Machine learning y cuadros de mando para ayudar a la toma de decisiones

Una solución web ligera y de fácil implantación que ayuda a gestionar la movilidad urbana
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Con el imparable aumento de población que experimentan nuestras ciudades, cada vez son más frecuentes las aglomeraciones en los centros urbanos.

La recolección de datos supone una tarea crítica ante la necesidad de obtener datos en gran cantidad de ubicaciones distintas. Esta circunstancia, intentar abarcar el máximo área de estudio de una manera eficaz  supone todo un reto a la hora de optimizar el despliegue de sensores.

Desde Vexiza estamos trabajando en el aprovechamiento de datos de la plataforma que permitan generar información de forma sencilla y de calidad, posibilitando el desarrollo de un proceso de toma de decisiones basado en datos.

Toma de decisiones basadas en datos
CDTI-ITEA-FEDER

Proyecto: POLDER “ITEA3 CALL 4 (17020): DISEÑO DE UN SISTEMA INTEGRAL DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA-POLDER

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) con el objetivo de promover el desarrollo tecnológico, la innovación y una investigación de calidad

Convocatoria: Proyecto de INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO – IDI-20200873

Objetivos: El objetivo del proyecto POLDER investigar y desarrollar un sistema integral de Información Geográfica innovador que permita el análisis de datos geoespaciales que pondrá a disposición del resto de socios para trazar correlaciones geoespaciales entre los diferentes datos proveídos por los socios de POLDER. De esta manera se podrá apoyar a la toma de decisiones incorporando herramientas que permitan visualizar diferentes datos de diferentes dominios en una misma pantalla. Los mapas se están convirtiendo en una herramienta excelente para visualizar datos de diferentes dominios cogiendo como referencia común la geolocalización de activos.

Duración: 20 meses (fecha de inicio 13/04/2020)

Presupuesto: 301.320,00 €

Financiación: 256.044,86 €

Esquema de semáforos GIS
Semáforo

Tecnologías y detalles técnicos

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ArcGIS javascript

Scikit-learn

Computer vision