AI & EDGE COMPUTING

MONITORAGGIO INFRASTRUTTURE

Edge computing e computer vision sono essenziali per l’attuazione di strategie efficaci nel settore pubblico e in un’ottica smart city. Una delle possibili applicazioni è proprio l’uso di questa tecnologia per il miglioramento delle strade e quindi della vita quotidiana dei cittadini.

Sistema per il monitoraggio delle infrastrutture stradali

L’innovazione tecnologica promossa dall’impiego dell’intelligenza artificiale nell’ambito dell’ispezione e monitoraggio di grandi infrastrutture apre all’automazione ed ottimizzazione di un ampio numero di attività. Tra queste rientra il monitoraggio dello stato di salute dell’infrastruttura stradale, attività essenziale per garantire la sicurezza degli utenti, ma che attualmente comporta costi alti e spesso basati su periodicità troppo ampie per poter garantire prevenzione: questo si traduce in interventi urgenti, con costi ingenti per la riparazioni e danni che possono rappresentare già pericolo. L’ispezione e la manutenzione preventiva si dimostra essere meno costosa in termini economici e con un impatto positivo sulla percezione degli utenti.

Il sistema KEYE permette l’ispezione automatica dell’infrastruttura stradale attraverso l’utilizzo di modelli di intelligenza artificiale e computer vision. Attraverso una smart camera dotata di sensoristica dedicata, facilmente installata all’interno di un veicolo in pochi minuti, è possibile raccogliere informazioni riguardanti il manto stradale e l’infrastruttura informativa e protettiva della carreggiata: in particolare riconosce e segnala automaticamente ed in tempo reale ammaloramenti del manto stradale (buche, fessurazioni), segnaletica, protezioni e verde, e raccoglie immagini e informazioni delle segnalazioni all’interno di un portale centrallizato consultabile.

Come funziona?

  • Il dispositivo IoT dotato della smart camera viene installato su un veicolo per la raccolta delle immagini e la segnalazione in tempo reale di eventuali ammaloramenti rilevati.
  • Il dispositivo non registra video, ma raccoglie solamente le immagini relative agli ammaloramenti identificati. Il sistema raccoglie inoltre i percorsi effettuati.
  • Il sistema effettua il riconoscimento automatico dei duplicati in caso di passaggio multiplo nello stesso punto. All’interno del portale è possibile gestire l’intero ciclo di vita di una segnalazione fino alla sua riparazione.
  • Attraverso viste su mappa e dashboard è possibile tenere sotto controllo sia l’attività di monitoraggio che quella manutentiva all’interno di un unico portale, e creare reportistica personalizzata.

Output

IMMAGINI E POSIZIONI DEGLI AMMALORAMENTI

Riconoscimento automatico dei danni sul manto stradale (buche, crepe, linee di cedimento) con indicazione della posizione

GRANDEZZA STIMATA DELL’AMMALORAMENTO

Stima della dimensione e gravità di ogni rilievo effettuato

TRACCIAMENTO DEL PERCORSO EFFETTUATO CON IL VEICOLO

Riconoscimento dei danni sul manto stradale (buche, crepe, linee di cedimento) con indicazione della posizione

STATO DI LAVORAZIONE E STORICO

Possibilità di gestire in piattaforma lo stato di lavorazione e visualizzare tutti i rilievi storici

Portale di visualizzazione

Dispositivi IoT

  • Il sistema installato sui dispositivi è basato su modelli di intelligenza artificiale che attraverso il processamento del flusso video permette di estrapolare dalle immagini le informazioni di interesse
  • I dispositivi hanno una dimensione molto ridotta e possono quindi essere installati su qualsiasi veicolo che può offrire corrente via USB.
  • Tutti i dispositivi sono dotati di comunicazione 4G e GPS pertanto non necessitano di reti esterne per funzionare correttamente.

Il portale K-eye

 

L’elaborazione in tempo reale del flusso delle immagini raccolte dalle videocamere permette che le segnalazioni vengano inviate immediatamente alla piattaforma centrale o sui sistemi di monitoraggio del cliente (con integrazioni ad-hoc), tramite dashboard semplici e intuitive, con diverse “skill” personalizzabili e gestibili da remoto.

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