sicurezza urbana Archivi - SmartCommunitiesTech

Fighting & Crime Terrorism

Eddy — Fri, 21 Apr 2023 19:32:59 +0000

Sistema di riconoscimento di immagini tramite machine & deep learning volto a rilevare comportamenti sospetti in feed video

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Responsible AI at the edge

Eddy — Fri, 21 Apr 2023 19:32:49 +0000

Smart cities are nowadays producing a massive amount of data from environmental cameras, microphones and other sensors that remain unprocessed. Therefore, many AI-based solutions are recently emerging to support new smart cities’ applications, from dangerous event detection to statistics extraction for decision making. However, these data may contain sensitive personal information, calling for responsible AI solutions.
We proposes some privacy-preserving AI-components enabling responsible use of this data, by preventing unauthorised usage of personal data at both data storage and transmission under the context of Smart Cities. The proposed technologies are developed for the EU H2020 MARVEL project. Both video and audio anonymisation components are deployed at the edge level, enabled by a model compression component for complexity reduction. We discuss each component’s technical challenges, current progress, and future directions.

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Vigilium: un approccio integrato e “data driven” alla sicurezza urbana

Eddy — Fri, 21 Apr 2023 19:32:49 +0000

La sicurezza del territorio è una tematica centrale nelle agende (anche politiche) delle amministrazioni. La cittadinanza chiede maggiore sicurezza in vari ambiti della quotidianità e percepisce alcune zone della città come particolarmente problematiche, a volte senza un riscontro sul lato del dato oggettivo (numero effettivo di crimini). Tuttavia, le informazioni che riguardano la sicurezza (percezione e criminalità) sono raramente reperibili ed è difficile avere un’idea chiara del fenomeno.
Oggi – e sempre più in futuro – grazie alla ricerca e alla tecnologia è possibile trovare delle fonti di dati alternative e sfruttare al massimo la grande mole di informazioni che investe ogni aspetto della vita quotidiana. Il software Vigilium – ideato e sviluppato da Intellegit, startup sulla sicurezza nata dal know how dell’Università di Trento – è un decision support system (DSS) che riceve, immagazzina e organizza informazioni georiferite provenienti da molte fonti dati e che hanno un impatto sulla criminalità e sulla percezione di sicurezza in città. I cittadini sono parte attiva di questo sistema, poiché contribuiscono ad arricchire il dataset attraverso segnalazioni e informazioni di “prima mano” su criminalità, in/sicurezza e degrado urbano.
Grazie quindi all’elaborazione dei diversi dati disponibili attraverso modelli di intelligence criminologica, Vigilium identifica le zone più a rischio e rileva le condizioni favorevoli all’insorgenza di comportamenti devianti, generando mappe e analisi. In questo modo, il DSS aiuta a definire le zone di criticità sul territorio e supporta le amministrazioni e le polizie locali nel prendere decisioni più informate in tema di gestione della sicurezza urbana e prevenire con azioni mirate ed efficaci.

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Prevenzione di violenze e aggressioni nella smart city

Eddy — Fri, 21 Apr 2023 19:32:49 +0000

La tecnologia necessaria per realizzare la smart city mette a disposizione una enorme quantità di dati che possono essere utilizzati anche per rendere più sicure le nostre città contro aggressioni e violenze e quindi migliorare la qualità della vita.
Lo use case “Women Safety” ha l’obiettivo di riconoscere automaticamente situazioni di pericolo elaborando in real-time immagini prese da telecamere installate sul territorio e dati da dispositivi IoT indossabili in grado di lanciare un allarme e localizzare il luogo dell’aggressione imminente. Così il sistema entra in modalità di analisi dei dati per verificare la situazione e allertare le autorità di pronto intervento. Nel frattempo le immagini e altri dati sono archiviati come prove. Inoltre è possibile attivare azioni deterrenti come generazione di suoni o segnali luminosi. Trattandosi di dati sensibili, la privacy è un elemento fondamentale.
La soluzione tecnologica usa le videocamere e altri dispositivi IoT dell’infrastruttura della smart city e la rete di comunicazione 4G/5G, wifi. La prima sfida tecnologica è la realizzazione di un sistema di computazione all’edge della rete (Edge Micro Data Center) per poter elaborare in tempo reale le immagini coordinando le risorse edge e cloud. La seconda sfida è la realizzazione di algoritmi AI per il riconoscimento delle situazioni di pericolo. Queste sfide sono state superate grazie al lavoro di ricerca nei progetti finanziati BRAINE e SCC Innovation Hub Lombardia.
Questa soluzione tecnologica può essere estesa ad altri casi d’uso, a partire dalle situazioni di fragilità, per migliorare la qualità di vita delle città. La soluzione è stata dimostrata in laboratorio, simulando una porzione di ambiente urbano. Una componente fondamentale per il successo di questa iniziativa sarà il coinvolgimento delle amministrazioni locali perché il tema della sicurezza richiede una risposta di sistema dove la tecnologia, pur importante e abilitante, è solo uno degli elementi.

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Eppur si muove!

Eddy — Fri, 21 Apr 2023 19:32:49 +0000

Le motivazioni che spingono a spostarsi e a propendere per un certo tipo di mezzo dipendono da diversi fattori: geografici, economici, anagrafici, “propensionali”. Nella pianificazione di servizi ottimizzati non è dunque sufficiente utilizzare informazioni “tradizionali” come le matrici origine-destinazione, ma è necessario unire la creatività della data science a strumenti di analisi avanzata. E mettere nel gioco anche altri dati, ampiamente disponibili, ma raramente capitalizzati.
Attraverso la fusione di questi dati è possibile segmentare ulteriormente la domanda; e scoprire che alcune categorie si spostano col bus la mattina, ma optano per l’auto nel pomeriggio. E che ci sono precise ragioni per questo comportamento.
Non solo nella pianificazione dei servizi, ma anche per indurre uno spostamento modale – verso modalità più sostenibili, ad esempio – bisogna agire sulle motivazioni. E per questo bisogna conoscerle.
Disponibilità di dati, Advanced analytics e Intelligenza artificiale supportano questa conoscenza e possono essere utilizzati anche per estenderla ulteriormente. Il conteggio di veicoli utilizzando videocamere e computer vision o l’analisi predittiva dei dati delle telco per intercettare frequentazione e pattern di spostamento delle persone sono due esempi di analisi che SAS abilita e che permettono una conoscenza aumentata degli spostamenti e sono alla base non solo per servizi di mobilità, ma anche per la comprensione e predizione di diversi fenomeni urbani e suburbani: sicurezza fisica, incidentalità, sostenibilità ambientale, economica e sociale.

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AURA

Eddy — Fri, 21 Apr 2023 19:32:36 +0000

AURA è il servizio innovativo adottato dal Comune di Pordenone per l’accesso a dati e informazioni in tempo reale sulla qualità dell’aria e sulle condizioni atmosferiche utili a rafforzare le azioni infrastrutturali di sostenibilità e resilienza ambientale, grazie al supporto di strumenti intelligenti per il monitoraggio.
I due obiettivi principali della soluzione sono quelli di misurare gli impatti ambientali e l’efficacia delle iniziative per la mobilità sostenibile intraprese dal comune con un approccio innovativo e di incentivare comportamenti virtuosi dei cittadini attraverso azioni di informazione.
AURA si articola nell’installazione e gestione combinata di una rete capillare di centraline smart per il monitoraggio dell’inquinamento dell’aria e delle condizioni meteo e di sensori opportunistici Smart Rainfall System di Artys per la produzione di mappe di pioggia in tempo reale. Le informazioni del monitoraggio raccolte in tempo reale vengono elaborate da un modello fisicamente basato sviluppato da PM_TEN, azienda partner del progetto, per lo svolgimento di previsioni di diffusione degli inquinanti alla scala locale del quartiere. Il servizio include la resa dei dati ambientali da essa derivanti agli enti e alla cittadinanza tramite pubblicazione su un portale webGIS on-line e la predisposizione di un visore multimediale.
Nell’area del quartiere di Torre di Pordenone, il monitoraggio viene eseguito con un approccio differenziale, ovvero posizionando i sensori in punti ove vi sia un impatto preponderante delle azioni di modifica alla viabilità rispetto alle aree di fondo urbano dove normalmente si riscontrano livelli di riferimento della qualità dell’aria. Questo tipo di approccio consente di valutare il contributo delle diverse tipologie di sorgente di inquinanti.
La soluzione riguarda pertanto trasversalmente i due ambiti SDGs dell’Agenda 2030: “Ambiente, energia, capitale naturale” (SDG 13) e “Città, infrastrutture e capitale sociale” (SDG 11).

Il servizio fa parte degli interventi previsti dal progetto “POR FESR 2014 – 2020 FVG AZIONE 4.1: Agenda Urbana T.E.M. – “Torre Eco Mob City Sensing”.

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DSH 2030

Eddy — Fri, 21 Apr 2023 19:32:36 +0000

Digital and Sustainable Harbour 2030 (DSH2030) sviluppa un sistema che, integrando e applicando le ultime tecnologie ICT (IoT, AI, Big Data) realizza un nuovo modello di gestione ed erogazione servizi in ottica B2B2C (Business to Business to Customer) per i gestori delle aree portuali e costiere come es. waterfront. Tale modello vuole accrescere le capacità di risposta e decision making in caso di emergenze o eventi straordinari, in relazione al rapporto tra waterfront e aree urbane limitrofe. il progetto studia metodiche per avere un impatto positivo su tutti i frequentatori dell’area (dipendenti, cittadini, turisti, attività economiche ecc) secondo una prospettiva fortemente user-centric attraverso l’applicazione di logiche Smart City-Industria 4.0

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ELF

Eddy — Fri, 21 Apr 2023 19:32:36 +0000

Il prodotto ELF, il cui acronimo sta per “Improving Efficiency of street Lighting through Intelligent Dimming and Radio-Frequency data connection” e’ stato sviluppato da EURIX a partire dal 2018 in stretta collaborazione con Ardea srl (Gruppo EGEA) e CSP scarl basandosi sull’infrastruttura tecnologica di Schréder Italia SpA.
La piattaforma offre un’infrastruttura intelligente per regolare la pubblica illuminazione utilizzando sensori innovativi al fine di ottimizzare il consumo energetico con una gestione FAI (Full Adaptive Installation). E’ composta da componenti hardware/software montati a bordo palo e da un motore centrale. Aggregando dati di traffico, luminanza e meteo il motore di Intelligenza Artificiale permette di regolare il flusso luminoso dei punti luce pubblici stradali, nel pieno rispetto della normativa, storicizzando al tempo stesso dati relativi al traffico stradale e alla qualità dell’aria.
Al fine di valutare i tempi di payback da parte della Pubblica Amministrazione e’ stato inoltre sviluppato e brevettato un algoritmo per la categorizzazione dei tratti stradali in termini di convenienza economica dell’intero processo.
Il risparmio energetico misurato si attesta sull’ordine del 30%, andando cosi’ ad incrementare il risparmio ottenuto con il relamping per l’efficienza illuminotecnica.

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Segnalazioni Cittadine

Eddy — Fri, 21 Oct 2016 08:22:19 +0000

Un elemento fondamentale per garantire la sicurezza territoriale (sia a livello oggettivo sia di percezione da parte dei cittadini) riguarda il controllo sociale (o ‘di vicinato’). Questo richiede la capacità, da parte dei cittadini, di poter richiedere in tempi brevi e in maniera immediata interventi nel caso vi siano situazioni percepite di pericolo. Al tempo stesso la capacità di instaurare un dialogo fruttuoso tra cittadinanza e Pubblica Amministrazione nell’ambito della sicurezza, in particolare in termini di capacità di risposta di fronte a segnalazioni della cittadinanza rappresenta un grosso valore aggiunto in termini di sostenibilità della riqualificazione urbana e gestione partecipativa degli spazi pubblici. Segnalazioni Cittadine è un sistema che permette ai cittadini di segnalare via Facebook, Telegram e Slack problematicità di vario tipo (da macchine in sosta vietata a spaccio di sostanze stupefacenti nei parchi a situazioni di degrado di altro tipo). Le segnalazioni vengono categorizzate in maniera automatica (utilizzando strumenti avanzati di Intelligenza Artificiale) e inoltrate all’ufficio/servizio competente. Segnalazioni Cittadine include un chatbot per permettere ai cittadini di dialogare in maniera continua e fluida con la Pubblica Amministrazione riguardo le segnalazioni effettuate.

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ERSEC: Enhanced Road Safety by integrating Egnos-Galileo data with on-board Control system

Eddy — Tue, 09 Feb 2016 14:10:13 +0000

ERSEC è in grado di determinare in maniera accurata sulla mappa stradale la posizione del veicolo attrezzato e di tutti gli ostacoli presenti intorno ad esso (ad esempio altri veicoli, persone e qualsiasi tipo di oggetto fisso o mobile) con una precisione di misura dell’ordine di 0,1 metri ad una frequenza di campionamento di 100 Hz. Questo è possibile attraverso una fusione intelligente dei dati GNSS EGNOS (correlati alla mappa locale strada – GIS cartina digitale) con i dati di misura ottenuti da un set di strumenti installato a bordo del veicolo, tra cui sensori della dinamica del veicolo (tachimetro e giroscopio) e sensori ambientali (laser di scansione).
La sperimentazione del sistema in ambiente urbano ha dimostrato la capacità di raggiungere, nel sistema di riferimento delle mappe stradali, la precisione di 0,1 metri nella posizione del veicolo e la precisione di 0,01 radianti nell’orientamento del veicolo.

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