Description du projet :
Dans toutes les grandes villes, le parcage de voitures est un problème récurrent qui cause une perte conséquente de temps et de carburant. Le but de ce projet est de permettre une analyse temps-réelle des places de parc disponibles dans une ville et d'orienter les usagers de manière optimale dans leur quête de place libre. Vu la complexité de raisonner sur l'échelle d'une ville entière, l'approche proposée consiste à réaliser une analyse incrémentale, de sorte à avoir des suggestions de plus en plus précises tout en s'orientant vers une zone souhaitée ou suggérée. Il s'agit donc de suggérer à un utilisateur des conseils globaux au départ, puis de l'orienter vers une zone, puis vers une rue, puis vers une place précise.
Le projet se base sur trois composants essentiels :
'' La collecte et l'analyse des données
'' L'algorithme de recherche incrémentale
'' L'application cliente pour le guidage des usagers
Pour ce qui est de la collecte des données, il s'agit de réunir pricipalement des informations provenant :
'' De capteurs dédiés placé à des endroits sélectionnés ou sur des véhicules particuliers
'' De caméras haute résolution, placées à des enplacements stratégiques sélectionnées
'' Une analyse des réseaux sociaux et des données Internet relatifs aux déplacements des foules
L'ensemble de ses informations seront collectées et pré-analysées via des applications Cloud fonctionnant en permanence et offrant une sorte de topologie des possibilités de parcage dans la ville considérée.
Pour ce qui est de l'algorithme de recherche incrémentale, il s'agit d'une application serveur (tournant aussi sur un Cloud) et permettant de faire le lien entre les données collectées et analysées, et le contexte particulier de chaque usager, ainsi que ses besoins et préférences.
Enfin, l'application cliente est une application mobile, qui peut être autonome ou intégrée à une application de guidage par GPS, et qui permettra d'orienter l'utilisateur via une interaction simple et intuitive adaptée au contexte d'utilisation « en mode conduite ». Cette application doit aussi être conçue de sorte à offrir une tolérance et une réactivité élevée permettant de s'adaptée en temps-réel à la variation de contexte de l'utilisateur ou à la variation des données collectées.
Vu la complexité de ce projet, le focus sera positionné sur la couche raisonnement et interaction. Pour ce qui est de la capture et de la collecte de données, le projet profitera des réalisations de la phase 1 du projet iNuit.
Forschungsteam innerhalb von HES-SO:
Hüsser Olivier
, Pazos Escudero Nuria
, Rekik Yassin Aziz
Partenaires académiques: hepia inIT; Imagerie
Durée du projet:
01.10.2014 - 30.06.2016
Montant global du projet: 151'800 CHF
Statut: Abgeschlossen
SWITCH edu-ID
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