Sintesi del progetto
Il progetto realizza un sistema integrato e intelligente per monitorare ciò che accade ai varchi di accesso alla città, dove si concentrano spesso code e criticità. Il prototipo realizzato unisce flussi video delle telecamere e dati provenienti da sensori, producendo una lettura aggiornata della situazione e collegandola a un Digital Twin urbano, cioè una rappresentazione digitale che aiuta a interpretare e gestire la mobilità in modo coordinato.
Obiettivo
Il progetto mira a creare un sistema capace di riconoscere le targhe dei veicoli e analizzare i flussi di traffico mentre accedono alla città. Il sistema integra dati provenienti da telecamere e dispositivi IoT, restituendo una fotografia aggiornata della mobilità urbana. Ciò consente alle amministrazioni di intervenire tempestivamente in caso di incidenti o rallentamenti e di adottare politiche più intelligenti per la circolazione.
Problemi e necessità
Le aree di accesso alla città sono spesso punti critici, dove si generano code e disagi. Senza strumenti digitali efficienti, diventa difficile capire cosa stia accadendo in tempo reale e intervenire in modo rapido. Inoltre, la crescente quantità di dati provenienti da videocamere e sensori richiede tecnologie avanzate in grado di gestirli e interpretarli con precisione.
Soluzioni sviluppate
Grazie al progetto è stato realizzato un prototipo software che combina analisi video, dati IoT e processi in tempo reale. Il sistema si basa sul modello di Digital Twin sviluppato nello Spoke 9 del Centro Nazionale. Attraverso il riconoscimento delle targhe e la lettura automatica delle immagini, il sistema individua congestioni e possibili incidenti, avviando notifiche immediate verso i soggetti interessati. L’architettura utilizza anche tecniche di rilevamento di eventi per identificare comportamenti anomali rispetto ai pattern abituali del traffico.
Impatti
Il sistema sviluppato può migliorare la gestione quotidiana della circolazione, rendendo più fluido il traffico e riducendo rischi e disagi per cittadini e operatori. L’identificazione immediata di anomalie consente infatti risposte rapide e mirate, migliorando la sicurezza e diminuendo l’impatto di incidenti o blocchi stradali. Grazie alla capacità di prevedere e riconoscere situazioni critiche, il progetto favorisce un modello di mobilità più sostenibile e più semplice da monitorare. In generale, i risultati ottenuti dal progetto contribuiscono anche allo sviluppo di strumenti per città più intelligenti, dove dati e tecnologia lavorano insieme per ridurre l’impatto ambientale e migliorare la qualità della vita.
Settori di applicazione
Il sistema può essere adottato da Amministrazioni Comunali, Gestori della Mobilità, Aziende di Trasporto e Servizi Pubblici, con possibilità di supportare anche l’attività dell Protezione Civile, specialmente in occasione di eventi o emergenze che richiedono un controllo accurato dei flussi veicolari. La piattaforma, essendo replicabile, potrà essere utilizzata da università e centri di ricerca per sviluppare modelli più avanzati sul comportamento del traffico.
