Safe and sustainable mobility for urban and rural regions through smart road infrastructure (Q3297313): Difference between revisions
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| label / es | label / es | ||||||||||||||
Movilidad segura y sostenible para las regiones urbanas y rurales a través de infraestructuras viarias inteligentes | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
Cada 2 minutos ocurre un accidente salvaje en las carreteras de Alemania, un promedio de 9 ciclistas por hora. Esta situación debe ser abordada por el proyecto SALUS. El objetivo del proyecto es desarrollar una infraestructura vial inteligente que capture la vida silvestre y los ciclistas a través de sensores de radar y envíe una advertencia a otros usuarios de la carretera. Uno de los retos es desarrollar sensores de radar adecuados junto con un sistema de detección inequívoca de ciclistas o salvajes. Para ello, se utilizan nuevos métodos de aprendizaje automático. Además, el requisito de producir el sistema de forma rentable, pequeña (integrable en un puesto de guía) y energía autosuficiente es una dificultad. Con los dos HAW Ulm y Heilbronn, así como los socios de PYME y Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt BW, se crean las condiciones ideales para transferir con éxito esta difícil tarea a la economía. (Spanish) | |||||||||||||||
| Property / summary: Cada 2 minutos ocurre un accidente salvaje en las carreteras de Alemania, un promedio de 9 ciclistas por hora. Esta situación debe ser abordada por el proyecto SALUS. El objetivo del proyecto es desarrollar una infraestructura vial inteligente que capture la vida silvestre y los ciclistas a través de sensores de radar y envíe una advertencia a otros usuarios de la carretera. Uno de los retos es desarrollar sensores de radar adecuados junto con un sistema de detección inequívoca de ciclistas o salvajes. Para ello, se utilizan nuevos métodos de aprendizaje automático. Además, el requisito de producir el sistema de forma rentable, pequeña (integrable en un puesto de guía) y energía autosuficiente es una dificultad. Con los dos HAW Ulm y Heilbronn, así como los socios de PYME y Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt BW, se crean las condiciones ideales para transferir con éxito esta difícil tarea a la economía. (Spanish) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Cada 2 minutos ocurre un accidente salvaje en las carreteras de Alemania, un promedio de 9 ciclistas por hora. Esta situación debe ser abordada por el proyecto SALUS. El objetivo del proyecto es desarrollar una infraestructura vial inteligente que capture la vida silvestre y los ciclistas a través de sensores de radar y envíe una advertencia a otros usuarios de la carretera. Uno de los retos es desarrollar sensores de radar adecuados junto con un sistema de detección inequívoca de ciclistas o salvajes. Para ello, se utilizan nuevos métodos de aprendizaje automático. Además, el requisito de producir el sistema de forma rentable, pequeña (integrable en un puesto de guía) y energía autosuficiente es una dificultad. Con los dos HAW Ulm y Heilbronn, así como los socios de PYME y Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt BW, se crean las condiciones ideales para transferir con éxito esta difícil tarea a la economía. (Spanish) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 22 January 2022
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Revision as of 15:17, 22 January 2022
Project Q3297313 in Germany
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Safe and sustainable mobility for urban and rural regions through smart road infrastructure |
Project Q3297313 in Germany |
Statements
246,089.0 Euro
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492,178.0 Euro
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50.0 percent
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25 April 2018
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30 September 2020
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Hochschule Ulm - Technik, Informatik und Medien
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48°23'50.64"N, 9°59'36.35"E
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Alle 2 Minuten ereignet sich auf Deutschlands Straßen ein Wildunfall, pro Stunde verunglücken durchschnittlich 9 Fahrradfahrer. Dieser Situation soll mit dem Projekt SALUS begegnet werden. Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer intelligenten Straßeninfrastruktur, die Wildtiere und Fahrradfahrer über Radar-Sensorik erfasst und eine Warnung an andere Verkehrsteilnehmer absetzt. Eine Herausforderung besteht darin, geeignete Radarsensorik in Verbindung mit einem System zur eindeutigen Detektion von Wild bzw. Radfahrern zu entwickeln. Hierfür kommen u.a. neue Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz. Darüber hinaus stellt der Anspruch, das System kostengünstig, klein (in einen Leitpfosten integrierbar) und energieautark herzustellen, eine Schwierigkeit dar. Mit den beiden HAW Ulm und Heilbronn sowie KMU-Partnern und der Forstlichen Versuchs- und Forschungsanstalt BW sind ideale Voraussetzungen geschaffen, diese anspruchsvolle Aufgabe erfolgreich in die Wirtschaft zu überführen. (German)
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Every 2 minutes a wild accident occurs on Germany’s roads, an average of 9 cyclists per hour. This situation is to be addressed by the SALUS project. The aim of the project is to develop an intelligent road infrastructure that captures wildlife and cyclists via radar sensors and sends a warning to other road users. One challenge is to develop appropriate radar sensors in conjunction with a system for unambiguous detection of wild or cyclists. For this purpose, new methods of machine learning are used. In addition, the requirement to produce the system cost-effectively, small (integrable into a guide post) and energy self-sufficient is a difficulty. With the two HAW Ulm and Heilbronn as well as SME partners and the Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt BW, ideal conditions are created for successfully transferring this challenging task into the economy. (English)
24 October 2021
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Un accident de gibier se produit toutes les 2 minutes sur les routes allemandes, 9 cyclistes par heure en moyenne. Le projet SALUS vise à remédier à cette situation. L’objectif du projet est de mettre en place une infrastructure routière intelligente permettant de capturer les animaux sauvages et les cyclistes au moyen de capteurs radars et d’alerter les autres usagers de la route. L’un des défis consiste à développer des capteurs radar appropriés en combinaison avec un système de détection unique du gibier et des cyclistes. De nouvelles méthodes d’apprentissage automatique sont notamment utilisées à cette fin. En outre, l’exigence de rendre le système peu coûteux, de petite taille (intégrable dans un poteau de guidage) et d’autosuffisance énergétique constitue une difficulté. Les deux HAW Ulm et Heilbronn ainsi que les partenaires des PME et l’Institut d’essais et de recherche forestiers BW ont créé les conditions idéales pour transposer avec succès cette tâche exigeante dans l’économie. (French)
6 December 2021
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Elke 2 minuten gebeurt er een wild ongeval op de Duitse wegen, gemiddeld 9 fietsers per uur. Deze situatie moet worden aangepakt in het kader van het SALUS-project. Het doel van het project is om een intelligente wegeninfrastructuur te ontwikkelen die wild- en fietsers via radarsensoren vangt en een waarschuwing naar andere weggebruikers stuurt. Een uitdaging is het ontwikkelen van geschikte radarsensoren in combinatie met een systeem voor ondubbelzinnige detectie van wilde of fietsers. Hiervoor worden nieuwe methoden van machine learning gebruikt. Bovendien is de eis om het systeem kosteneffectief, klein (integreerbaar in een gidspost) en energie zelfvoorzienend te produceren een probleem. Met de twee HAW Ulm en Heilbronn, MKB-partners en de Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt BW worden ideale omstandigheden gecreëerd om deze uitdagende taak succesvol in de economie over te brengen. (Dutch)
19 December 2021
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Ogni 2 minuti si verifica un incidente selvaggio sulle strade tedesche, una media di 9 ciclisti all'ora. Questa situazione deve essere affrontata dal progetto SALUS. L'obiettivo del progetto è sviluppare un'infrastruttura stradale intelligente che catturi la fauna selvatica e i ciclisti attraverso sensori radar e invii un avvertimento agli altri utenti della strada. Una sfida consiste nello sviluppo di sensori radar appropriati in combinazione con un sistema per la rilevazione inequivocabile di animali selvatici o ciclisti. A tal fine, vengono utilizzati nuovi metodi di apprendimento automatico. Inoltre, l'obbligo di produrre il sistema in modo efficiente sotto il profilo dei costi, piccolo (integrabile in una postazione guida) e autosufficiente in termini di energia è una difficoltà. Con i due HAW Ulm e Heilbronn, nonché con i partner delle PMI e con la Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt BW, si creano le condizioni ideali per trasferire con successo questo impegnativo compito nell'economia. (Italian)
18 January 2022
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Cada 2 minutos ocurre un accidente salvaje en las carreteras de Alemania, un promedio de 9 ciclistas por hora. Esta situación debe ser abordada por el proyecto SALUS. El objetivo del proyecto es desarrollar una infraestructura vial inteligente que capture la vida silvestre y los ciclistas a través de sensores de radar y envíe una advertencia a otros usuarios de la carretera. Uno de los retos es desarrollar sensores de radar adecuados junto con un sistema de detección inequívoca de ciclistas o salvajes. Para ello, se utilizan nuevos métodos de aprendizaje automático. Además, el requisito de producir el sistema de forma rentable, pequeña (integrable en un puesto de guía) y energía autosuficiente es una dificultad. Con los dos HAW Ulm y Heilbronn, así como los socios de PYME y Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt BW, se crean las condiciones ideales para transferir con éxito esta difícil tarea a la economía. (Spanish)
22 January 2022
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Ulm
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Identifiers
DE_TEMPORARY_92
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