L’intelligenza artificiale sui trasporti urbani ed extraurbani
Righto è una piattaforma che consente il monitoraggio delle presenze, della sicurezza e del ticketing sugli autobus di linea, ma non solo. Aggrega altri servizi, creando una rete integrata di soluzioni per la mobilità urbana, grazie alla sua natura modulare, agli algoritmi proprietari di IA e a un’interfaccia grafica che consente un facile accesso ai dati sulla mobilità raccolti.
Come funziona la piattaforma RighTo
RighTo si basa su un esclusivo sistema hardware e software per consentire un’efficiente raccolta dati
e un’analisi accurata della mobilità. È dotato di sensoristica IoT, interna ed esterna al mezzo di trasporto, per un’elaborazione on board.
Le funzionalità di RighTo
Contapasseggeri
A ogni chiusura delle porte, il sistema acquisisce immagini a un’elevata frequenza di campionamento, ed effettua il conteggio con tecniche di IA, con un grado di precisione del 99% e oltre.
Conteggio dei flussi
Il sistema, ad ogni apertura delle porte, calcola il numero di ingressi e uscite dal mezzo
Tracking passenger
Il sistema sfrutta tecniche di deep learning per raccogliere dati anonimi sul comportamento dei passeggeri, monitorando la loro presenza dall’ingresso all’uscita dall’autobus in maniera georeferenziata.
Videosorveglianza intelligente
Il sistema, con NVR integrato, garantisce la sicurezza dei passeggeri e del personale attraverso l’applicazione di algoritmi di IA, capaci di individuare dinamiche potenzialmente pericolose.
Monitoraggio della mobilità esterna e del manto stradale
Il sistema rileva automaticamente pedoni, ciclisti, monopattini, veicoli, ciclomotori, mezzi pesanti e buche (classificandole per grado di pericolosità), il tutto in maniera georeferenziata.
Analisi energetica dei mezzi
Il sistema correla i dati di mobilità e i dati prelevati dalla linea FMS per un’analisi energetica del mezzo in tempo reale, identificando le aree urbane sotto- soglia.
Tornello virtuale
Distingue paganti e non paganti, mediante convalida della vidimazione del biglietto attraverso tecniche di IA.
Monitoraggio posti a sedere
Il sistema permette di identificare in real time i posti a sedere ancora liberi e quelli già occupati
Rilevamento e classificazione della segnaletica stradale
La funzionalità, tramite tecniche di IA, consente di individuare, classificare e registrare la segnaletica presente lungo il percorso, segnalando eventuali anomalie quali deterioramento o non conformità.
Rilevamento della vegetazione (alberi e fronde invasive)
Sfruttando sensori e telecamere ad alta risoluzione, opportunamente posizionati, il sistema è in grado di individuare situazioni potenzialmente pericolose per la circolazione o di degrado delle infrastrutture.
Rilevazione aree di stoccaggio indebite
Sistema di monitoraggio intelligente in grado di individuare e segnalare la presenza di rifiuti o materiali depositati illecitamente.
L’architettura di RighTo
RighTo è composto da una Smart Unit Master (SUM), un’unità ad altissime prestazioni che integra numerose funzionalità evolute basate su Intelligenza Artificiale e gestisce l’intera sensoristica interna tramite le unità SU a essa collegate.
Queste unità, grazie ad algoritmi proprietari di AI, operano in sinergia con l’unità centrale per garantire un’interpretazione accurata e contestualizzata della scena. La SUM si occupa inoltre della gestione della sensoristica esterna, elaborando i dati provenienti da dispositivi intelligenti per l’analisi della mobilità urbana e del manto stradale.
Tutti i componenti sono progettati per un’installazione rapida e sicura, resa possibile grazie all’Electrical Panel, un pannello intelligente che consente la distribuzione dell’alimentazione e un monitoraggio diagnostico continuo di tutti gli apparati connessi.
RighTo
e la mobilità sostenibile
La sfida di RighTo è rendere il trasporto pubblico sempre più efficiente, sostenibile e capaci di adattarsi ai cambiamenti, offrendo molteplici vantaggi. Tra questi, la riduzione dei costi grazie a una corretta pianificazione dei percorsi degli autobus e alla massimizzazione dell’uso degli stessi, l’ottimizzazione del bilancio energetico del mezzo in relazione al numero di persone a bordo e la riduzione dell’impatto ambientale attraverso il perfezionamento dei flussi e il monitoraggio garantiti dall’intelligenza artificiale.
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