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Nokia e Schweizer Electronics utilizzano l'AI per migliorare la sicurezza

  • Redazione
  • 12/01/2022
  • Tempo di lettura: 3 minuti

Oggi Nokia ha annunciato, in collaborazione con Schweizer Electronics, l’implementazione della sua soluzione Scene Analytics per Baselland Transport AG (BLT) a Münchenstein, Svizzera.

Applicando la computer vision e l’analisi, il sistema basato sull’AI permette il monitoraggio e l’analisi in tempo reale. Esso garantisce la sicurezza degli attraversamenti ferroviari.

Questa è la prima volta che la soluzione viene impiegata in Europa e la collaborazione con Schweizer Electronics e BLT ha dimostrato l’affidabilità delle soluzioni ferroviarie basate sull’AI per l’uso quotidiano.

Commentando il successo dell’implementazione della sua soluzione, Karsten Oberle, Head of Rail di Nokia, ha detto: “Come prima implementazione del suo genere in Europa, questo progetto con Schweizer Electronics e BLT ci ha permesso di affrontare molti dei problemi di sicurezza dei passaggi a livello che sono in cima alle liste delle priorità degli operatori ferroviari. Ora la nostra ambizione è che Nokia Scene Analytics diventi una parte fondamentale della transizione verso la digitalizzazione delle ferrovie del futuro”.

“Integrando il machine learning (ML) nei sistemi dei passaggi a livello, saremo in grado di migliorare e perfezionare continuamente i processi di sicurezza in tempo reale. Ciò garantirà che la sicurezza rimanga in primo piano per gli operatori ferroviari, i lavoratori e i clienti”, ha continuato.

Nokia e Schweizer Electronics: utilizzare l’AI per superare le sfide legate alla sicurezza

La sicurezza dei passeggeri e dei veicoli ai passaggi a livello rimane una preoccupazione per le autorità ferroviarie. Senza precauzioni in atto, c’è un grave rischio di lesioni gravi o di perdita della vita nelle aree di passaggio.

Secondo le statistiche pubblicate dall’Unione Europea, ci sono stati circa 250 incidenti mortali e 300 feriti di serie legati ai passaggi a livello nei paesi dell’UE-28 in un anno.

Anche con l’implementazione di sistemi di allarme completi, questi possono essere aggirati e i passaggi a livello possono essere ostruiti Con questi problemi, è essenziale che gli operatori dei treni siano avvisati dei problemi in tempo reale.

Roland Liem, responsabile della Product Unit Railroad Safety alla Schweizer Electronics, ha dichiarato: “Combinando i sistemi dei passaggi a livello e Scene Analytics all’interno di una semplice interfaccia, questo progetto con Nokia e BLT ci ha permesso di automatizzare l’interazione tra i sistemi dei passaggi a livello e gli allarmi per una maggiore sicurezza. Questo permetterà agli operatori ferroviari di chiudere le barriere e rispondere in tempo reale alle situazioni di pericolo ai passaggi a livello”.

Per superare queste sfide, Scene Analytics di Nokia apprende automaticamente ciò che è ‘normale’ o un’anomalia. Implementando la tecnologia di Nokia, BLT può utilizzare il ML basato sui dati CCTV per riconoscere le anomalie nel momento in cui si verificano.

Oltre a questo, la piattaforma basata sull’AI può rilevare il tipo di oggetto fornendo un quadro più completo della situazione in questione. Con i video clip basati sugli eventi, le immagini e i dati associati memorizzati dalla piattaforma, c’è anche la possibilità di un’analisi forense post-incidente.

Intelligenza artificiale: aumentare l’efficienza operativa nel settore ferroviario

Il sistema non solo migliora la sicurezza e i tempi di risposta, ma aumenta anche le efficienze operative. L’impiego di Scene Analytics sugli incroci ferroviari lo fa riducendo al minimo i tempi morti e i ritardi.

La sua capacità di ML riduce l’investimento di tempo richiesto dal personale ferroviario per aggiornare manualmente il sistema.

Di conseguenza, Nokia Scene Analytics fornisce agli operatori ferroviari una maggiore efficienza complessiva dei costi.

Inoltre, può essere integrato con molte telecamere standard del settore, riducendo il costo totale di proprietà e aumentando il ritorno sull’investimento.

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