Telecamere e sistemi di allarme fungono già da utili dissuasori contro malintenzionati e potenziali aggressori. L’integrazione con i servizi offerti all’interno delle Smart City, lo sviluppo di app per smartphone, l’utilizzo delle tecnologie IoT, così come dell’infrastruttura 5G, dell’edge computing e di sensori, possono aumentare enormemente l’efficacia delle soluzioni per la sicurezza. Elemento cruciale in questo panorama sono gli algoritmi di intelligenza artificiale per l’analisi dello streaming video delle telecamere di quartiere.
SCC Hub & Living Lab Network, tecnologia IoT e algoritmi di AI
Aziende che realizzano soluzioni per la tutela della sicurezza delle persone hanno messo a disposizione le loro competenze per un progetto specificatamente pensato per la prevenzione della violenza contro le donne: SCC Hub & Living Lab Network.
Il gruppo di lavoro impegnato nel progetto ha sviluppato una soluzione basata su algoritmi di AI: è sufficiente indossare un braccialetto con sensori integrati che può trasmettere informazioni sulla propria posizione e inviare eventualmente un segnale di allarme, attivato schiacciando un pulsantino presente sul braccialetto, per segnalare una situazione di pericolo. La notifica innesca l’analisi, attraverso algoritmi di AI, dello streaming video delle telecamere di quartiere che valutano se si tratta di un falso allarme o di una situazione di reale pericolo. In quest’ultimo caso, oltre a segnalare in tempo reale la situazione alle autorità di Pubblica Sicurezza, il sistema è in grado di innescare immediate azioni dissuasive (per esempio un allarme sonoro e/o una segnalazione luminosa) che fungono da deterrente per gli aggressori.
Video SCC Hub & Living Lab Network
Inoltre, un ulteriore algoritmo di AI può consentire di individuare il potenziale aggressore attraverso l’identificazione del viso, tracciandone i movimenti durante la fuga. Questa funzionalità viene realizzata facendo una previsione delle possibili direzioni dello spostamento e analizzando i flussi video provenienti dalle telecamere che si trovano lungo i percorsi stimati. La conferma della direzione dello spostamento avviene attraverso il riconoscimento facciale all’interno di un flusso video associato a una certa telecamera, consentendo così di segnalare la posizione in tempo reale del soggetto in fuga.
Le funzionalità di AI sviluppate si basano su modelli addestrati per il riconoscimento di immagini all’interno di un flusso video in tempo reale e in alta definizione per l’individuazione di situazioni di pericolo, capaci al contempo di garantire la privacy in caso di falsi positivi. Oltre a individuare le singole situazioni di pericolo, i modelli possono fornire, attraverso ulteriori analisi dei dati accumulati, una serie di indicazioni aggiuntive quali ad esempio il suggerimento di percorsi più sicuri all’interno di una determinata città in base all’orario o al giorno della settimana. La soluzione può inoltre arricchirsi ulteriormente introducendo algoritmi con capacità di analisi predittiva che consentirebbero al sistema di monitoraggio di intraprendere azioni autonome nell’ottica della prevenzione.
Video: Pillole di smart city a cura di Italtel
Una tecnologia IoT per innumerevoli applicazioni
Quanto descritto finora è solo una delle innumerevoli applicazioni che possono beneficiare dell’utilizzo di questa tecnologia per l’analisi dei flussi video. Infatti, la possibilità, fornita dal paradigma di edge computing di utilizzare algoritmi di Machine Learning per elaborare i dati nel punto di interazione più vicino all’utente, come dispositivi e tecnologie IoT, sensori e telecamere, ha consentito di portare una profonda innovazione in diversi contesti, fornendo una soluzione concreta alle crescenti esigenze di servizi pervasivi che si stanno sviluppando insieme alla diffusione del 5G, in particolare in alcune aree come Industria 4.0, Smart City e automobili a guida autonoma. Il vantaggio di questo approccio sta nel fatto che l’analisi avviene in tempo reale senza necessità di intervento umano, garantendo dei tempi di risposta coerenti con le esigenze di uno specifico servizio. Infatti, le fasi di acquisizione, elaborazione ed attuazione avvengono in modo automatico e in prossimità del luogo dove i dati vengono generati.
Il progetto Braine
Un altro progetto dedicato all’ambito della salute e industriale è Braine, iniziato nel maggio del 2021 e della durata di tre anni. Obiettivo del progetto è sviluppare tecnologie di intelligenza artificiale, in grado di elaborare Big Data ai margini della rete, garantendone sicurezza, privacy e sovranità. Durante il corso del progetto verrà dimostrato come le tecnologie di AI proposte abbiano un impatto positivo, non solo in ambito salute (eHealth) e in ambito industriale (Industria 4.0), ma anche e soprattutto in ambito Smart City garantendo una profonda innovazione dei servizi offerti al cittadino e, nel caso specifico, alle donne.
In questo contesto, l’utilizzo di videocamere distribuite sul territorio consente la realizzazione di diverse tipologie di servizi di notevole interesse per i cittadini e per le amministrazioni comunali. Infatti, le videocamere diventano uno dei sensori più versatili per l’acquisizione di dati di interesse, se supportati da tecniche di AI, in quanto consentono di estrapolare diversi tipi di informazioni dalla analisi dei flussi audio e video. L’utilizzo delle soluzioni sviluppate in Braine abilita la capacità di elaborare notevoli volumi di flussi audio e video per ottenere una ingente quantità di informazioni eterogenee utilizzabili per l’implementazione di diversi servizi quali: gestione del traffico, gestione della folla, pianificazione logistica, pianificazione degli spazi urbani, valutazione dei livelli di inquinamento, gestione attiva delle problematiche di sicurezza e di risposta alle emergenze e manutenzione delle infrastrutture cittadine.
Altro aspetto importante è la possibilità di rispettare i vincoli imposti dalle leggi sulla privacy contestualmente alla erogazione di un certo servizio. Ad esempio, nella implementazione del servizio di monitoraggio dei flussi di veicoli in una certa strada o zona della città, si può preservare facilmente la privacy dei pedoni, in quanto attraverso uno specifico algoritmo di AI, se ne possono identificare i volti rimuovendoli dal flusso video analizzato.
Conclusioni
«Prevenire la violenza vuol dire combattere le sue radici culturali e le sue cause», afferma l’Istat commentando le tristi statistiche che hanno come vittime le donne. D’altronde accanto alle strategie politiche mirate all’educazione, alla sensibilizzazione, al riconoscimento e alla realizzazione delle pari opportunità in ogni ambito della vita pubblica e privata, anche la tecnologia IoT può contribuire con efficacia a favorire la tutela della sicurezza delle donne. L’innovazione può infatti avere un ruolo decisivo al servizio della protezione delle persone, offrendo soluzioni per ridurre il rischio di violenza e migliorare i sistemi di sicurezza pubblica urbana per tutti i cittadini. Non sempre le vittime sono in grado di chiedere aiuto quando si trovano in una situazione di rischio.
