The 'location' or 'positioning', is one of the most valuable and underutilized information for an asset or a physical person. The possibility to extend enhanced collaboration solution, such as Spark, into processes and applications designed around the 'Science of Where' provide an incredible capability to solve industry-relevant problems, not easy or cost-effective to address today. The workshop deals with real-life use cases of Spark enabled solutions for asset tracking and asset protection. You will also learn how to use Cisco Spark to share asset location info within a biz process.

1. Milano 2017 – Novembre 10
Embedding Cisco Spark and Location
applications (ESRI) into business
processes
Erik Tiengo

2. Software Solution Architect - NERAtech S.r.l.
Erik Tiengo
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@freddy34xyz
erik.tiengo@neratech.it

3. Timeline

4. Milano
2017-11-10
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Milano
2017-11-10
Erik Tiengo
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Content
q Synergies
q Synergies in detail
q Workflow (GIS centrico)
q Phases
q Computer Vision & Image Processing
q Accorgimenti
q Streaming e Real Time
q Risultato in ArcMap
q Scalabilità
q Obiettivo attuale
q Post individuazione QRCode
q Vantaggi e servizi
q What’s next
q Altri Devices/Altri sviluppi
q DEMO
q Per questo PoC utilizzo di …
q Conclusioni

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Erik Tiengo
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Sinergie

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Erik Tiengo
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Collaborazione
Cisco
Spark
Localizzazione
Sinergie
in
dettaglio
Ingegnerizzazione

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Erik Tiengo
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Workflow
GIS
centrico
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 OpenCV
q 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

9. Milano
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Computer Vision & Image Processing
Personal
Computer
Server
As Service
Desktop
Photographic dataset analysis
Creation/algorithm validation
Acquisition Processing Return

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Accorgimenti
q Utilizzo di librerie di
OpenCV che il Wrapper
richiama 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
Demo
RPI with ffmpeg server
Band
available
Video
resolution
FPS
(Frame for second)
Cost
Budget
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
Algoritmi
Capacità di calcolo

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Risultato in ArcMap
Compilazione automatica
della tabella degli
attributi dello shape
relativo 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_X
q QRCODE_Y
q PNT_X
q PNT_Y
q VALUE
q SOURCE

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Scalabilità
Camera
RPI
DJI
VIDEO
in Streaming
ArcMap:
q v10.2.2
q V10.3.x
q v10.4.x
q v10.5.1
Signal/Slot && Pub/Sub
Comandi
GisUp Tools
QRCode 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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Messaggio
di
notifica
Localizzazione
del 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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Erik Tiengo
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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…

19. Milano
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Milano
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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

21. Milano
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Controlli incrociati
della bontà del
carico
Risultato
Minimizzati i costi
di rintracciamento
della vettura
consegnata al
destinatario
sbagliato
Milano
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Controlli incrociati
Previsto da database
Verificato da operatore

22. Milano
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Erik Tiengo
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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

23. Milano
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Milano
2017-11-10
Erik Tiengo
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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

24. Milano
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25. Milano
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Erik Tiengo
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Per questo PoC utilizzo di …

26. Milano
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Erik Tiengo
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2017-11-10
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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 banda
poiché è stato un elemento
critico nel PoC
Conclusioni

27. Erik Tiengo
erik.tiengo@neratech.it
Grazie per l’attenzione