Guidelines for data quality assurance

The UDRIVE project aims to colle ct on the region of 100,000 hours of naturalistic driving data in order to support the analysis related to o Crash causation, crash risk and normal driving o Distraction and inattention o Vulnerable road users o Driving styles related to eco-driving This document contains information relevant to data quality assurance for the UDRIVE project. Good quality data is a fundamental requirement for good quality analysis and data quality should be considered at all stages of the data processing chain: o Data Acquisition System Installation o During data collection o Database management • Data preprocessing • Data post-processing In order to deliver high quality data as an outcome from the UDRIVE project actions have been undertaken at each stage of the chain, following generic guidelines for data quality

Video Surveillance-Based Intelligent Traffic Management in Smart Cities

Visualization of video is considered as important part of visual analytics. Several challenges arise from massive video contents that can be resolved by using data analytics and consequently gaining significance. Though rapid progression in digital technologies resulted in videos data explosion that incites the requirements to create visualization and computer graphics from videos, a state-of-the-art algorithm has been proposed in this chapter for 3D conversion of traffic video contents and displaying on Google Maps. Time stamped visualization based on glyph is employed efficiently in surveillance videos and utilized for event detection. This method of visualization can possibly decrease the complexity of data, having complete view of videos from video collection. The effectiveness of proposed system has shown by obtaining numerous unprocessed videos and algorithm is tested on these videos without concerning field conditions. The proposed visualization technique produces promising results and found effective in conveying meaningful information while alleviating the need of searching exhaustively colossal amount of video data

Toward understanding crowd mobility in smart cities through the Internet of Things

Understanding crowd mobility behaviors would be a key enabler for crowd management in smart cities, benefiting various sectors such as public safety, tourism and transportation. This article discusses the existing challenges and the recent advances to overcome them and allow sharing information across stakeholders of crowd management through Internet of Things (IoT) technologies. The article proposes the usage of the new federated interoperable semantic IoT platform (FIESTA-IoT), which is considered as "a system of systems". The platform can support various IoT applications for crowd management in smart cities. In particular, the article discusses two integrated IoT systems for crowd mobility: 1) Crowd Mobility Analytics System, 2) Crowd Counting and Location System (from the SmartSantander testbed). Pilot studies are conducted in Gold Coast, Australia and Santander, Spain to fulfill various requirements such as providing online and offline crowd mobility analyses with various sensors in different regions. The analyses provided by these systems are shared across applications in order to provide insights and support crowd management in smart city environments.The pilot study in Gold Coast is conducted in collaboration with NEC Australia. This work has been partially funded by the Spanish Government (MINECO) under Grant Agreement No. TEC2015-71329-C2-1-R ADVICE (Dynamic Provisioning of Connectivity in High Density 5G Wireless Scenarios) project and by the EU Horizon 2020 Programme under Grant Agreements No. 731993 AUTOPILOT (Automated Driving Progressed by Internet Of Things), 643943 FIESTAIoT (Federated Interoperable Semantic IoT Testbeds and Applications), and 643275 FESTIVAL (Federated Interoperable Smart ICT Services Development and Testing Platforms) projects and the joint project by NEC Laboratories Europe and Technische Universität Dortmund. The content of this paper does not reflect the official opinion of the Spanish Government or European Union. Responsibility for the information and views expressed therein lies entirely with the authors

A Comprehensive Review of Vehicle Detection Techniques Under Varying Moving Cast Shadow Conditions Using Computer Vision and Deep Learning

Design of a vision-based traffic analytic system for urban traffic video scenes has a great potential in context of Intelligent Transportation System (ITS). It offers useful traffic-related insights at much lower costs compared to their conventional sensor based counterparts. However, it remains a challenging problem till today due to the complexity factors such as camera hardware constraints, camera movement, object occlusion, object speed, object resolution, traffic flow density, and lighting conditions etc. ITS has many applications including and not just limited to queue estimation, speed detection and different anomalies detection etc. All of these applications are primarily dependent on sensing vehicle presence to form some basis for analysis. Moving cast shadows of vehicles is one of the major problems that affects the vehicle detection as it can cause detection and tracking inaccuracies. Therefore, it is exceedingly important to distinguish dynamic objects from their moving cast shadows for accurate vehicle detection and recognition. This paper provides an in-depth comparative analysis of different traffic paradigm-focused conventional and state-of-the-art shadow detection and removal algorithms. Till date, there has been only one survey which highlights the shadow removal methodologies particularly for traffic paradigm. In this paper, a total of 70 research papers containing results of urban traffic scenes have been shortlisted from the last three decades to give a comprehensive overview of the work done in this area. The study reveals that the preferable way to make a comparative evaluation is to use the existing Highway I, II, and III datasets which are frequently used for qualitative or quantitative analysis of shadow detection or removal algorithms. Furthermore, the paper not only provides cues to solve moving cast shadow problems, but also suggests that even after the advent of Convolutional Neural Networks (CNN)-based vehicle detection methods, the problems caused by moving cast shadows persists. Therefore, this paper proposes a hybrid approach which uses a combination of conventional and state-of-the-art techniques as a pre-processing step for shadow detection and removal before using CNN for vehicles detection. The results indicate a significant improvement in vehicle detection accuracies after using the proposed approach

2020 NASA Technology Taxonomy

This document is an update (new photos used) of the PDF version of the 2020 NASA Technology Taxonomy that will be available to download on the OCT Public Website. The updated 2020 NASA Technology Taxonomy, or "technology dictionary", uses a technology discipline based approach that realigns like-technologies independent of their application within the NASA mission portfolio. This tool is meant to serve as a common technology discipline-based communication tool across the agency and with its partners in other government agencies, academia, industry, and across the world

Distributed, Low-Cost, Non-Expert Fine Dust Sensing with Smartphones

Diese Dissertation behandelt die Frage, wie mit kostengünstiger Sensorik Feinstäube in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung gemessen werden können. Dazu wird ein neues Sensorsystem auf Basis kostengünstiger off-the-shelf-Sensoren und Smartphones vorgestellt, entsprechende robuste Algorithmen zur Signalverarbeitung entwickelt und Erkenntnisse zur Interaktions-Gestaltung für die Messung durch Laien präsentiert. Atmosphärische Aerosolpartikel stellen im globalen Maßstab ein gravierendes Problem für die menschliche Gesundheit dar, welches sich in Atemwegs- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen äußert und eine Verkürzung der Lebenserwartung verursacht. Bisher wird Luftqualität ausschließlich anhand von Daten relativ weniger fester Messstellen beurteilt und mittels Modellen auf eine hohe räumliche Auflösung gebracht, so dass deren Repräsentativität für die flächendeckende Exposition der Bevölkerung ungeklärt bleibt. Es ist unmöglich, derartige räumliche Abbildungen mit den derzeitigen statischen Messnetzen zu bestimmen. Bei der gesundheitsbezogenen Bewertung von Schadstoffen geht der Trend daher stark zu räumlich differenzierenden Messungen. Ein vielversprechender Ansatz um eine hohe räumliche und zeitliche Abdeckung zu erreichen ist dabei Participatory Sensing, also die verteilte Messung durch Endanwender unter Zuhilfenahme ihrer persönlichen Endgeräte. Insbesondere für Luftqualitätsmessungen ergeben sich dabei eine Reihe von Herausforderungen - von neuer Sensorik, die kostengünstig und tragbar ist, über robuste Algorithmen zur Signalauswertung und Kalibrierung bis hin zu Anwendungen, die Laien bei der korrekten Ausführung von Messungen unterstützen und ihre Privatsphäre schützen. Diese Arbeit konzentriert sich auf das Anwendungsszenario Partizipatorischer Umweltmessungen, bei denen Smartphone-basierte Sensorik zum Messen der Umwelt eingesetzt wird und üblicherweise Laien die Messungen in relativ unkontrollierter Art und Weise ausführen. Die Hauptbeiträge hierzu sind: 1. Systeme zum Erfassen von Feinstaub mit Smartphones (Low-cost Sensorik und neue Hardware): Ausgehend von früher Forschung zur Feinstaubmessung mit kostengünstiger off-the-shelf-Sensorik wurde ein Sensorkonzept entwickelt, bei dem die Feinstaub-Messung mit Hilfe eines passiven Aufsatzes auf einer Smartphone-Kamera durchgeführt wird. Zur Beurteilung der Sensorperformance wurden teilweise Labor-Messungen mit künstlich erzeugtem Staub und teilweise Feldevaluationen in Ko-Lokation mit offiziellen Messstationen des Landes durchgeführt. 2. Algorithmen zur Signalverarbeitung und Auswertung: Im Zuge neuer Sensordesigns werden Kombinationen bekannter OpenCV-Bildverarbeitungsalgorithmen (Background-Subtraction, Contour Detection etc.) zur Bildanalyse eingesetzt. Der resultierende Algorithmus erlaubt im Gegensatz zur Auswertung von Lichtstreuungs-Summensignalen die direkte Zählung von Partikeln anhand individueller Lichtspuren. Ein zweiter neuartiger Algorithmus nutzt aus, dass es bei solchen Prozessen ein signalabhängiges Rauschen gibt, dessen Verhältnis zum Mittelwert des Signals bekannt ist. Dadurch wird es möglich, Signale die von systematischen unbekannten Fehlern betroffen sind auf Basis ihres Rauschens zu analysieren und das "echte" Signal zu rekonstruieren. 3. Algorithmen zur verteilten Kalibrierung bei gleichzeitigem Schutz der Privatsphäre: Eine Herausforderung partizipatorischer Umweltmessungen ist die wiederkehrende Notwendigkeit der Sensorkalibrierung. Dies beruht zum einen auf der Instabilität insbesondere kostengünstiger Luftqualitätssensorik und zum anderen auf der Problematik, dass Endbenutzern die Mittel für eine Kalibrierung üblicherweise fehlen. Bestehende Ansätze zur sogenannten Cross-Kalibrierung von Sensoren, die sich in Ko-Lokation mit einer Referenzstation oder anderen Sensoren befinden, wurden auf Daten günstiger Feinstaubsensorik angewendet sowie um Mechanismen erweitert, die eine Kalibrierung von Sensoren untereinander ohne Preisgabe privater Informationen (Identität, Ort) ermöglicht. 4. Mensch-Maschine-Interaktions-Gestaltungsrichtlinien für Participatory Sensing: Auf Basis mehrerer kleiner explorativer Nutzerstudien wurde empirisch eine Taxonomie der Fehler erstellt, die Laien beim Messen von Umweltinformationen mit Smartphones machen. Davon ausgehend wurden mögliche Gegenmaßnahmen gesammelt und klassifiziert. In einer großen summativen Studie mit einer hohen Teilnehmerzahl wurde der Effekt verschiedener dieser Maßnahmen durch den Vergleich vier unterschiedlicher Varianten einer App zur partizipatorischen Messung von Umgebungslautstärke evaluiert. Die dabei gefundenen Erkenntnisse bilden die Basis für Richtlinien zur Gestaltung effizienter Nutzerschnittstellen für Participatory Sensing auf Mobilgeräten. 5. Design Patterns für Participatory Sensing Games auf Mobilgeräten (Gamification): Ein weiterer erforschter Ansatz beschäftigt sich mit der Gamifizierung des Messprozesses um Nutzerfehler durch den Einsatz geeigneter Spielmechanismen zu minimieren. Dabei wird der Messprozess z.B. in ein Smartphone-Spiel (sog. Minigame) eingebettet, das im Hintergrund bei geeignetem Kontext die Messung durchführt. Zur Entwicklung dieses "Sensified Gaming" getauften Konzepts wurden Kernaufgaben im Participatory Sensing identifiziert und mit aus der Literatur zu sammelnden Spielmechanismen (Game Design Patterns) gegenübergestellt