI-CAMERA)
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El reto

En los últimos años, los parques europeos de logística del automóvil han visto cómo ha aumentado el número de vehículos transportados o almacenados hasta más de 10 millones por año, lo que ha elevado los costes de los seguros hasta los más de 7700 millones de dólares. Monitorizar cada vehículo es lento y costoso.
Al añadir Computer Vision, IA, Deep Learning y geoposicionamiento a los sistemas de vigilancia, y al recopilar y analizar los datos pertinentes, se pueden crear criterios personalizados de búsqueda y alerta para localizar los vehículos en el instante.
Para entrenar a la tecnología, se usó un conjunto de datos formado por 85 minutos de vídeos de 1080 píxeles y 60 fotogramas por segundo. Estos vídeos fueron grabados por ocho cámaras sincronizadas estáticas y de exterior.
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Resultados

Se ha cumplido el principal objetivo del proyecto, que es el tracking de vehículos idénticos usando visión computacional y sin necesidad de etiquetarlos.
Este sistema de cámaras se puede añadir al de cámaras ya existente en cada puerto y se podría adaptar a otro tipo de objetos, como contenedores de mercancías.
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Highlights

GEO-VISUAL MULTI-CAMERA busca reducir el problema de encontrar los coches con una solución que reduce los costes y funciona en tiempo real las 24 horas del día y los siete días de la semana.

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