TOV è la piattaforma tecnologica di Duel che si avvale di un’architettura tecnologica e di un processo innovativo per la gestione dei dati per offrire un servizio web per la produzione di notiziari di traffico personalizzati, in base alla posizione e al profilo dell’utente.
I bollettini vengono erogati sotto forma di testi, formattati per essere letti con sistemi Text-To-Speech (TTS) presenti in un dispositivo dotato di GPS e di connessione a Internet.

Una selezione intelligente delle informazioni

La piattaforma Traffic Over Voice acquisisce ed elabora dati di velocita media sugli archi di una rete stradale (tutte le autostrade, le strade extraurbane e la maggioranza delle strade cittadine) per i quali siano disponibili Floating Car Data. Vengono utilizzati i dati di traffico TomTom per mezzo del servizio HD Flow, con frequenza di aggiornamento ogni 2 minuti.

TOV include, integra e normalizza (in termini di coerenza di contenuto, di geo-referenziazione e sincronizzazione dei dati di evento) le informazioni – provenienti dalle fonti tradizionali – che riguardano eventi puntuali che influenzano il traffico, quali lavori, chiusure e incidenti.
Per generare informazioni capillari sullo stato della rete, TOV utilizza tecniche di machine learning e intelligenza artificiale, al fine di selezionare e ordinare le notizie più rilevanti per ciascun utente, in base alle statistiche sulle destinazioni ricorrenti sul grafo stradale, al suo profilo e al comportamento recente. Il sistema elabora un formato specifico per una pubblicazione in voce con un linguaggio naturale, per un accesso piacevole e sicuro durante la guida.

La piattaforma utilizza un’infrastruttura scalabile e ridondata che opera su server virtuali e servizi di cloud computing, forniti da aziende leader internazionali (Google Cloud e Amazon Cloud Services)

La soluzione di processi tecnici complessi


L’architettura e il sistema di processo di TOV risolvono problematiche complesse, come:

  • la definizione di criteri di astrazione ed estrazione di grafi stradali gerarchici e sotto-grafi;
  • la definizione di criteri di astrazione ed estrazione di P.O.I. (Punti di interesse) per la creazione automatica di notiziari in voce con linguaggio naturale;
  • I’applicazione di tecniche di machine learning e di modelli di simulazione per l’identificazione di destinazioni d’utente e previsioni di traffico;
  • la configurazione e l’implementazione di una infrastruttura tecnologica di elaborazione e distribuzione di informazioni complessa per volume di dati e numero di transazioni da elaborare in pochi secondi.

Un nuovo sistema per la generazione di bollettini personalizzati in voce

Traffic Over Voice offre un nuovo sistema di generazione dei bollettini, progettato per poter utilizzare una descrizione esterna dei criteri di selezione, raggruppamento e ranking delle informazioni, scritta in un linguaggio specificamente progettato (Domain-Specific Language).

Il sistema è quindi in grado di gestire sia i criteri utilizzati nelle applicazioni mobile, sia quelli per web radio, con lo stesso modulo software. Con questo approccio è possibile personalizzare i criteri di selezione, raggruppamento e ranking per ciascun servizio.

Lo stesso tipo di approccio è stato seguito per il sistema di generazione del linguaggio naturale: il modulo software accetta una descrizione dei criteri di generazione del testo dai dati scritta con un linguaggio specifico, rendendo possibile aggiungere lingue differenti e stili di bollettino diversi, senza modificare il sistema di generazione dei bollettini.

Una piattaforma aperta, grazie agli SDK per iOS e Android

Traffic Over Voice offre SDK per facilitare la realizzazione di applicazioni di terze parti che utilizzino i servizi sulle piattaforme iOS e Android e Windows. Gli SDK permettono alle applicazioni client di utilizzare i servizi della piattaforma per mezzo di interfacce API di alto livello che nascondono i dettagli dei protocolli di rete e delle strutture dati utilizzate per il colloquio, riducendo drasticamente i tempi di implementazione e la possibilità di errori.