Projets financés
Environnement pour l'Accés Sécurisé par Identification, Mobile et Biométrique – EASIMoB
Le projet vise à développer un système d’identification innovant à faible coût combinant deux technologies distinctes : l’identification biométrique par reconnaissance faciale et le code barre 2D. Le principe de fonctionnement repose sur l’encodage d’un gabarit biométrique dans un code barre 2D impr
Capitaliser les connaissances acquises sur les Capacités d’action (autorités vs . individus) et le Protocole d’Alerte Commun (CAP) pour accompagner un changement de Cap et proposer une Alerte multicanale en France. – Cap-4-Multi-Can-Alert
Ce projet est né pour répondre à deux lacunes : 1) le manque d’efficacité et de clarté dans les contenus des outils d’alerte en France (un signal sonore pour les sirènes du réseau SAIP, un message vocal / texte pour les automates d’appel d’alerte, un message texte pour les SMS géolocalisés et le Cel
Prédiction et détection d'anomalies dans une foule en mouvement sans interruption – OKLOS
Dans le cadre des Jeux Olympiques 2024 et dans l’espace public en général, la connaissance de la densité des foules et de leurs mouvements apparaît cruciale. Pour dépasser l’état de l’art actuel, nous proposons une résolution innovante qui conjugue les travaux du laboratoire EURECOM pour transformer
Gestion des Incidents lors de RAssemblements de FoulEs – GIRAFE
Avec les Jeux Olympiques et Paralympiques de Paris 2024, la France va se trouver confrontée à un enjeu de sécurité majeur du fait d’une série d’événements sportifs, relayés dans le monde entier, impliquant des personnalités et du public. L’Histoire des Jeux et celles des sports a malheureusement déj
Mouvements de foule Anticipés et Ajustés à la Situation Terrain Réelle – MAASTeR
Le projet MAASTeR (Mouvements de foule Anticipés et Ajustés à la Situation Terrain Réelle) propose la création d’un outil d’aide à la décision à destination des forces de sécurité et opérateurs d’ERP (Etablissement Recevant du Public) focalisant sur la sécurité et la mobilité des personnes. Ce proje
Démonstrateur d'Identification de Situations Critiques via la Remontée de données multi-sources pour l’alErte en Temps-réel – DISCRET
Le projet DISCRET vise à démontrer qu’il est possible de détecter, en temps réel, des situations atypiques ou critiques, au travers de l’analyse des données d’un opérateur de téléphonie mobile (Orange), enrichies par des informations extraites du réseau social Twitter et à proposer un premier protot
