La costante evoluzione delle tecnologie dell'informazione, soprattutto nel campo della AI, non solo promuve il costante sviluppo dei sistemi ITS (fondati sull'interazione tra informatica e telecomunicazioni), ma diventa anche soluzione funzionale per la mobilità e la sicurezza pubblica.nnnLo sviluppo di nuovi microprocessori (GPU) sempre più potenti ed economici, unitamente alle reti neurali convolutive (AI), oggi si amalgamano per dare corpo a strumenti ITS sempre più performanti e funzionali.nnnGrazie a queste tecnologie SELEA ha sviluppato una telecamera intelligente – TARGA850 – in grado di incorporare analisi del traffico multiple e per questo in grado di fornire ai diretti interessati informazioni utili alla sicurezza urbana integrata (auto rubate, prestanomi, complici, ecc…), alla sicurezza stradale (incidente detection) e alla mobilità (analisi del traffico).n nnnMa prima di parlare di caratteristiche di prodotto è doveroso soffermarsi su un aspetto davvero importante: l'addestramento delle reti di video analisi. Un conto è dichiarare che un determinato strumento effettua una determinata video analisi, un altro è comprendere con che qualità esegue tali operazioni.n nnnQuando si sceglie una telecamera intelligente, soprattutto quelle che promettono di eseguire analisi multiple, è indispensabile assicurarsi che la telecamera sia in grado di svolgere egregiamente e con accuratezza tutte le analisi in simultanea.n nnnPotrebbe non essere raro scoprire che, al di là dell'apparente numero di differenti analisi dichiarate, la telecamera non sia in grado di supportartle contemporaneamente, ma di elaborare solo alcune di esse alla volta. E qui entra in gioco il matrimonio tra hardrware (GPU) e software (algoritmi AI).n nnnPer ottenere dei buoni risultati, oltre a utilizzare una potente GPU, occorre essere in possesso di una rete neurale di video analisi (AI) ottimizzata ma soprattutto ben addestrata. L'addestramento di una rete si ottiene dando in pasto alla medesima numerose collezioni di dati (chiamate in gergo dataset).nnnQuanto più una rete la si allena a riconoscere un determinato oggetto, più precisa diventa la sua elaborazione e più corretti saranno i dati che fornisce. Per addestrare una rete neurale occorre somministrare alla medesima un elevato numero di campioni dello stesso soggetto, insegnandogli cosa rappresenta quel campione. L'addestramento è una operazione per lo più manuale che richiede un enorme quantità di tempo uomo. Più il dataset è ricco di esempi significativi del soggetto (nelle diverse angolazioni, colorazioni e condizioni di contorno), migliore risulterà l'addestramento.nnnSe osservate a fianco, capirete quanto sia facile che una rete poco addestrata non riesca a distinguere con accuratezza un Chihuahua da un Muffin. Per fare in modo che la rete sappia distinguere i due soggetti con un ridotto margine di errore, occorre istruirla somministrandole un dataset formato da milioni e milioni di immagini del medesimo soggetto.nnnnEd è quello che Selea ha fatto quando ha sviluppato TARGA 850. Quest'ultima è una telecamera con multi-video-analisi intelligente in grado di rilevare, in simultanea, su doppia corsia di marcia, le seguenti features:nnnn\tlettura targhen\tlettura tabelle ADRn\tsenso di marcian\tvelocitàn\ttransito proibiton\tnazionalitàn\tprovincian\tclassen\tcoloren\tmarcan\tmodello autonnnSolo per fare un paragone, in riferimento all'addestramento, la telecamera TARGA 850 riconosce: fino a 16 classi cromatiche di colore; fino a 10 classi di veicoli; oltre 400 marche dei più importanti produttori mondiali di veicoli e oltre 9000 modelli di veicoli compresi mezzi pesanti, furgoni e autoveicoli. Il solo addestramento della rete neurale che sottostà al riconoscimento di marca e modello è stata addestrata attravero un dataset di oltre 100 milioni di veicoli. In lavoro davvero importante, ma doveroso, perchè sappiamo che solo in questo modo si producono prodotti affidabili e veramente utili per il settore dell' Intelligent Transport System.n nnnContattaci per maggiori informazionin<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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