Indra, socio ordinario di TTS Italia, \u00e8 alla guida del progetto di ricerca e sviluppo BeCamGreen, che ha l\u2019obiettivo di sviluppare una soluzione basata su visione e intelligenza artificiale e su big data. La soluzione contribuir\u00e0 alla riduzione del traffico – soprattutto per i veicoli con un\u2019unica persona a bordo – e a promuovere nuove politiche di mobilit\u00e0 sostenibile.
\nQuesta attivit\u00e0 innovativa nell\u2019ambito delle citt\u00e0 digitali \u00e8 finanziata e realizzata all\u2019interno dell\u2019iniziativa EIT Digital, organizzazione leader in Europa per la trasformazione digitale. EIT Digital, legata alla Commissione Europea, conta sulla partecipazione del Politecnico di Milano, socio ordinario di TTS Italia. Il progetto intende sfruttare le ricerche precedenti per perfezionare e testare in uno scenario reale con traffico un prodotto commercializzabile e unico sul mercato. Il sistema consente di identificare automaticamente, in tempo reale e con alta precisione, il tipo di veicoli presenti sulla strada e il numero di persone a bordo, sia sui sedili anteriori e posteriori.
\nLa soluzione consentir\u00e0 alle autorit\u00e0 locali e agli altri gestori di infrastrutture di trasporto, come gli operatori stradali e di parcheggi, di capire i pattern di mobilit\u00e0 e di definire strategie e politiche volte a ridurre il traffico, promuovere l\u2019utilizzo dei mezzi pubblici, i veicoli ad alta occupazione e a bassa emissione, migliorando la circolazione, la qualit\u00e0 dell\u2019aria e riducendo il rumore.
\nL\u2019identificazione precisa e automatica dei veicoli e degli occupanti, unita all\u2019elaborazione e analisi dei dati, consentir\u00e0: una migliore conoscenza del traffico, l\u2019applicazione di sconti o sanzioni, tariffe variabili (ad esempio, nei parcheggi e pedaggi), restrizioni di acceso a certe strade (sopra tutto dei centri urbani) in base ai viaggiatori, tipo de veicolo, targa, etc. Inoltre, contribuir\u00e0 anche a promuovere tra i cittadini l\u2019uso dei mezzi pubblici, i veicoli condivisi, quelli ad alta occupazione, quelli a bassa emissione, parcheggi dissuasivi, ecc.
\nAttualmente, l\u2019implementazione effettiva di queste misure e il rilevamento delle infrazioni richiedono la sorveglianza e il controllo dissuasivo da parte delle autorit\u00e0 competenti, il che rende l\u2019applicazione complessa e poco effettiva. BeCamGreen intende completare lo sviluppo di un prodotto commerciale automatico, affidabile e con un costo ragionevole al fine di rispondere ad una necessit\u00e0 reale del mercato, in quanto si tratta di una soluzione sempre pi\u00f9 richiesta nelle gare per le autostrade di Paesi come gli Stati Uniti, dove si facilita la costruzione di corsie speciali, e per lo sviluppo di strategie di limitazione del traffico in alcune citt\u00e0 europee.
\nBeCamGreen svilupper\u00e0 una soluzione automatica e non invasiva grazie all\u2019implementazione delle tecnologie pi\u00f9 all\u2019avanguardia di big data, visione artificiale, deep learning e analisi multispettrale.
\nIndra lavorer\u00e0 sugli algoritmi di elaborazione di immagini per il rilevamento delle persone e il rilevamento faciale sviluppati in progetti di R&S ai quali ha partecipato, come DAVAO. Per ottenere la massima precisione, la societ\u00e0 utilizzer\u00e0 i migliori strumenti di visione artificiale e li combiner\u00e0 con algoritmi volti all\u2019elaborazione di immagini in tempo reale. Inoltre, si aggiunger\u00e0 alla soluzione l\u2019analisi multispettrale, Questo consentir\u00e0 di rilevare la pelle umana al fine di evitare rilevamenti falsi ed errori, essendo in grado di distinguere, ad esempio, un pupazzo e altri simulazioni. L\u2019obiettivo \u00e8 quello di incorporare la tecnologia pi\u00f9 all\u2019avanguardia, sia hardware che software, per aumentare la precisione del sistema e ridurre i costi di investimento e messa in funzione a carico dei potenziali clienti.
\nDall\u2019altra parte, il Politecnico di Milano si occuper\u00e0 dello sviluppo di un motore big data per rilevare e prevedere lo stato del traffico integrando in tempo reale le informazioni di tutti i tipi di sensori IoT, le reti sociali, gli open data e il sottosistema di visione sviluppato per il progetto. Questo motore di macro dati in tempo reale fornir\u00e0 informazioni preziose che aiuteranno i gestori a prendere decisioni, a convalidare e a migliorare le loro strategie di gestione della mobilit\u00e0.<\/p>\n
Fonte: Indra<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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