Garantire massima sicurezza ed efficienza nell’erogazione dei servizi sono le sfide primarie nel mondo dei trasporti. Per dare concretezza a questi obiettivi, gli operatori del settore fanno sempre maggiore affidamento su dotazioni tecnologiche a sostegno di una maggiore sicurezza, delle attività di manutenzione, del potenziamento e del rinnovamento dell’infrastruttura, dei processi produttivi.

Nell’ambito delle nuove tecnologie, un ruolo chiave lo gioca l’implementazione di servizi cognitivi che può consentire di ridurre il lavoro di riconoscimento manuale nei vari ambiti di azione, per una migliore efficienza ed un miglior servizio. 
Strategia che Teorema può sostenere attraverso  l’implementazione di progetti che prevedono l’utilizzo di servizi di visione artificiale.  

Visione artificiale e algoritmi segnalano alert

I servizi implementati da Teorema prevedeono l’utilizzo di Custom Vision API di Microsoft Cognitive Services per consentire alla macchina di identificare e rilevare situazioni che richiedono particolare attenzione (Situation Awareness), analizzando grandi quantità di immagini.
Ad ogni fotografia viene assegnato un tag (ad esempio: “mobilità ridotta” o “situazione pericolosa”), attività che può essere svolta anche direttamente in Custom Vision per una catagolazione più rapida.
Le immagini contrassegnate consentono al Servizio di visione artificiale di apprendere le principali caratteristiche distintive delle situazioni che si desidera analizzare.
Gli algoritmi di visione artificiale generano poi descrizioni diverse in base agli oggetti identificati nell’immagine. Tutte le descrizioni vengono successivamente valutate e per ognuna viene generato un punteggio di attendibilità; infine viene restituito un elenco dei punteggi di attendibilità in ordine decrescente.

Monitoraggio dei transiti

Uno dei casi di applicazione può essere rappresentato dal transito di passeggeri  con mobilità ridotta, identificabili ad esempio dalla presenza di un bastone, o di una sedia a rotelle.

RFI - Elementi come la presenza di una sedia a rotelle segnalano alla Visione Artificiale la presenza in stazione di situazioni caratterizzate da mobilità ridotta
Elementi come la presenza di una sedia a rotelle segnalano alla Visione Artificiale la presenza in stazione di situazioni caratterizzate da mobilità ridotta

La Computer Vision può rivelarsi particolarmente utile anche nell’individuazione di situazioni pericolose, purtroppo molto diffuse nel caso di una rete capillarmente distribuita sul territorio.
Custom Vision API sarà utilizzata per individuare frangenti a rischio, caratterizzate per esempio dalla presenza di persone, veicoli o altri oggetti in prossimità di un passaggio a livello.
La visione artificiale sarà implementata anche per l’identificazione dei carri merci, grazie al riconoscimento dell’ID del vagone presente nell’immagine.

RFI - Il Sistema di visione artificiale apprenderà a riconoscere la presenza di persone o veicoli in prossimità di un passaggio a livello
Il Sistema di visione artificiale apprenderà a riconoscere la presenza di persone o veicoli in prossimità di un passaggio a livello

Infrastruttura di image tracking

Per la realizzazione i questi progetti, Teorema disegna un’infrastruttura di tracciamento per analizzare immagini e registrazioni a supporto delle attività dei gestori.
Tra gli strumenti utilizzati, Microsoft Cognitive Services Custom Vision API viene implementato per analizzare le immagini e  identificare oggetti e situazioni rilevanti. Inoltre, servizi di storage come Event Hub, Functions e Storage per l’analisi delle immagini contenenti ad esempio i vagoni.
La soluzione sarà infatti completata da una dashboard di PowerBI in grado di mostrare lo stato dei vagoni, qualora siano rilevati dal sistema la presenza di danni, scritte o sfregi.

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