I ricercatori dell’ENEA hanno pubblicato i risultati di uno studio, realizzato a Milano, sull’uso dell’intelligenza artificiale per monitorare i flussi pedonali in aree affollate. L’obiettivo è migliorare la sicurezza e la vivibilità delle città. I dati sono stati raccolti rispettando al massimo la privacy delle persone.
IA per rilevare gli spostamenti
Lo studio è stato realizzato nell’ambito del progetto CityFlows, finanziato dallo European Institute of Innovation and Technology (EIT). I ricercatori dell’ENEA hanno analizzato le registrazioni del sistema di videocamere installato dall’Azienda Mobilità Ambiente e Territorio (AMAT) in Piazza Duca D’Aosta. Per due settimane è stato rilevato il flusso di persone intorno all’ingresso principale della stazione centrale di Milano e ai due punti di accesso della metropolitana.
Grazie alla computer vision sono stati identificati i pedoni con una precisione del 70% circa, analizzando le registrazioni video. Le informazioni hanno permesso di ricostruire la distribuzione spaziale e temporale delle persone e creare mappe di densità e velocità. Al termine dello studio sono state individuate le fasce orarie con un numero maggiore di pedoni, oltre a direzione e velocità.
La registrazione delle immagini è avvenuta rispettando pienamente la privacy. Non è possibile risalire all’identità delle persone. È stato inoltre usato un segnaposto per informare i pedoni che era in corso una registrazione per il progetto CityFlows. Lo studio dimostra che l’intelligenza artificiale può essere sfruttata durante la progettazione dei passaggi pedonali, ad esempio in prossimità di stazioni ferroviarie, aeroporti e centri commerciali.
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26 mar 2024