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Milano 2017 – Novembre 10
Embedding Cisco Spark and Location applications (ESRI) into business processes
Erik Tiengo
Software Solution Architect - NERAtech S.r.l.Erik Tiengo
https://neratech.it/
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@freddy34xyz
erik.tiengo@neratech.it
Timeline
Milano2017-11-10
Erik Tiengoerik.tiengo@neratech.it
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Content
q Synergiesq Synergies in detailq Workflow (GIS centrico)q Phasesq Computer Vision & Image Processing q Accorgimentiq Streaming e Real Timeq Risultato in ArcMapq Scalabilitàq Obiettivo attualeq Post individuazione QRCodeq Vantaggi e serviziq What’s nextq Altri Devices/Altri sviluppiq DEMOq Per questo PoC utilizzo di …q Conclusioni
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Erik Tiengoerik.tiengo@neratech.it
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Sinergie
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Collaborazione
Cisco Spark
Localizzazione
Sinergie in dettaglio
Ingegnerizzazione
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Workflow
GIScentrico
Devices(Camera)
Flusso dati video
Riconoscimento QRCode da codice
Notifica e localizzazione del QRCode
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Fasi
q Ambiente: VM Windows 10
q IDE: Visual Studio 2015 Community
q Progetto originale: Python e OpenCV (3.x)
q Challenge: migrazione in salsa Microsoft per facile interazione con suite desktop di ESRI
q Architettura: x86
q Progetti utilizzati:
q Emgu (per C#): wrapper di OpenCVq DotSparkNet: creato per .NET core e
adattato per essere utilizzato facilmente in .NET >= 4.5.x
q Docker per virtualizzare servizi quali nginx-rtmp, Redis e PostgreSQL
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Computer Vision & Image Processing
Personal Computer
ServerAs Service
DesktopPhotographic dataset analysisCreation/algorithm validation
Acquisition Processing Return
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Accorgimenti
q Utilizzo di librerie diOpenCV che il Wrapperrichiama in accordo con architettura CPU/OS
q numpy: nessuna libreria nativa equivalente. Necessita di utilizzo di IronPython
q Creazione di una Add-On"vecchio" style per poter sfruttare la suite di ArcMap: sarebbe auspicabile fare migrazione verso ArcGIS Runtime SDK for Qt
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Streaming
DemoRPI with ffmpeg server
Band available
Video resolution
FPS(Frame for second)
CostBudget
Features(RAM, CPU, Form factor, Power)
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Real Time
Real Time
Near Real Time Near Real Time
Real Time
Banda
Caratteristiche Device
Budget
AlgoritmiCapacità di calcolo
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Risultato in ArcMap
Compilazione automatica della tabella degli
attributi dello shaperelativo al QRCode
Dati nella tabella degli
attributi
Attualmente riportato in mappa punto (random) per ogni rilievo del QRCode
Media delle coordinate
X e Y
Raggruppamento in un unico punto dove si localizza il QRCode
q QRCODE_Xq QRCODE_Yq PNT_Xq PNT_Yq VALUEq SOURCE
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Scalabilità
CameraRPIDJI
VIDEOin Streaming
ArcMap: q v10.2.2q V10.3.xq v10.4.xq v10.5.1
Signal/Slot && Pub/Sub
ComandiGisUp ToolsQRCode MapViewer
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Obiettivo attuale
Individuazione dei QRCode posti sul tetto delle autovetture di un piazzale al fine di ricavare:
q Relativo identificatore univoco. Utile al dialogo con la banca dati del cliente.
q Localizzazione assoluta della vettura.
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Messaggiodi
notifica
Localizzazionedel punto dove si trova il
QRCode
Banca dati
Strato informativo con tutti i punti di rilievo
rappresentato in ArcMap
q Codice QRCode
q Coordinate relative
q Coordinate assolute
Text
Stesse informazioni del
messaggio di notifica
Aggiunto automaticamente
su mappa
Post individuazione QRCode
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Vantaggi e servizi
Questo processo comporta la Riduzione dei costi grazie a Servizi quali:
qInventario
qFind a car
qCreazione di percorsi interni
qControlli incrociati
Esempio:
Operatore ha spostato la vettura per comodità senza avvisare della nuova posizione
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Inventario
Frequenza:
qSettimanale
q…
q…
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Find a car
On demand
quando la macchina non viene trovata rispetto alla sua
posizione registrata nel
database
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Percorsi interni
Creazione di percorsi interni
che consentano ai trasportatori di ottimizzare il carico e rendere più veloci le operazioni di dispatch
delle vetture
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Controlli incrociati della bontà del
carico
Risultato
Minimizzati i costi di rintracciamento
della vettura consegnata al destinatario sbagliato
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Controlli incrociati
Previsto da database
Verificato da operatore
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What’s next
q Sviluppo soluzioni Mobile in integrazione con DJI e non solo
q SERVER-SIDE: ottimizzazione consistenza e performance in architettura Hybrid Cloud
q ESRI: WIP per comprendere le potenzialità di Image Server e ArcGIS Full Motion Video (formato MISB)
q ESRI: WIP per lavorare in ambiente Linux (ArcGIS Runtime SDK per Qt o Java) in modo da agevolare l'utilizzo di servizi potenti che in Windows non offrono le stesse performance
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Altri sviluppi
(scalabilità su altri servizi)
Possibilità di aggiungere flusso video da camere di altri dispositivi:
Altri Devices
Da QRCode a rilievo sul territorio di:
q Barcode
q Persone
q Oggetti
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Per questo PoC utilizzo di …
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q Computer Vision e Image processing sono il presente e sicuramente il futuro:
il dato GIS è fondamentale per portare l'informazione su mappa e ancora prima in un GeoDatabase
q UC(Unified Collaboration):
necessaria per sincronizzare processi asincroni
q Necessità di avere buona bandapoiché è stato un elemento critico nel PoC
Conclusioni
Erik Tiengoerik.tiengo@neratech.it
Grazie per l’attenzione
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