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POWERSOFT DEVA VS COVID-19: LE APPLICAZIONI PER AUSILIO ALLE MISURE DI SICUREZZA

29/04/2020

Panormamica

Il dispositivo multimediale Deva mette a disposizione una serie di funzionalità ed interfacce che permettono di realizzare un sistema in grado di monitorare il numero di persone in un’area e di intervenire in tempo reale nel caso in cui tale numero dovesse superare una soglia predefinita, oppure una certa percentuale di occupazione dell’area stessa.

Questo permette di prevenire gli assembramenti che non consentono di garantire le distanze di sicurezza anti-contagio.

Un’altra applicazione prevede l’interfacciamento del Deva con un sistema di misurazione della temperatura corporea basata sull’utilizzo di una termocamera la cui immagine viene opportunamente elaborata per rilevare le temperature dei soggetti inquadrati.

Funzionamento del monitoraggio assembramento

Il server di gestione dei Deva, denominato PDD, si interfaccia ad un software di analisi video che riceve e analizza lo stream dai Deva via rete ed invia gli allarmi al PDD che, a sua volta, invia ai Deva interessati, i comandi per eseguire delle azioni.

Le azioni possono essere (esempio in figura 1):

  • la riproduzione di un messaggio audio che invita a mantenere le distanze
  • l’invio di un messaggio ad un responsabile via SMS, o via rete

Applicazioni

  • Nel caso di aree pubbliche come piazze, aree pedonali, mercato all’aperto, il sistema consente di controllare che non si creino assembramenti di persone, il che comporta il non rispetto delle distanze di sicurezza anticontagio. Se ciò dovesse avvenire i Deva riproducono un messaggio di avviso e possono allertare la Forza Pubblica che potrebbe intervenire per invitare i presenti a rispettare le reciproche distanze.

 

  • Nel caso delle code d’attesa in uffici pubblici, supermercati, aeroporti, parcheggi Taxiimpianti di risalita in ski area, il sistema permette di definire le aree previste per la coda e di stabilire quante persone sono presenti. Se il numero si persone diventa tale da implicare distanze inferiori a quelle stabilite per evitare il contagio, Deva riproduce un messaggio che invita a diradarsi e avvisa i responsabili affinché possano intervenire prontamente.

 

  • Nel caso di luoghi ad alta densità e quindi a rischio assembramento, come i corridoi dei supermercati, le fermate dei mezzi pubblici, ecc. il sistema consente di verificare la percentuale di occupazione dell’area e se questa supera una soglia preimpostata, il Deva che presidia l’area riprodurrà un messaggio che invita i presenti a mantenere le distanze di sicurezza.

Modalità di analisi

Sono disponibili due modalità di video analisi: algoritmi di Pattern recognition e algoritmi di deep learning.

Nel primo caso viene fatta un’analisi per distinguere gli oggetti in movimentorispetto allo sfondo basandosi sulle dimensioni e sulle loro proporzioni e larichiesta della capacità di calcolo è minore.

In figura 2 un esempio di come il sistema vede la scena di una strada cittadina.

Si vede che vengono identificate due automobili in base alla forma che si muoverispetto allo sfondo che resta nero. Il deep learning è molto più accurato, in quanto permette di distinguere le persone addestrando una rete neurale. In questo caso è richiesta una capacità di calcolo importante.

In figura 3 un esempio di come il sistema vede la scena di una metropolitana: in questo caso ogni singola persona viene tracciata con un colore diverso e si riesce anche a misurare il tempo di permanenza nell’area.

Funzione misurazione automatica della temperatura

Il Deva è in grado di interfacciarsi con tutti i sistemi di misurazione basati su termocamera che, in caso di rilevamento di una temperatura corporea superiore alla soglia impostata, attivano un allarme che viene gestito direttamente da un Deva, o tramite il PDD che poi si occupa di inviare i comandi ad uno o più Deva per la riproduzione di messaggi audio o l’invio di messaggi ai responsabili.

Le termocamere hanno bisogno di un dispositivo denominato black body che fornisce un riferimento stabile e preciso di temperature in modo da aumentare l’accuratezza della misura.

Nel caso illustrato in figura 4, la telecamera ha l’intelligenza a bordo e quindi riesce ad individuare le facce delle persone alle quali associare la temperatura corporea misurata. Utilizzando termocamere che non hanno questa funzionalità, si deve inserire nel sistema un server dotato di software di analisi video che fornisca tale funzione.

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