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Questa soluzione utilizza i dati degli smartphone e l'intelligenza artificiale per valutare in modo semplice e automatico le condizioni delle infrastrutture stradali, comprese le asperità e le anomalie, supportando la definizione delle priorità di manutenzione in base ai dati, un processo decisionale trasparente e la creazione di registri storici ai fini della conformità.
Gli enti di gestione stradale devono decidere dove, quando e perché spendere un budget limitato per la manutenzione di una rete estesa e giustificare tali decisioni su basi oggettive. Per soddisfare questa esigenza, l'ente di gestione delle strade con cui abbiamo lavorato si affidava a sporadiche indagini sul campo e alle lamentele dei cittadini, poiché le ispezioni sistematiche di tutta la rete richiedevano attrezzature specializzate e personale dedicato che l'ente non poteva sostenere. Questo sistema di base lasciava tre lacune persistenti: il deterioramento allo stadio iniziale passava inosservato fino a quando non diventava una riparazione costosa; i dati sulle condizioni invecchiavano rapidamente tra un'ispezione e l'altra; non c'era un registro storico coerente per supportare le decisioni nelle revisioni, nelle relazioni o nelle richieste di finanziamento. Il risultato era una manutenzione per lo più reattiva e una definizione delle priorità difficile da difendere con prove.
Il caso d'uso ha messo in campo SmartRoadsAI, una piattaforma che trasforma gli smartphone standard già in dotazione alle flotte comunali in uno strato di rilevamento passivo per il monitoraggio continuo delle strade, senza veicoli di ispezione dedicati, personale aggiuntivo o nuovo hardware. Due flussi di dati complementari - segnali inerziali che tracciano le condizioni generali della pavimentazione lungo ogni segmento e segnalano eventi discreti come le buche, e video che classificano i difetti in dettaglio - permettono all'ente di gestione delle strade di vedere il degrado allo stadio iniziale, di mantenere una visione attuale della rete mentre i veicoli percorrono i loro normali percorsi e di costruire un registro storico coerente dell'evoluzione di ogni segmento nel tempo. I risultati vengono forniti attraverso un cruscotto web che può integrarsi con i flussi di lavoro comunali esistenti, in modo che le decisioni sulle priorità possano essere supportate da prove oggettive. La soluzione è stata implementata in un contesto operativo reale con l'ente di gestione delle strade per testare la fattibilità tecnica su strade locali, calibrare l'accuratezza con controlli a terra e…
