OK-ROAD
Rivoluzioniamo il monitoraggio stradale con l'analisi avanzata delle immagini
Il Progetto
OK-ROAD nasce nell'ambito di un'iniziativa di Open Innovation promossa da Anas S.p.A., società che gestisce una vasta rete di strade statali e autostrade in Italia.
L'obiettivo era sviluppare un Proof of Concept (PoC) da sperimentare sulla Smart Road SS51 Alemagna, un'infrastruttura stradale all'avanguardia equipaggiata con pali polifunzionali dotati di telecamere.
Nonostante la disponibilità di numerose immagini e flussi video, mancava un sistema software capace di processarli automaticamente e in tempo reale per individuare danneggiamenti o fenomeni di degrado.
Le Sfide da Affrontare
Manto Stradale
Identificazione di crepe, buche e segni di deterioramento superficiale o strutturale dell'asfalto.
Segnaletica Orizzontale
Riconoscimento di sbiadimento, crepe e presenza di buche in corrispondenza della segnaletica dipinta sull'asfalto.
Segnaletica Verticale
Rilevamento di problemi di leggibilità, caduta o degradamento dei cartelli e dei pannelli stradali.
Guard-rail
Monitoraggio di possibili distorsioni o danni alle barriere di sicurezza lungo la strada.
La rete di telecamere esistente non era supportata da un sistema d'intelligenza artificiale che potesse analizzare autonomamente i flussi video in tempo reale, generando allarmi o indicazioni di intervento necessari.
Obiettivi del Progetto
Sicurezza
Aumentare la sicurezza degli utenti stradali, fornendo indicazioni utili per mantenere l'infrastruttura nelle migliori condizioni possibili.
Ottimizzazione Risorse
Supportare i decisori nella programmazione degli interventi di manutenzione, indirizzando meglio le risorse lavorative e i materiali necessari, minimizzando sprechi e costi.
La Nostra Soluzione
Abbiamo sviluppato sei modelli di intelligenza artificiale dedicati al monitoraggio in tempo reale delle condizioni stradali attraverso l'analisi dei flussi video.
Manto Stradale
Due modelli specifici per rilevare e localizzare puntualmente i danni come crepe e buche sull'asfalto.
- Identificazione automatica di crepe superficiali
- Rilevamento di buche e avvallamenti
- Monitoraggio dello stato di deterioramento nel tempo
Segnaletica Orizzontale
Un modello dedicato alla localizzazione di strisce, frecce e altre marcature sull'asfalto.
- Riconoscimento della segnaletica sbiadita
- Valutazione della visibilità delle marcature
- Identificazione di danneggiamenti specifici
Segnaletica Verticale
Due modelli che riconoscono la presenza e le condizioni dei cartelli stradali.
- Identificazione di cartelli danneggiati o illeggibili
- Riconoscimento della tipologia di segnale
- Valutazione dell'orientamento e della visibilità
Guard-rail
Un modello per localizzare e valutare lo stato delle barriere di sicurezza lungo la strada.
- Rilevamento di deformazioni strutturali
- Identificazione di danni da impatto
- Monitoraggio della continuità delle barriere
I modelli lavorano in combinazione per fornire un quadro completo dello stato dell'infrastruttura in tempo reale.
Fasi Chiave dell'Implementazione
1. Studio Preliminare
Analisi approfondita della letteratura scientifica e utilizzo di dataset pubblici, per avere una base solida e metodologie già validate nel contesto dell'IA applicata alle infrastrutture.
2. Ambiente di Simulazione
Creazione di un ambiente fotorealistico in cui simulare condizioni stradali differenti, tipologie di danni, segnaletica e visuali di telecamere. Ciò permette di addestrare i modelli con una varietà maggiore di scenari, anche prima di accedere a dati reali.
3. Addestramento Iniziale
Utilizzo di metodologie note e dei dati simulati per creare il primo modello, già tarato sulle esigenze di Anas. Questa fase getta le basi per la soluzione iniziale.
4. Iterazione & Ottimizzazione
Test del sistema su immagini fornite da Anas (provenienti dalle telecamere della Smart Road) e successivo perfezionamento dei modelli. Ogni nuova immagine è un'occasione per migliorare l'accuratezza e la robustezza degli algoritmi.
Benefici Tangibili
Maggiore Sicurezza
Una manutenzione più precisa dell'infrastruttura riduce i rischi per gli automobilisti, prevenendo situazioni pericolose dovute a buche, segnaletica carente e danni vari.
Riduzione dei Costi
Grazie all'approccio predittivo (riparare prima che il problema peggiori), si sfruttano meglio i tempi e i materiali, risparmiando risorse rispetto a interventi massicci e pianificati indipendentemente dalle reali necessità.
Sostenibilità
Strade ben manutenute facilitano i trasporti, consentono un risparmio di carburante e riducono emissioni di gas serra. Un'infrastruttura efficiente giova anche all'ambiente, oltre che all'economia.
Il sistema collegato all'estesa rete di telecamere sulla SS51 Alemagna cattura in tempo reale ogni dettaglio rilevante, permettendo un'analisi continua e capillare dello stato dell'infrastruttura.
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