Intelligenza artificiale e big data per il monitoraggio delle infrastrutture lazioinnova e-geos challenge
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Collaborative Automatic Driverless Mobility Systems Via A.I Precision Data Detection
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- 2. Automotive 2020 2030 Ecosistema su base digitale Nuovi servizi, player, segmenti Veicolo: revenue collection point Investimenti Complessivi: +++Trilioni Investimenti Big Data/A.I: 100 MLD Fattori Sensibili • Veicoli con Autonomia decisionale • Automatismi strutturali adeguativi • Bilanciamento rapporto Veicoli/Struttura • Distribuzione dei Touch Point • Sostenibilità Economica • Creazione e mantenimento di una consapevolezza di contestoRevenue Collection Matrix
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Hinweis der Redaktion
- Il progetto e’ Triennale, prevede output incrementali ogni 4/6 mesi, richiede un seed dell’ordine di 2.500.000€. L’IRR lo presenteremo all’’investitore.
- Lo scenario applicativo vede l’utilizzo del parco mezzi circolante, la produzione di di flussi video in streaming generati da Dashcam, Mobile device e dispositivi car embeeded, geolocalizzazione, sistemi di elaborazione elaborazione cloud ed in output data packet e mappe di precision che ricostruiscano lo scenario ovvero il contest della mobiltà.
- I risultati ad oggi sono: riconoscimetno strade, segnali meteo Couting e classficazione veicolare Detection dello stato del sedime stradale
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