Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | Ca' Foscari University of Venice:PNRR progetto: ECS_00000043-CUP: H43C22000540006-Visione artificiale applicata ai flussi di passeggeri in aree pubbliche e private |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | Ca' Foscari University of Venice:PNRR progetto: ECS_00000043-CUP: H43C22000540006-- Computer vision for monitoring of passenger flow in private and public spaces |
Campo principale della ricerca | Engineering |
Sottocampo della ricerca | Computer engineering |
Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
Descrizione sintetica in italiano | In ambito turistico, lo studio del flusso passeggeri (pax flow) è una tematica di rilievo. Attraverso questo tipo di analisi, possono essere estratte diverse informazioni utili, ad esempio, possono essere studiati i tempi medi di attesa durante le fasi di accodamento dei passeggeri, oppure può essere esaminato il loro tempo di sosta medio in determinate aree dei terminal. Queste tipologie di dati possono aiutare le compagnie di trasporti pubbliche e private a migliorare la qualità del servizio ed aumentare il numero di passeggeri serviti durante le ore più affollate ed al tempo stesso rimodulare la forza lavoro durante le ore in cui il carico è minore. Nella letteratura scientifica, i modelli di machine learning vengono impiegati con successo nei task di multiple object tracking (MOT) e nello specifico nel campo del person tracking. Questo tipo di dati permette la costruzione di una cronologia di movimenti dei passeggeri |
Descrizione sintetica in inglese | Passenger flow (pax flow) scan is a relevant topic in the tourism field. Through this kind of analysis, several insights about terminal areas can be extracted, for instance, waiting times of passengers during queueing phases and their staying time in terminal areas. This kind of data can help transport companies to increase the number of served passengers during crowded time slots and improve the efficiency of their service by reducing the amount of workforce during empty time slots. In literature, machine learning models have successfully been applied to the task of multiple object tracking (MOT) which can be specialised in the area of person tracking. This kind of data allows us to build a history map of the movements of passengers. Moreover, when passengers are seen from a different point of view, person reidentification techniques can be applied to enrich the former data. |
Data del bando | 20/12/2022 |
Numero di assegnazioni per anno | 1 |
Stanziamento annuale (indicativo) | 26400 |
Periodicità | 12 |
E' richiesta mobilità internazionale? | yes |
Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE OCEANIA AFRICA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
Nazionalità dei candidati |
AFRICA EUROPE OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
Sito web del bando | https://www.unive.it/data/28825/ |
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | no |
Importo annuale | 21402 |
Valuta | Euro |
Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
Comprende vitto e spese di viaggio | no |
Comprende il costo della ricerca | no |
Massima durata dell'assegno (mesi) | 24 |
Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | TITOLI, PUBBLICAZIONI E COLLOQUIO |
Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | CV AND INTERVIEW |
Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | TITOLI, PUBBLICAZIONI E COLLOQUIO |
Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | CV AND INTERVIEW |
Nome dell'Ente finanziatore | UNIVERSITA' CA' FOSCARI VENEZIA |
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Tipologia dell'Ente | Public research |
Paese dell'Ente | Italy |
Città | VENEZIA |
Codice postale | 30123 |
Indirizzo | DORSO DURO 3246 |
Sito web | http://www.unive.it |
inest_pnrr@unive.it |
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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Data di scadenza del bando | 09/01/2023 - alle ore 00:00 |
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Come candidarsi | https://apps.unive.it/domandeconcorso-en/accesso/inest09012023visione |