Un nuovo metodo per ottimizzare il flusso del traffico nelle strade cittadine potrebbe rivoluzionare la gestione delle congestioni. Secondo uno studio condotto dalla Ohio State University, l’utilizzo di telecamere già montate su autobus potrebbe essere la chiave per ottenere dati più accurati e una comprensione più approfondita del traffico cittadino.
Gli autobus urbani, almeno negli Stati Uniti, sono già dotati di telecamere frontali, utilizzate principalmente per documentare eventuali incidenti. Sfruttando questa infrastruttura esistente, la squadra di ricerca guidata dal prof. Keith Redmill della Ohio State University ha sviluppato un innovativo algoritmo basato sull’intelligenza artificiale, che analizza le registrazioni delle telecamere sugli autobus. Un documento sulla ricerca è stato recentemente pubblicato sulla rivista scientifica Sensors.
Intelligenza artificiale al servizio della gestione del traffico
L’algoritmo utilizza un modello di deep learning noto come YOLOv4 per rilevare e tracciare oggetti nei video registrati. Ciò consente di determinare il numero di veicoli presenti in ogni inquadratura, distinguendo quelli in movimento da quelli parcheggiati. Inoltre, è in grado di calcolare la velocità e la traiettoria dei veicoli in movimento.
Combinando i dati delle telecamere con le mappe stradali digitali esistenti e i dati satellitari GNSS, l’algoritmo è in grado di generare mappe dettagliate del flusso del traffico urbano. A differenza delle telecamere montate su strada, che monitorano solo alcune posizioni prestabilite, l’utilizzo delle telecamere sugli autobus offre una copertura più ampia della città.
Secondo il prof. Redmill, la raccolta e l’elaborazione di informazioni spaziali ad alta risoluzione consentono ai pianificatori di comprendere meglio le fluttuazioni della domanda di traffico. Questa comprensione approfondita può portare a un miglioramento significativo dell’efficienza dell’intero sistema di trasporto urbano.
L’importanza di scelte strategiche in ambito urbano
Le implicazioni di questo studio potrebbero essere notevoli per la gestione del traffico urbano. I comuni potrebbero prendere in considerazione l’implementazione di telecamere su autobus, permettendo una gestione più efficiente delle potenziali aree a rischio traffico, ed una pianificazione strategica più accurata.
Con i continui sviluppi nell’ambito dell’intelligenza artificiale e della gestione del traffico, il futuro delle città potrebbe essere più fluido e efficiente. L’utilizzo di tecnologie avanzate potrebbe rendere il trasporto pubblico un’opzione più attraente per i cittadini, riducendo il numero di veicoli privati in strada e migliorando la qualità della vita urbana complessiva.
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