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Projet MOB-Multitel

Portefeuille Wal-e-Cities

Projet MOB-Multitel

Objectif du projet

Ce projet fait partie du portefeuille Wal-e-Cities, financé par le FEDER de l’Union Européenne et par la Wallonie.

Il s’agit ici de dimensionner, interagir et fournir les informations utiles sur les flux de circulation pour caractériser le trafic urbain. L’information obtenue sera communiquée aux usagers par les canaux usuels (smartphone, GPS …) pour faciliter leurs déplacements. Cette même information permettra également à l’administration communale d’aménager son espace public en conséquence.

L’analyse permanente de l’occupation de l’espace public, notamment en termes de stationnement, et ce de façon innovante, peu invasive et à faible coût, permettra de générer de nouveaux services d’aide au stationnement et de compléter certaines solutions existantes fournies par certains autres opérateurs.

Un dernier développement envisagé concerne l’analyse des flux de mobilité et de fréquentation piétonne. L’impact évident sera de permettre l’élaboration de nouvelles politiques de mobilité, de revitalisation urbaine et d’aménagement.

Budget total du projet (Multitel): 2 400 190.91€

  • financement UE (FEDER): 960 076.37€
  • financement Wallonie : 840 066.80€

Contribution de Multitel

Les livrables du projet seront de différentes natures:

  • des capteurs et systèmes infrarouge multi-secteurs pour le relevé de conditions de circulation et de stationnement, intégrables physiquement dans du mobilier urbain;
  • des bibliothèques logicielles d’analyse d’image pour le relevé de conditions de circulation, de stationnement et de fréquentation piétonne, disponibles en version serveur (caméra existante ou dédiée) et en version embarquée (caméra commerciale et mobilier urbain);
  • des bibliothèques logicielles de data mining, data farming, d’optimisation et d’analyse prédictive, ainsi que des outils de visualisation des résultats issus de ces bibliothèques.

Multitel prendra en charge la coordination du projet. Du point de vue technique, Multitel réalisera l’ensemble des tâches de développement S&T du projet, avec des développements majeurs sur les tâches R&D suivantes.

En ce qui concerne l’analyse d’image, l’exploitation transparente d’infrastructures de vidéo protection pose un premier challenge qui est la classification automatique du type de vue, à priori inconnu, et nécessaire à la mise en oeuvre à faible coût des traitements. Une seconde brique nécessaire au déploiement, et qui sera implémentée pour chacune des applications visées, est la configuration et l’adaptation automatique des paramètres des traitements au contexte considéré.

Pour le relevé des conditions de circulation, les travaux menés traiteront de la mesure de caractéristiques ‘classiques’ de trafic, sur caméra urbaine, et de la détection automatique d’incidents sur base d’activity clustering and anomaly detection. Un autre axe de recherche sera dédié à la génération de statistiques type origine-destination, temps de parcours, etc. par analyse multi-caméras, sur base de technologies de reconnaissance d’objets multi-vues.

En ce qui concerne le Smart Parking, deux axes seront investigués :

  1. en fonction des contextes envisagés, utilisation de caméras ultra haute résolution dédiées et/ou de réseaux de caméras urbaines avec recouvrement, pour surveiller des grands parkings ouverts,
  2. utilisation de caméras urbaines (et embarquées sur mobilier urbain, cf. ci-dessous) pour la gestion des stationnements sur voirie.

La mesure de fréquentation piétonne sera quant à elle basée sur des approches d’apprentissage automatique, avec une attention particulière à la gestion des occultations et aux conditions denses, afin d’obtenir des statistiques de fréquentation spatiale de l’espace urbain (type heatmaps), à l’échelle d’un piétonnier ou d’une rue commerçante par exemple.

Concernant le développement de systèmes électronique et informatique embarqués, Multitel prendra en charge le développement des plateformes matérielles, et l’implémentation et l’intégration des algorithmes applicatifs sur ces plateformes. L’idée sera ici de travailler avec des capteurs/technologies à bas coût, infrarouge multi-secteurs, ultrason, vidéo low-cost, etc. Différentes solutions algorithmiques seront envisagées sur base de ces capteurs pour effectuer la détection de véhicules motorisés en mouvement, en phase de stationnement et la détection de piétons. Ces solutions pourront dans un second temps tirer parti de la densité du réseau de capteurs en fusionnant l’information provenant de plusieurs capteurs voisins, afin d’améliorer la qualité de l’information fournie. Finalement, pour effectuer l’intégration des technologies de traitement d’image développées sur caméras ‘normales’ en version embarquée (caméra intelligente et/ou sur du mobilier urbain), celles-ci devront être adaptées, optimisées et portées sur les plateformes visées.

Multitel mettra finalement à profit son expérience en modélisation, simulation et optimisation des systèmes complexes pour développer des méthodes opérationnelles de Data Mining, Data Farming, et d’analyse prédictive. Les modèles de simulation seront entre autres instrumentés pour affiner les connaissances concernant les comportements dynamiques (effet domino des files, etc.) et identifier les moyens d’y remédier. Ils seront aussi exploités pour l’analyse prédictive, à la fois pour prévoir la situation de la mobilité sur quelques dizaines de minutes ou heures, et pour analyser des scenarios de rénovation urbaine plus long terme et leurs impacts (emplacement de nouveaux parkings, travaux de voiries, etc.).

Applications

Smart Mobility, IoT

Coordinateur

  • Multitel

Partenaires

  • Sirris
  • ULiège
  • UMONS
  • UNamur

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