Perché la Video Intelligence guida necessariamente la trasformazione di Smart City

città intelligenteCredito: Flickr / Frédéric BISSON
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Se una città aspira a diventare “Smart”, puoi scommettere la tua ultima parvenza di privacy che la videosorveglianza sarà al centro della trasformazione. Questa è ingegneria sociale su vasta scala, che porta alla dittatura scientifica, alias Tecnocrazia. ⁃ TN Editor

Cosa distingue una città intelligente? Probabilmente, la città intelligente è differenziata - e guidata - dalla sua capacità di valutare la sua infrastruttura esistente; identificare inefficienze e opportunità di miglioramento tecnologico; e integrare soluzioni intelligenti che semplificano le operazioni quotidiane. Questo, ovviamente, è più facile a dirsi che a farsi, soprattutto considerando i costi di implementazione della tecnologia e le notevoli esigenze di gestione e manutenzione delle operazioni quotidiane della città.

Al fine di attrarre in modo competitivo visitatori, commercianti e residenti, le città di tutto il mondo stanno cercando modi per facilitare la trasformazione delle città intelligenti. Un punto di partenza per molte città è individuare quali risorse esistenti possono essere massimizzate integrando soluzioni complementari, invece di revisionare e sostituire completamente l'infrastruttura attuale.

Ad esempio, la sorveglianza della città è standard a livello globale, ma con l'avvento dei dispositivi Internet delle cose (IoT) e delle tecnologie basate sull'intelligenza artificiale, sono emerse soluzioni basate sui dati per trasformare quel contenuto video quotidiano in sicurezza e intelligenza operativa. Molte città dispongono di ampie reti di telecamere per consentire agli agenti di monitorare a distanza le aree di interesse o di lavorare con aziende e proprietari di telecamere nella comunità locale per estrarre prove video per le indagini.

L'analisi dei contenuti video consente agli operatori di sfruttare in modo efficace e efficace i video già acquisiti per accelerare le indagini video, migliorare la consapevolezza della situazione e consentire una risposta proattiva in tempo reale a situazioni dinamiche. Le soluzioni di video intelligence consentono criticamente la trasformazione delle città, dando potere ai governi locali e alle forze dell'ordine per guidare la pianificazione urbana, l'ottimizzazione del traffico, la risposta agli incidenti e una maggiore sicurezza pubblica.

Pianificazione urbana e ottimizzazione del traffico

Le soluzioni di video intelligence si basano sulla tecnologia di deep learning, una tecnica di intelligenza artificiale che forma il software per identificare, classificare e indicizzare gli oggetti che compaiono nel video, in modo che i metadati diventino ricercabili, utilizzabili e quantificabili.

Per le città con ampie risorse di sorveglianza e forze dell'ordine, l'analisi dei contenuti video trasforma i dati precedentemente sottoutilizzati in una risorsa fondamentale per la gestione delle operazioni di guida, il processo decisionale intelligente e l'abilitazione della sicurezza pubblica. Questo perché, quando i metadati video vengono aggregati nel tempo e visualizzati in dashboard, mappe di calore e report, possono essere utilizzati per comprendere tendenze e inefficienze e guidare la pianificazione urbana e lo sviluppo infrastrutturale.

Analizzando e visualizzando le principali attività di intersezione in una mappa di calore, ad esempio, una città può capire dove si verifica la congestione, le ore del giorno in cui è più probabile che si verifichino e identificare possibili cause - tutto ciò consente alla città di sviluppare soluzioni basate sui dati. Dall'installazione di semafori aggiuntivi, attraversamenti pedonali o persino piste ciclabili all'espansione delle autostrade o all'aggiunta di nuove rampe di ingresso e uscita, la città può identificare se sono necessarie nuove infrastrutture per alleviare la congestione, prevenire incidenti e preservare la sicurezza.

Oltre a identificare le cause e le posizioni dei colli di bottiglia, le città possono anche sfruttare i dati video per analizzare i modelli di traffico e identificare l'infrastruttura sottoutilizzata, come i parcheggi; alternative alle strade principali affollate; e ingressi e uscite autostradali, al fine di prendere decisioni basate sui dati per reindirizzare il traffico e alleviare la congestione.

Sebbene questa analisi sia utile per ottimizzare le attività quotidiane della città, è fondamentale per pianificare aumenti previsti del traffico durante periodi come i fine settimana festivi. Assicurando il flusso sicuro e regolare del traffico, le città possono creare esperienze positive per i visitatori, che possono ispirare visite di ritorno o persino un afflusso di nuovi residenti e opportunità commerciali per la città. Questo è un modo in cui l'intelligence utilizzabile può influenzare le operazioni quotidiane e la crescita a lungo termine per una città, massimizzando le risorse video esistenti per trarne informazioni.

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