Contexto: Lo que la sociedad y el mercado necesita
La perspectiva cenital es la única forma de monitorear exhaustivamente toda la zona de protección de la infraestructura lineal, como carreteras (o ferrocarriles, o tuberías, …). El punto de vista del dron permite ver la superficie de la carretera, las señales de tráfico horizontales, el área de amortiguación, incluida la vegetación invasiva o los deslizamientos de tierra, las laderas de riesgo y los flujos de tráfico. Esta perspectiva puede complementar otras técnicas, como el mapeo móvil, que es perfecto para detectar señales de tráfico verticales, o sensores de infraestructura IoT como los mostradores de automóviles.
Objetivos
El objetivo del Proyecto StratoTrans es proporcionar nueva información a los administradores de carreteras y tráfico, para prevenir y resolver problemas de infraestructura y movilidad. Muchos recursos públicos o privados están involucrados en este tema, con respecto a la conservación o explotación de las infraestructuras, pero también el tiempo de los ciudadanos que diariamente se ven involucrados en embotellamientos.
Vale la pena señalar que la mayoría de los requisitos específicos provienen de administradores de infraestructura y tráfico, como los agentes públicos de la Generalitat de Catalunya (Departamento de Territorio y Sostenibilidad (DTES) – Dirección General de Infraestructuras de Movilidad (DGIM), Dirección General de Tráfico ( DGT), Servei Català de Transit (SCT) o agentes privados (GLOBAL-LOCAL) .Siguiendo las necesidades del gerente, Exodronics se centra en encontrar las soluciones con tecnologías de drones inteligentes.
Metodología
Entonces, los métodos de StratoTrans tienen un doble aspecto: 1 / Visión por Computadora (CV), Inteligencia Artificial (AI), Teledetección (RS), Sistema de Información Geográfica (SIG): por un lado, adquirimos sistemáticamente imágenes con un ala fija EXO C2 -L, siguiendo un plan de vuelo del corredor sobre los segmentos seleccionados de un mapa gráfico de carreteras vectorial, para obtener productos de mapeo actualizados (Modelos digitales de superficie, ortoimágenes, mapas temáticos, …). Esta gran cantidad de datos, caracterizada por una resolución espacial muy alta y un punto de vista específico (diferente del mapeo móvil clásico), alimenta los grupos de datos que utilizan algoritmos de reconocimiento de trenes. La generación de este conjunto de datos por sí sola es de gran valor para el proyecto, pero el núcleo es el uso de algoritmos CV / AI en la detección automática de pendientes arriesgadas para evitar deslizamientos de tierra (o caídas de rocas), la ayuda en la detección de invasión de vegetación para conservación, o las alertas de mantenimiento de asfalto.
2 / 5G, CV, AI, IoT: por otro lado, nos centramos en la gestión del tráfico. Las imágenes de vídeo se envían a través de 5G desde el dron a la sede de control de tráfico. Ahora, para nosotros, el dron se considera parte del sistema IoT, crucial para proporcionar imágenes en tiempo real de una rotonda con la virtud de la ubicuidad.
Resultados previstos
El objetivo de este proyecto es desarrollar una solución completa para monitorear las carreteras en su conjunto para prevenir y resolver problemas de infraestructura y gestión del tráfico.
Los resultados serán mapas y ortoimágenes integrados con los sistemas oficiales de información geográfica, adaptados a los sistemas de monitoreo anteriores del administrador y accesibles en línea. Además, desarrollaremos algoritmos de visión por computadora basados en técnicas de aprendizaje profundo para detectar eventos y cuantificar los flujos de tráfico de la transmisión de vídeo, a fin de proporcionar información crucial y ayudar a los administradores de tráfico en sus decisiones.
