SMASH - L'esempio di Ferrara

Machine Learning per il monitoraggio delle presenze sui mezzi pubblici tramite WiFi

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L’esempio di Ferrara nel progetto SMASH

Nell’ambito di un progetto di mobilità sostenibile che ha coinvolto la città di Ferrara, Dedagroup Public Services ha collaborato con U-Hopper per affrontare il problema legato al conteggio automatico del numero di passeggeri a bordo di un mezzo pubblico.

Per gli operatori di trasporto pubblico e le agenzie di mobilità il numero di passeggeri a bordo rappresenta un’informazione preziosa al fine di programmare la frequenza delle corse e di scegliere la tipologia più consona dei veicoli da utilizzare. L'informazione però non è facile da rilevare e le soluzioni tecnologiche presenti sul mercato presentano tutte dei problemi in termini di costo e affidabilità delle stime (nonché di privacy).

La Soluzione

Per far fronte a questo problema abbiamo progettato e testato una soluzione dai costi contenuti in grado di determinare il numero di passeggeri a bordo di un mezzo pubblico a partire dall’analisi dei pacchetti emessi da device portatili equipaggiati con un’interfaccia WiFi (Smartphone, per esempio).

Il progetto si è sviluppato attraverso:

  • l’elaborazione dei dati sugli spostamenti reali dei mezzi pubblici utilizzando gli algoritmi sviluppati nel progetto SMASH;
  • l’analisi tramite tecniche di Intelligenza Artificiale e più precisamente di Machine Learning, del numero di dispositivi rilevati via via a bordo del mezzo pubblico, in modo da ricavare da tale grandezza una stima il più possibile accurata del numero effettivo di passeggeri a bordo del veicolo in ogni istante.

Compila il form qui sotto per scoprire tutti i dettagli sul progetto.

 

 
 

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