Sistemi sensoriali intelligenti per il monitoraggio del traffico veicolare

Riassunto Negli ultimi anni (causa l'aumento del numero di veicoli in circolazione e la crescente disaffezione verso i mezzi di trasporto pubblico) il problema della congestione del traffico stradale è divenuto sempre più fonte di disagio per la collettività. Le amministrazioni locali sono spesso incapaci di arginare le situazioni più critiche: le variabili in gioco sono molteplici e troppo spesso ci si affida al buon senso piuttosto che affrontare il problema con approccio scientifico. La presente ricerca ha avuto lo scopo di definire degli strumenti e una metodologia di lavoro in grado di supportare efficacemente gli addetti ai lavori nelle scelte riguardanti l'ottimizzazione delle reti stradali. Sono state studiate tre tipologie di ambienti: un parcheggio incustodito, un’autostazione e una rete stradale. L’insieme delle soluzioni progettate per gestirli, studiate per essere moduli indipendenti, costituiscono una completa rassegna di strumenti per il trattamento delle problematiche riguardanti il traffico veicolare. La tecnologia privilegiata per il trattamento dei problemi in esame è stata la visione artificiale, che offre indubbi vantaggi: • utilizza come input dati provenienti da telecamere, tipicamente facili da installare (spesso già installate per altri scopi come la videosorveglianza) e a basso costo rispetto ad altre soluzioni di monitoraggio; • non necessita di installazione di dispositivi a bordo dei veicoli da monitorare, attività non auspicabile (soprattutto perché fonte di disagio per gli utenti) e spesso non possibile; • supponendo una buona illuminazione risulta estremamente precisa nel monitorare veicoli in movimento, caratterizzati da grandi dimensioni e geometrie conosciute e fisse. Ulteriori informazioni provengono dal monitoraggio, tramite GSP, degli autobus del trasporto pubblico locale, resi disponibili grazie alla collaborazione con l'azienda PluService s.r.l. Successivamente alla fase di raccolta dati si è passati all’utilizzo di un simulatore dedicato al traffico su rete stradale, per analizzare le modalità di eliminazione delle criticità e di ottimizzazione dei flussi veicolari.In recent years (because of the increase in the number of registered vehicles and the growing dissatisfaction with public transport services) traffic congestion problem has been becoming source of discomfort for the community. Local governments are often unable to contain the most critical situations: variables involved are many and too often entrust on common sense rather than cope the problem with scientific approach. The present study was aimed to define the tools and a working methodology that can support experts for choices concerning road networks optimization. Three types of setting were studied : an unattended parking, a bus station and a road network. The set of solutions designed to manage them are conceived to be independent modules. They constitute a complete collection of tools for the road traffic problem treatment. The preferred technology to managing the matter has been computer vision, which offers certain gains: it uses as input data from cameras, which are typically easy to install (often already installed for other purposes such as security surveillance) and are less expensive than other monitoring solutions; it does not require installation of vehicle devices which is an undesirable activity (it is a source of discomfort for the users) and is not generally possible; assuming good lighting, it is extremely accurate to monitoring moving vehicles which are characterized by large dimensions with known and fixed shapes. Additional information comes from local public transport GSP tracking that are made available thanks to the company PluService s.r.l. After the data collection phase we have used a dedicated traffic flow network simulator to optimize the traffic flow and analyse the methods to solve its problems