Étude sur l'applicabilité des techniques d'intelligence artificielle dans le secteur du repérage automobile pour l'amélioration de la traçabilité et la prédiction par apprentissage

汽车安全技术在学徒训练和预测中的应用研究

基本信息

批准号：
458988-2013
负责人：
Bouchard, Bruno
金额：
$ 2.85万
依托单位：
Université du Québec à Chicoutimi
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Collaborative Research and Development Grants
财政年份：
2015
资助国家：
加拿大
起止时间：
2015-01-01 至 2016-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=575963
关键词：
tude sur applicabilit des techniques

项目摘要

Le vol de véhicules automobiles est un problème mondial ayant des conséquences économiques importantes pour la société. Le Canada est l'un des pays ayant le taux de vol parmi les plus élevés au monde et affiche l'un des plus bas taux de récupération des véhicules. Dans ce contexte, les compagnies d'assurances imposent dorénavant aux détenteurs de voitures à risques élevés l'installation de systèmes de repérage. L'entreprise montréalaise Réseau Sans Fil Otodata inc, par sa filiale TAG Tracking, propose à ses clients un dispositif de repérage basé sur une technologie brevetée qui fonctionne avec des étiquettes RFID actives ainsi qu'avec une infrastructure d'antennes détenues par l'entreprise. Elle offre un produit robuste et à faible coût, ne nécessitant aucun frais mensuels. Malgré l'efficacité démontrée de son système, l'entreprise a identifié des limitations importantes nécessitant une phase de R&D en vue d'améliorer la qualité, la fiabilité et l'offre de service. Deux défis ont été ciblés : l'amélioration de la précision de son système de traçabilité en temps réel et l'exploitation, via des techniques d'apprentissage automatique, de l'historique des données liées aux déplacements des véhicules. Parallèlement au contexte propre à l'entreprise, notre équipe de chercheurs en intelligence artificielle oeuvrant sur le concept d'habitat intelligent a développé une expertise unique et reconnue internationalement, notamment dans le domaine de la reconnaissance d'activités à base de capteurs, de la traçabilité à base de la technologie RFID ainsi que dans le domaine de l'apprentissage non-supervisé (unsupervised data mining). Ce projet de R&D vise donc à démontrer le potentiel d'application de ces modèles développés dans le cadre de nos recherches dans le domaine spécifique des systèmes de repérage et de la traçabilité des véhicules automobiles par radio-identification active.

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