Lo studio, effettuato con la moderna tecnica di visione artificiale, per due settimanale alla Stazione Centrale ha mostrato il comportamento dei pedoni. Questo approccio potrà migliorare sicurezza, mobilità e accessibilità nelle città
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Mobilità, sicurezza e vivibilità nelle città potrebbero migliorare grazie all'intelligenza artificiale. A mostrare questa possibilità è uno studio effettuato da Enea (Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l'energia e lo sviluppo economico sostenibile) a Milano nell'ambito del progetto CityFlows, finanziato dallo European Institute of Innovation and Technology (EIT). I risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Urban Science.
Lo studio
Per monitorare il flusso dei pedoni, studiarne i movimenti e capire le potenzialità di questo sistema è stata scelta la Stazione Centrale di Milano, in piazza Duca D'Aosta. Come riporta lo studio, infatti, con circa 600 treni al giorno e oltre 350.000 persone al giorno che la visitano, è attualmente la seconda stazione d'Italia per dimensioni e volume di traffico. Si trova, inoltre, in un punto di interscambio per autobus, tram, filobus e due linee della metropolitana, oltre alle navette aeroportuali. L'area circostante ospita poi taxi e altri servizi di mobilità come biciclette, scooter e car sharing.
Con delle telecamere tradizionali posizionate dall'Azienda Mobilità Ambiente e Territorio (AMAT) all'ingresso della stazione e nei due punti di accesso alla metropolitana è stato monitorato il flusso di persone per due settimane. I ricercatori di Enea hanno poi studiato i filmati utilizzando la computer vision, una moderna tecnica di visione artificiale che ha permesso l'identificazione dei pedoni osservati in circa 2 milioni di fotogrammi, a intervalli di un secondo, con una precisione di circa il 70%. "I filmati acquisiti attraverso telecamere tradizionali, possono essere trasformati in un flusso di informazioni che identifica e quantifica gli oggetti osservati localizzandoli nello spazio e nel tempo", spiega Federico Karagulian, ricercatore ENEA del Laboratorio di Sistemi e tecnologie per la mobilità sostenibile, "In questo modo, siamo in grado di ricostruire la distribuzione spaziale dei flussi pedonali insieme alle mappe di densità e velocità". La ricerca è stata condotta nella piena salvaguardia della privacy e "in modo da garantire l'anonimato di ogni persona" precisa Francesco Vellucci, responsabile del Laboratorio ENEA Sistemi e Tecnologie per la Mobilità Sostenibile.
La ricerca, come riporta il comunicato di Enea, ha mostrato che le principali direzioni seguite dai pedoni sono legate ai punti di interesse, come gli ingressi alla metropolitana e alla stazione ferroviaria. Nel dettaglio, i risultati hanno evidenziato un numero maggiore di pedoni in movimento durante le ore diurne (07:00-10:00), ad eccezione della giornata di venerdì dove si nota un numero maggiore di persone durante le ore serali (17:00-20:00). Nei giorni lavorativi picchi di numerosità sono stati registrati tra le 09:00 e le 12:00 e tra le 16:00 e le 17:00. Un comportamento completamente differente è stato invece osservato il sabato e la domenica quando sono stati registrati numeri elevati di pedoni solo tra le 09:00 e le 11:00. Inoltre, gli accessi alla metropolitana hanno registrato una velocità media delle persone più elevata in uscita (circa 0,77 m/s) che in entrata (0,65 m/s). Sulle possibilità e l'utilità di questa tecnologia il ricercatore Federico Karagulian non ha alcuna perplessità: "L'uso sempre più diffuso di aree pedonali in complessi abitativi, centri commerciali, aeroporti e stazioni ferroviarie in città densamente popolate come Roma e Milano richiede l'utilizzo di dati sui flussi pedonali anche per la sicurezza delle persone. Infatti, quando si progettano zone di passaggio pedonale, indicatori come la densità e le velocità sono comunemente usati per valutare la sicurezza e il livello di servizio. La computer vision è, quindi, una buona metodologia per automatizzare la quantificazione spaziale delle persone in un'area pedonale e avere la possibilità di localizzare le zone di intervento ad una risoluzione dell'ordine del metro, permettendo l'identificazione dei luoghi più frequentati. Ma quello della sorveglianza e della sicurezza è solo uno dei tanti ambiti di applicazione della computer vision che vanno dall'industria, all'automotive per la guida autonoma fino alla medicina".