{"id":2263,"date":"2025-11-24T10:52:06","date_gmt":"2025-11-24T09:52:06","guid":{"rendered":"https:\/\/widata.cloud\/?p=2263"},"modified":"2025-11-24T11:47:40","modified_gmt":"2025-11-24T10:47:40","slug":"conteggio-passeggeri-ai-trasporto-pubblico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/widata.cloud\/en\/conteggio-passeggeri-ai-trasporto-pubblico\/","title":{"rendered":"Come l\u2019AI pu\u00f2 rendere il trasporto pubblico pi\u00f9 efficiente"},"content":{"rendered":"

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System for Anonymous Mobility Monitoring<\/span><\/h1>\n

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Come l\u2019AI pu\u00f2 rendere il trasporto pubblico pi\u00f9 efficiente<\/strong><\/h2>\n

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In un mondo in cui la mobilit\u00e0 sostenibile<\/strong> e l\u2019efficienza operativa<\/strong> sono diventati fattori chiave per migliorare la qualit\u00e0 della vita nelle citt\u00e0, WiData sta portando avanti una sperimentazione che ha l\u2019obiettivo di migliorare in maniera sostanziale la gestione del trasporto pubblico locale. In collaborazione con ATP Sassari<\/strong>, azienda sarda di trasporto pubblico, stiamo sviluppando una soluzione innovativa per il conteggio automatico dei passeggeri<\/strong> tramite l\u2019utilizzo di telecamere intelligenti<\/strong> e AI<\/strong>. Questo approccio mira non solo a ottimizzare l\u2019efficienza operativa dei mezzi, ma anche a migliorare l\u2019esperienza quotidiana dei passeggeri.<\/span><\/p>\n

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Creazione e gestione del dataset<\/strong><\/h2>\n

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Per addestrare gli algoritmi di AI, il primo passo fondamentale \u00e8 stato raccogliere un ampio dataset video dai mezzi di trasporto pubblico di ATP Sassari. Grazie al sistema di videosorveglianza presente sui mezzi siamo riusciti a raccogliere filmati di scenari eterogenei, che riflettono situazioni variabili, come momenti di alta affluenza, cambiamenti di illuminazione e vibrazione del mezzo.In questa fase abbiamo affrontato diverse sfide tecniche, come l’integrazione e la conversione di un elevato numero di flussi video, e la necessit\u00e0 di rispettare in maniera rigorosa la privacy degli utenti del servizio pubblico. Infatti, ogni video \u00e8 stato trattato con tecniche di anonimizzazione, tra cui il blurring dei volti, per proteggere con efficacia l\u2019identit\u00e0 dei passeggeri.<\/span><\/p>\n

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Training e Transfer Learning<\/strong><\/h2>\n

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Con il dataset raccolto, siamo passati alla fase di training dei modelli di IA. Per questa operazione abbiamo utilizzato tecniche avanzate tra cui il Transfer Learning, che ci hanno permesso di adattare modelli di reti neurali gi\u00e0 esistenti allo specifico caso d\u2019uso del trasporto pubblico locale. Questa strategia ha migliorato notevolmente la precisione e l\u2019affidabilit\u00e0 del conteggio dei passeggeri.<\/span><\/p>\n

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Validazione dei dati tramite i nostri sensori di affollamento<\/strong><\/h2>\n

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I dati ottenuti dalle telecamere vengono integrati dai dati provenienti dai sensori di affollamento con tecnologia proprietaria WiData, che utilizzano il Wi-Fi per tracciare in modo anonimo i dispositivi mobili a bordo dei mezzi pubblici. Questo approccio offre un\u2019importante validazione del sistema di conteggio video, arricchendo i dati con informazioni aggiuntive. Infatti, la tecnologia Wi-Fi si distingue per la sua capacit\u00e0 di funzionare senza problemi legati all\u2019oscuramento dell\u2019immagine o alla sovrapposizione di individui, che potrebbero compromettere in alcune situazioni la precisione del conteggio con le telecamere. In questo modo miglioriamo ulteriormente la qualit\u00e0 del monitoraggio, ottenendo una misura ancora pi\u00f9 precisa dell\u2019affollamento sui mezzi.<\/span><\/p>\n

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Dashboard per visualizzazione dati<\/strong><\/h2>\n

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Ma la vera innovazione \u00e8 la piattaforma Xplore, che ora integra e visualizza i dati di affollamento in tempo reale e in modalit\u00e0 storica. Questo potente strumento consente a operatori e amministratori del trasporto pubblico di monitorare non solo l\u2019affollamento sui mezzi, ma anche gli spostamenti dei passeggeri in modo dettagliato.<\/p>\n

Grazie all\u2019integrazione con i dati GTFS (General Transit Feed Specification), \u00e8 possibile correlare l\u2019affollamento registrato su ogni mezzo con le linee, le corse e le fermate specifiche. Questo permette di generare statistiche dettagliate sull\u2019affluenza, nonch\u00e9 ricostruire gli spostamenti dei passeggeri, visualizzabili tramite matrice origine\/destinazione e grafici che mostrano in maniera anonima i passeggeri saliti e scesi per ciascuna fermata. Inoltre, la piattaforma consente di accedere a dati storici, permettendo l\u2019analisi dell\u2019andamento dell\u2019affluenza nel tempo<\/p>\n

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Il Team<\/b><\/h2>\n

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Il progetto \u00e8 sviluppato in collaborazione tra WiData e l\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Cagliari. In particolare, \u00e8 coinvolto il Dipartimento di Ingegneria Elettrica ed Elettronica (DIEE), dipartimento che si occupa di formazione e ricerca nell\u2019ambito dell\u2019Ingegneria dell\u2019Informazione ed Elettrica.<\/p>\n

Il gruppo di ricerca che guida le attivit\u00e0 per l\u2019Universit\u00e0 di Cagliari \u00e8 il laboratorio Net4U, coordinato dal Professor Luigi Atzori, che vanta di una lunga esperienza nelle attivit\u00e0 di ricerca sulle reti di telecomunicazioni di nuova generazione. <\/span><\/p>\n

La responsabile scientifica del progetto \u00e8 la dott.ssa Virginia Pilloni, il cui ruolo \u00e8 coordinare le attivit\u00e0 accademiche e contribuire alla progettazione delle soluzioni affidate all\u2019Universit\u00e0.<\/p>\n

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Conclusioni<\/b><\/h2>\n

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Concludendo, possiamo affermare che l\u2019obiettivo di questa innovazione non \u00e8 solo la raccolta dati, ma la loro trasformazione in informazioni utili per migliorare l\u2019efficienza operativa e l\u2019esperienza dei passeggeri. Grazie alle informazioni raccolte, gli operatori del trasporto pubblico possono prendere decisioni informate rapidamente, ottimizzando le risorse, riducendo i tempi di attesa e migliorando la gestione della flotta.<\/p>\n

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Contattaci subito!<\/span><\/h2>\n

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