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Un software predice il rischio Covid nei luoghi affollati

Il progetto di ricerca "Inter-Homines" sviluppato all'Università di Modena e Reggio Emilia agirà attraverso il calcolo delle distanze interpersonali e la costruzione di mappe dinamiche dell'area monitorata

5 luglio 2020

REGGIO EMILIA - Predire il livello di rischio di contagio del covid 19 luoghi pubblici e privati, attraverso il calcolo delle distanze interpersonali e la costruzione di mappe dinamiche dell'area monitorata. È l'obiettivo del progetto di ricerca "Inter-Homines" sviluppato all'Università di Modena e Reggio Emilia e coordinato dalla docente Rita Cucchiara del dipartimento di ingegneria (Dief) "Enzo Ferrari". Partita ad aprile e prevista in conclusione ad ottobre, l'iniziativa è una delle quattro targate "Unimore" finanziate dalla Regione, in questo caso con 119.000 euro, nell'ambito di un bando volto a trovare forme innovative di contrasto all'epidemia di coronavirus. Il sistema Inter-Homines, nel dettaglio, valuta in tempo reale il rischio di contagio di un'area monitorata analizzando flussi video: è in grado di localizzare persone nello spazio 3D, riconoscere i dispositivi di protezione individuale, calcolare distanze interpersonali e predire livelli di rischio costruendo mappe dinamiche. Il modello è applicabile sia all'aperto che al chiuso, in aree ad affollamento variabile pubbliche e private. A "dare gambe" al sistema sono servizi di intelligenza artificiale e di "computer vision" applicabili a telecamere già installate o a telecamere a basso costo su Pc industriali, corredati da un aggiuntivo sistema dedicato e mobile per misurazioni temporanee. Il tutto, sottolineano dall'Università, nel pieno rispetto delle norme sulla privacy. Il sistema, infatti, non prevede alcuna registrazione di flussi video o di dati personali nè in forma locale né in forma centralizzata, garantendo in questo modo una acquisizione di informazioni che tutela l'anonimato.
 
Tra i parametri che vengono associati all'area monitorata ci sono nello specifico "un indice di rischio spazio-temporale", un "livello dinamico di sicurezza", una "mappa dinamica delle distanze interpersonali" e una mappa che indica dove e quante persone possono aggiungersi per rimanere in sicurezza.
 
"Ciò che si vuole ottenere- spiega Rita Cucchiara di Unimore- è uno strumento affidabile di visione artificiale, a norma delle linee guida europee sulla privacy e sull'uso dell'intelligenza artificiale, per calcolare in tempo reale le distanze tra le persone con una ricostruzione 3d del distanziamento, segnalando anche in modo interattivo eventuali situazioni di rischio". Inoltre, "si vuole fornire un modello innovativo di calcolo dinamico del rischio del luogo monitorato anche di tipo predittivo, che potrà essere impiegato come strumento di monitoraggio da remoto, di prevenzione, pianificazione e supporto alla popolazione ed ai lavoratori, per attuare una frequentazione dei luoghi consapevole e legata all'effettivo rispetto delle misure vigenti".

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