Chiunque sia attento ai progressi tecnologici sa che negli ultimi mesi non si è smesso di parlare di Intelligenza Artificiale, ed è molto chiaro che quando viene applicata a qualsiasi settore economico o azienda permette una maggiore velocità ed efficienza nel lavoro, sempre con le dovute analisi da parte dei professionisti di ogni settore.
Quando si parla di applicazioni dell’intelligenza artificiale per il rilevamento di spazi liberi nelle città, si parla di un miglioramento del flusso del traffico e delle prestazioni dei parcheggi. Noi di Urbiotica vogliamo dare una visione olistica della questione, affrontando il modo in cui la tecnologia e l’IA consentono una migliore gestione dei parcheggi e il rilevamento spazio per spazio.
Come l’intelligenza artificiale rivoluziona il rilevamento dei parcheggi
L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nel rilevamento dei parcheggi ha cambiato completamente la gestione dei parcheggi. Questa tecnologia, insieme alle sue branche Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL), ha trasformato il modo in cui i sistemi rilevano e gestiscono gli spazi disponibili. Dall’uso di telecamere che inviano dati a piattaforme per l’elaborazione all’implementazione di sensori che imparano dall’ambiente, l’AI ha facilitato la creazione di sistemi altamente efficienti e adattivi negli ambienti di parcheggio.
L’impatto dell’intelligenza artificiale sul rilevamento dei parcheggi sta nella sua capacità di sviluppare algoritmi che si adattano e migliorano nel tempo. Il Deep Learning è una tecnica che imita il funzionamento del cervello umano per aiutare i computer a imparare a identificare modelli complessi direttamente dai dati e senza una programmazione esplicita. La possibilità di eseguirla da piattaforme connesse consente aggiustamenti istantanei ed elaborazioni più avanzate, in modo da migliorare continuamente la capacità di rilevare e adattarsi a nuove situazioni.
L’apprendimento automatico, invece, comprende sia l’apprendimento profondo che altre tecniche, consentendo ai computer di imparare dall’esperienza, ad esempio, sarebbe in grado di identificare il contenuto di un’immagine senza dire esattamente di cosa si tratta. L’applicazione diretta di questi algoritmi in dispositivi come le telecamere di sorveglianza ha dimostrato una gestione più efficiente, riducendo al minimo i tempi di rilevamento e ottimizzando l’uso dello spazio disponibile nei parcheggi.
Applicazioni AI con sensori magnetici
Un altro modo efficiente di utilizzare l’intelligenza artificiale per il rilevamento dei parcheggi è quello dei sensori magnetici. Questi sensori, installati strategicamente, rilevano le variazioni del campo magnetico per determinare l’occupazione di un posto auto. Durante l’installazione iniziale, questi sensori imparano dall’ambiente in cui si trovano e possono eseguire un processo di autocalibrazione, adattandosi ad esso grazie all’apprendimento automatico.
L’intelligenza artificiale può risiedere direttamente su questi sensori magnetici o su una piattaforma centralizzata. L ‘implementazione dell’Intelligenza Artificiale nel Cloud offre vantaggi significativi, riducendo al minimo la manutenzione e gli interventi individuali su ogni sensore. Questo si traduce in calibrazioni globali che garantiscono una maggiore efficienza energetica e riducono la complessità delle operazioni di manutenzione.
Tuttavia, quando l’intelligenza è nel sensore, può avere implicazioni in termini di adattabilità, consumo energetico e necessità di manutenzione localizzata, che devono essere prese in considerazione quando si implementano i sistemi di rilevamento.
Applicazioni AI per fotocamere
Uno dei modi più comuni di utilizzare l’Intelligenza Artificiale nel rilevamento dei parcheggi è quello delle telecamere. Queste telecamere possono essere progettate per eseguire i processi di intelligenza artificiale direttamente sul loro hardware oppure possono essere collegate a una piattaforma centralizzata che esegue le operazioni di intelligenza artificiale.
Quando l’intelligenza artificiale viene implementata da una piattaforma, il Deep Learning può sfruttare più livelli e una rete neurale di grandi dimensioni per eseguire compiti complessi. Questo offre il vantaggio di aggiustamenti di calibrazione in tempo reale su scala, facilitando la gestione e l’efficienza operativa.
Tuttavia, l’esecuzione dell’intelligenza artificiale direttamente sulle telecamere può presentare limiti di spazio e di capacità di elaborazione. Questo può limitare la quantità di informazioni che possono essere estratte e rendere difficile effettuare regolazioni dettagliate su ogni dispositivo in modo localizzato.
Rilevamento intelligente con telecamere e AI in Urbiotica
Nell’ambito delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale per il rilevamento dell’occupazione dei parcheggi disponibili nelle città, vogliamo parlare di U-Spot Visio. Si tratta di un software di rilevamento che elabora le immagini catturate in tempo reale da telecamere compatibili.
Permette di monitorare un gran numero di parcheggi con un’unica telecamera, ottimizzando così i costi di implementazione. Questa caratteristica la rende ideale per i parcheggi con un gran numero di posti auto, come i centri commerciali, gli aeroporti o gli ospedali.
Come funzionano U-Spot Visio e le sue telecamere per migliorare la gestione del rilevamento dei parcheggi liberi? I punti più importanti sono:
1. Le telecamere inviano le immagini dei quadrati al Cloud.
In primo luogo, utilizzando una normale connessione internet, ogni telecamera invia regolarmente le immagini alla piattaforma di smart parking per essere elaborate e interpretate. In questo modo, con un’affidabilità di rilevamento spot-by-spot superiore al 99% per tutta la durata del progetto, non è necessario installare telecamere aggiuntive o hardware specifico. Funziona con le normali telecamere presenti sul mercato ed è conforme al RGPD (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati).
2. La piattaforma INTELLIGENT elabora le immagini.
La piattaforma di parcheggio intelligente impiega poi un’elaborazione delle immagini basata sul cloud che utilizza algoritmi avanzati di deep learning. Grazie a questa AI proprietaria, rileva con un’affidabilità del 99% l’occupazione di ogni posto auto in tempo reale. Inoltre, è in grado di identificare i cambiamenti di veicoli negli spazi, un aspetto cruciale per il controllo dei parcheggi regolamentati da telecamere. Ciò si traduce nel determinare l’ingresso, l’uscita e la durata della permanenza di ciascun veicolo negli spazi.
U-Spot VISIO: rilevamento IA spazio per spazio
Combinazione di sistemi di rilevamento
A seconda delle particolarità del progetto, come l’altezza o la visibilità, è consigliabile avere sia i sensori U-Spot Visio che quelli U-Spot square-by-square wireless. Questa combinazione permette di offrire una soluzione completa per la guida e il controllo dei parcheggi, adattandosi alle diverse esigenze e caratteristiche dell’ambiente.
L’uso combinato di queste tecnologie avanzate ci permette di adattare le soluzioni di controllo e guida che abbiamo sviluppato alle esigenze specifiche di ogni progetto di parcheggio. Questa combinazione facilita l’ottenimento di informazioni accurate in tempo reale nei parcheggi anche in aree con visibilità ostruita, come tettoie o alberi, offrendo una soluzione più efficace per i gestori di parcheggi in ambienti come ospedali, centri commerciali o altri luoghi.
Inoltre, l’implementazione dell’intelligenza artificiale per promuovere la mobilità sostenibile, risparmiando carburante e riducendo l’inquinamento, è fondamentale anche per ridurre i tempi di attesa e la congestione dei veicoli nella ricerca di posti auto disponibili, migliorando in definitiva l’esperienza dei conducenti.
Tutto ciò che abbiamo spiegato in questo articolo significa che ci sono molti incentivi per investire nell’Intelligenza Artificiale nel rilevamento dei parcheggi per motivi di efficienza degli spazi, costi ambientali ed economici. Poiché queste soluzioni, come quelle sviluppate da Urbiotica, sono ammortizzate ed evitano i costi aggiuntivi che si evitano con l’Intelligenza Artificiale e con la nostra intera gamma di prodotti e servizi.
