Roma: avviate tre prove per la Smart city con AI

Tre esperimenti di Smart city a Roma stanno utilizzando i sensori di visione intelligente di Sony, potenziati dall’AI, per ridurre il traffico, ottimizzare il trasporto pubblico e aumentare la sicurezza dei pedoni

L’obiettivo principale delle prove è quello di valutare e fornire un sistema di parcheggio intelligente utilizzando il sensore di immagini IMX500 AI-enhanced di Sony per ridurre l’inquinamento e gli ingorghi causati dagli automobilisti alla ricerca di un parcheggio. Al contrario, gli automobilisti saranno avvisati tramite un’app per smartphone prima di essere indirizzati al parcheggio libero più vicino alla loro destinazione.

Le prove includono anche uno studio di sistemi di Smart city che ottimizzerà la capacità e aumenterà l’uso della sua rete di trasporto pubblico implementando pensiline intelligenti, contando coloro che salgono e scendono da ogni autobus per identificare il sovraccarico e garantire una migliore fornitura di autobus e costi inferiori.

Verrà progressivamente attivato anche un sistema di allerta agli attraversamenti pedonali per avvisare i conducenti quando i pedoni stanno attraversando, utilizzando l’illuminazione intelligente a bassa latenza sulla strada per renderli più visibili con l’obiettivo di ridurre gli incidenti della città sugli attraversamenti pedonali.

Le prove inizieranno a giugno e, oltre a Sony ed Envision, comprendono il gruppo TTM (DP Control), responsabile dell’installazione del sensore di immagine IMX500 nelle unità di ripresa. Citelum, specialista europeo dell’illuminazione e del WiFi, è a capo del progetto ed è responsabile dell’installazione delle telecamere sui semafori, della gestione del servizio di manutenzione dei sistemi semaforici e della regolazione del traffico in città.

Avere la funzione AI incorporata nel sensore d’immagine permette alla città di ridurre la larghezza di banda richiesta, di scalarla facilmente usando le reti esistenti, e di tagliare i costi di energia e comunicazione. Permette anche di affrontare le preoccupazioni dei cittadini in materia di privacy. La configurazione della IMX500 nelle prove permette l’estrazione di metadati in tempo reale relativi alle informazioni di un parcheggio libero, la presenza di un pedone che sta per attraversare una strada, o il numero di persone che salgono e scendono da un autobus. Nessuna immagine viene memorizzata, né lascia il sensore, in linea con i requisiti di privacy.

“Questo è un esempio chiaro e concreto in cui la soluzione di visione intelligente di Sony può servire lo scopo del nostro cliente rispettando la privacy delle persone”, ha dichiarato Antonio Avitabile, Managing Director di Corporate Alliance and Investment di Sony.

La distanza media tra pedoni e veicoli è una metrica chiave utilizzata per misurare la sicurezza dei pedoni. Il trial mira a fornire un’analisi quantitativa di questo dato e a prevenire gli incidenti pedonali attraverso i meccanismi di segnalazione installati sugli incroci.

Lavorando con il fornitore di telecamere Envision, il progetto ha addestrato una rete neurale per identificare gli spazi di parcheggio disponibili, nonché il numero di persone in attesa alle fermate dell’autobus, che entrano/escono dall’autobus e che aspettano di attraversare o attraversare la strada.

Ogni telecamera ha due sensori che guardano le strade circostanti e gli spazi di parcheggio. I sensori inviano dati in tempo reale elaborati da reti neurali sulla posizione esatta di uno spazio libero, la presenza di pedoni e il numero di persone in coda alle pensiline degli autobus.

I dati sull’esatta posizione dello spazio di parcheggio libero vengono trasmessi in tempo reale attraverso la punta intelligente. I dati vengono poi immediatamente elaborati dal sensore integrato nella punta intelligente, utilizzando reti neurali, e inviati alla piattaforma software cloud di Envision. Le coordinate della posizione del parcheggio libero sono sovrapposte in tempo reale su una mappa che viene visualizzata su un dispositivo mobile utilizzato dal conducente che si sta dirigendo verso l’area.

La presenza dei pedoni viene misurata e confrontata in diverse posizioni. Il sistema di rete neurale rileva i pedoni al passaggio pedonale e un segnale luminoso viene inviato ai conducenti per avvisarli.

I dati della lunghezza della coda e delle persone che salgono e scendono dall’autobus vengono elaborati dal sensore nella punta intelligente attraverso la rete neurale e inviati alla piattaforma software Envision che li aggrega e li rende disponibili al personale che gestisce la rete di autobus pubblici al fine di migliorare la pianificazione e la programmazione della rete di trasporto degli autobus. Una figura di merito “affollata” viene fornita per segnalare quando l’autobus sta funzionando al di sopra della capacità per evitare autobus sovraffollati, gestire meglio la rete di trasporto e migliorare l’esperienza di viaggio dei cittadini.

Fonte: https://www.eenewseurope.com/news/three-ai-smart-city-trials-start-rome