Un gruppo di scienziati geospaziali ha sviluppato un nuovo programma che sfrutta le immagini di Google Street View per monitorare lo stato dei segnali stradali, in modo da poter individuare quelli che necessitano di sostituzione o riparazione.

Il sistema, completamente automatizzato, viene “addestrato” utilizzando il rilevamento di oggetti con Intelligenza Artificiale. In questo modo, riesce a identificare i segnali stradali presenti nelle immagini (disponibili gratuitamente).

Attualmente, le amministrazioni comunali investono grandi quantità di denaro (e di tempo) nel monitoraggio e nella registrazione manuale della geolocalizzazione delle infrastrutture del traffico. Questo compito, inoltre, espone i lavoratori a rischi, legati al traffico, che non sono necessari.

I risultati della ricerca pubblicata sulla rivista Computer, Environment and Urban Systems mostrano che il sistema sviluppato da Andrew Campbell della RMIT University rileva i segnali con una precisione prossima al 96%, identifica la tipologia con una precisione prossima al 98% e può geolocalizzare con precisione la loro posizione a partire da immagini 2D.

Il modello è stato addestrato a vedere i segnali di “stop” e “dare precedenza” (yield), ma potrebbe essere addestrato a identificare molti altri input e potrebbe essere facilmente preparato per l’utilizzo da parte delle amministrazioni locali e delle autorità del traffico. “Usando strumenti gratuiti e open source, abbiamo sviluppato un sistema completamente automatizzato per monitorare queste infrastrutture, e farlo in modo più accurato” ha spiegato Campbell.
Il team di ricerca, durante le indagini, ha rilevato anche che i dati di posizione GPS dei segnali stradali esistenti, obbligatoriamente presenti nei database, erano spesso imprecisi, con errori a volte anche di 10 metri. “La registrazione manuale introduce, necessariamente, errori umani. Il nostro sistema, una volta impostato, può essere utilizzato da qualsiasi analista spaziale: basta dire al sistema quale area si desidera monitorare e il sistema se ne occupa per te”, ha continuato Campbell.

Oltre a quelle di Google Street View, possono essere integrate nel programma immagini provenienti da altre fonti, come per esempio quelle catturate dai camion della spazzatura, o qualsiasi altra immagine georeferenziata della rete stradale raccolta dalle autorità municipali.