CubeCam Web Traffic

AD.EL ha sviluppato ed implementato un progetto con l’obiettivo di raccolta di dati aggregati che permettano di offrire servizi a enti terzi, sfruttando le infrastrutture esistenti sul territorio, come ad esempio la rete in fibra FTTcab .

I tre moduli normalmente installati sono utilizzati per alimentare l’apparato fibra “ONU”. La struttura modulare permette però di sovrapporre moduli con funzioni diverse senza naturalmente alterare la funzione primaria di alimentazione.

In particolare un quarto modulo denominato “vision“ può essere impilato nelle colonnine individuate dal progetto .

Il sistema tracciamento del traffico si basa su un algoritmo di deep learning: scompone ed analizza i singoli elementi dell’immagine mantenendo l’anonimato, previsto dalla normativa vigente per la tutela della Privacy, di ogni singolo mezzo e pedoni in modo tale da non ottenere informazioni sui dati personali.

L’idea base dietro questa tecnica, e quella di usare le telecamere come oggetti di misura, come se fossero sensori, senza memorizzare alcun video, grazie all’uso di algoritmi di intelligenza artificiale.

Il progetto prevede l’elaborazione delle analisi di intensità di traffico nelle varie località lungo un percorso scelto; i tempi di percorrenza nelle varie fasce orarie e aggregazione con i dati di PM10 rilevati dalle varie località.

Esempio di installazione