Occhio al pedone

Passeggiare per la città, magari in una calda mattina di primavera, il sole sul viso, i rumori che aumentano al risveglio di un nuovo indaffarato giorno, e ritrovarsi… nel traffico! Sempre e comunque. Ebbene sì, nelle grandi città è la norma anche il traffico a piedi, per di più in alcune zone particolarmente frequentate come le stazioni ferroviarie. Gente che arriva, gente che parte… e persino la viabilità pedonale deve essere gestita.

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Traffico pedonale: sicurezza e vivibilità

Quando si parla di mobilità urbana si pensa sempre al traffico cittadino, in realtà c’è anche il traffico pedonale e, come quello dei mezzi di trasporto, deve essere gestito. Questa esigenza si pone in particolar modo nelle grandi città, basti pensare a Roma e a Milano, dove c’è un afflusso continuo di persone, soprattutto in alcune zone, come quelle di passaggio o che sono crocevia per altre destinazioni.
La stessa necessità si presenta poi quando occorre gestire flussi e spostamenti di un numero importate di persone, per esempio, in occasione di eventi o manifestazioni di una certa rilevanza.
Il tema quindi è rendere i luoghi che frequentiamo innanzitutto più vivibili, ma anche garantire una maggiore sicurezza. Al miglioramento di tutto questo la tecnologia può dare un concreto apporto.

Come l’AI monitora i flussi pedonali

È con queste premesse che Enea ha recentemente testato a Milano l’applicazione di tecnologie di intelligenza artificiale (AI) destinate proprio al monitoraggio dei flussi pedonali nelle aree particolarmente affollate.
I ricercatori hanno adottato una tecnica di visione artificiale innovativa. Gli spostamenti delle persone sono ripresi da alcune telecamere tradizionali – nello specifico, quelle del sistema di videoregistrazione installato da AMAT, l’Azienda Mobilità Ambiente e Territorio – e le immagini raccolte in due settimane di test sono state poi elaborate dall’algoritmo di intelligenza artificiale.

La zona scelta per il test è una delle più trafficate della città: piazza Duca D’Aosta, antistante l’ingresso principale della Stazione Centrale. Il passaggio di persone in questa zona, è continuo, oltre all’ingresso della stazione ferroviaria, ci sono fermate dei mezzi di superficie e diversi ingressi alla metropolitana.

In particolare, sono state riprese le persone transitate attorno all’ingresso della stazione ferroviaria e di due accessi alla metropolitana. Le immagini registrate, spiegano i ricercatori di Enea, sono state trattate nel rispetto della privacy delle persone riprese, in modo da garantirne l’anonimato.

Il sistema è in grado innanzitutto di identificare le persone e gli oggetti ripresi, localizzandoli nello spazio e nel tempo. Questa operazione avviene attraverso la tecnica della visione artificiale – computer vision – che ricava informazioni da immagini e video trasformandole in un flusso di dati.
L’elaborazione ulteriore del progetto di Enea è consistita nello sfruttare questa tecnologia per creare elaborazioni statistiche basate sui dati rilevati.

Statistiche dei flussi

I circa due milioni di fotogrammi raccolti durante il test hanno permesso non solo di identificare in modo univoco i pedoni osservati – con una precisione che, dicono i ricercatori, è stata del 70% circa – ma anche di elaborare dati in modo da studiarne gli spostamenti.
In sostanza, è stata creata un’architettura logica – un framework – che permette di ricostruire una mappa bidimensionale del tracciato percorso da ogni singolo pedone, sia nel tempo sia nello spazio.
Questo consente ai ricercatori di ricostruire la distribuzione spaziale dei flussi pedonali insieme alle mappe della densità di tali flussi e della velocità con la quale si spostano.
L’intelligenza artificiale del sistema permette così di ricostruire dove va il flusso di gente, quanto spesso, a che ora e con quale velocità.

A cosa servono i dati sui flussi pedonali

Le informazioni ricavate dalle riprese e la loro elaborazione per renderli dati statistici possono avere diverse finalità.
Per chi amministra una città o deve gestire la sicurezza di un certo luogo o di uno specifico evento, è possibile avere dati precisi su quanto accade di norma e avere anche delle previsioni chiare su quale situazione si possa venire a creare, in una certa ora del giorno o della notte. Inoltre, queste informazioni possono essere utili nel momento in cui si devono eseguire lavori di progettazione urbana, come stabilire dove realizzare un passaggio pedonale o dove intervenire per migliorare la sicurezza dei pedoni, verificando quali siano i luoghi più frequentati.
Ma quelli della sorveglianza e della sicurezza non sono gli unici ambiti di possibile applicazione di questo sistema di AI. Come spiegano i ricercatori, il sistema troverebbe un ideale utilizzo anche nel mondo dell’industria e della medicina.

Un progetto europeo

Il test milanese rientra in un più ampio progetto europeo chiamato CityFlows, dedicato appunto alla mobilità pedonale. E il capoluogo lombardo è solo uno dei siti pilota su cui si stanno testando le tecnologie del progetto.
Lo studio e la gestione intelligente della mobilità pedonale è un argomento su cui l’Europa pone attenzione. CityFlows è finanziato dallo European Institute of Innovation and Technology (EIT).

Allo studio condotto a Milano, i cui risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Urban Science, hanno preso parte Federico Karagulian, Carlo Liberto, Matteo Corazza e Gaetano Valenti ricercatori di Enea, con Andreea Dumitru e Marialisa Nigro ricercatori dell’Università di Roma Tre.

L’intelligenza artificiale potrà essere quindi di supporto all’urbanistica delle città europee di domani, con un servizio migliore e più sicuro reso a tutti i cittadini.

Musica: “Coming Home” – J. Scott Rakozy
Foto in copertina: Brian Merrill – Pixabay

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