Skip to content

VEKOP-2.1.7-15 


Gépi tanuláson (öntanuláson) és gép-gép kommunikáción alapuló séma analizálás szenzorok adatai alapján, lokális mobil eszközökön a gépjárműiparban

Projekt azonosítószáma: VEKOP-2.1.7-15-2016-00412

Kedvezményezett neve: GEOMANT-ALGOTECH Zrt.

Projekt címe: Gépi tanuláson (öntanuláson) és gép-gép kommunikáción alapuló séma analizálás szenzorok adatai alapján, lokális mobil eszközökön a gépjárműiparban

Támogatás összege: 79 959 416 Ft.

Támogatás mértéke: 49,97%

Projekt befejezése: 2020.12.31.

Projekt leírása:

Projektünk egy gépi tanuláson (öntanuláson) és gép-gép (machine-to-machine) kommunikáción alapuló séma analizálást szenzorok adatai alapján lehetővé tévő fejlesztés, amelyből nyerhető adatok lokális mobil eszközökön (tablet, okostelefon, központi műszeregység) elérhetővé válnak. A fejlesztésre kerülő prototípus szenzoros-szoftveres megoldást jelent, egyfajta, az IoT koncepciót megtestesítő rendszerként.

A projekt célja a gépjárművek további „digitalizálása” és „intelligensebbé tétele”, amelynek során a járműveket további adatgyűjtő, érzékelő és kommunikációs modulokkal (intelligens szenzorok) látunk el, amelyek egy közös, internetszerű hálózatra kapcsolódva, egymással önállóan kommunikálva képesek komplexebb igényeket kielégítő adatszolgáltatásra, feldolgozásra és működésre.

A fejlesztésre kerülő rendszer az integrált szenzorokból érkező adatokat feldolgozza, így azok karakterisztikája vizsgálható és elemezhető. Amennyiben az elemző rendszer a normál mintázattól való eltérést tapasztal, riasztási folyamatot indukál. A mintázat analizálása és tárhelyhatékony tárolása lokális, beépített eszközön, akár mobil eszközön, vagy mobil kommunikáció révén, központilag is történhet. A központi adattárolás képessége lehetővé teszi a mintázat más, hasonló konfiguráció adataival való összevetését.

 

×

Apply to job

Join Geomant and be part of a team that is shaping the future of communication solutions.

First name *
Last name *
Email *
Position you are applying for
Upload your CV *
Maximum file size: 2 MB