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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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Timeline

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Erik [email protected]

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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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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


Grazie per l’attenzione

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