MODENA – Uno dei problemi più spinosi della ripresa è la minaccia degli assembramenti nei luoghi pubblici: che si tratti dei locali, dell’area attorno ai distributori automatici e anche degli ospedali, le occasioni di contagio sono sempre dietro l’angolo. A questo proposito, l’idea tecnologica realizzata da AlmageLab Laboratory dell’Università di Modena e Reggio Emilia, torna utile: Inter Homines, un sistema che lavora con qualsiasi videocamera, che avverte i cittadini quando si è in troppi nello stesso punto. Leggiamo i dettagli del progetto dall’articolo di Giuliano Aluffi su repubblica.it.
Inter Homines, per far rispettare il distanziamento sociale all’aperto e al chiuso
Siete in un’area aperta al pubblico – che può essere l’atrio di una stazione, l’ingresso di un ospedale o anche solo la macchinetta del caffè di un’azienda – e a un certo punto siete ammoniti da una voce elettronica: “Attenzione, si prega di rispettare la distanza di sicurezza”.
A dare l’allarme è un occhio elettronico, alimentato dall’intelligenza artificiale, che permette di misurare in tempo reale le distanze tra tutte le persone presenti in una certa area, di contare il numero dei presenti e di stilare (e visualizzare, sia attraverso voce che schermi) l’indice di rischio di contagio associato ad una certa situazione. È una soluzione tutta italiana, realizzata dal gruppo di Rita Cucchiara, docente di visione artificiale presso l’Università di Modena e Reggio Emilia, e direttrice dell’AImageLab Laboratory dell’ateneo.
“Il sistema che abbiamo sviluppato, ‘Inter homines’, può lavorare con qualsiasi videocamera, anche quelle già installate, per analizzare in tempo reale – ogni 10 millisecondi – il posizionamento e le distanze tra le persone in ambienti chiusi oppure aperti. Verificando se la distanza è compatibile con i modelli di contagio impostati, e considerando anche attributi come ‘quella persona indossa la mascherina?’, importanti per stabilire il livello di rischio contagio di una certa area” spiega Rita Cucchiara.
“È un progetto che è stato finanziato in gran parte dalla regione Emilia Romagna in ottica anti-Covid e ha fatto nascere una startup, Go@AI. Ora è stato installato presso ospedali ed edifici pubblici. Ed è stato sviluppato in modo tale da garantire la ‘privacy by design’: non vengono raccolti, dai video registrati dalle telecamere, dati utili a riconoscere gli individui”.
Il software non si limita alla misura delle distanze tra le persone, ma effettua anche analisi del rischio di contagio legato a una certa zona
“L’algoritmo può essere utilizzato ad esempio su autobus e metropolitane, dove può visualizzare, su uno schermo esterno, il grado di affollamento interno del vagone, così che una persona in procinto di entrare possa decidere se è il caso di farlo, o se sia preferibile aspettare una carrozza meno affollata per ridurre il rischio di Covid” spiega Cucchiara. “Inoltre, se necessario, si potrebbero aggiungere informazioni – come la quantità di persone sprovviste di Green Pass – utili a rendere ancora più accurata la valutazione del rischio”.
Il gruppo dell’AImageLab ha realizzato anche un’app che può lavorare insieme al sistema Inter Homines. “Se il vagone – o il ristorante, o il supermercato – in cui si sta per entrare e già affollato, e se il locale è dotato del nostro sistema, può inviare una notifica all’app di chi sta per entrare, per fargli presente il grado di rischio” spiega Cucchiara. “Un esempio dell’utilità di questa soluzione: se ho l’app, prima di entrare in un autogrill posso capire qual è l’area che è particolarmente affollata in quel momento, o che lo è stata un quarto d’ora fa – perché le persone passano, ma l’aria da loro respirata rimane sul posto – e quindi sostare in aree più sicure”.
Per la ricerca che ha condotto al software Inter Homines, il ricercatore Matteo Fabbri del gruppo dell’AImageLab ha vinto a inizio luglio il premio John McCarthy per ricercatrici e ricercatori under 35
“Uno dei caratteri più innovativi di questa ricerca è stato l’uso di scene dei videogiochi per allenare l’algoritmo a riconoscere le persone, e le distanze, anche in situazioni molto affollate” spiega Matteo Fabbri. “L’intelligenza artificiale, subito dopo aver sviluppato il sistema, è come un bambino appena nato: non sa assolutamente nulla. Le vanno mostrati tantissimi esempi delle situazioni che vogliamo riconoscere: nel nostro caso riconoscere la posizione in 3D delle persone guardando un video raccolto da una sola videocamera. Per questo scopo servono moltissimi dati: noi li abbiamo ottenuti da un simulatore, iniettando del codice apposito nel videogioco Grand Theft Auto 5, che ha una grafica molto fotorealistica”.
Utilizzare dati sintetici invece che dati tratti da video che ritraggono persone esistenti ha due grandi vantaggi: si possono generare in un tempo brevissimo milioni e milioni di situazioni da riconoscere, e di queste situazioni si sa tutto già in partenza. “Se ho un filmato con 20 personaggi sintetici, io di loro so già tutto: so le loro distanze interpersonali con grande precisione, perché sono numeri già presenti nel sistema” spiega Fabbri. “Se invece devo estrarre dati da un video con persone reali, si potrebbero fare molti errori nel valutare le distanze e quindi l’algoritmo non verrebbe allenato in maniera ottimale”.
Inter Homines è attualmente in uso a Modena: ad esempio all’ingresso del Policlinico all’UrpRP (Ufficio relazioni con il pubblico) e all’ingresso dell’anagrafe. Il gruppo Buonristoro, specializzato in distributori automatici, sta per impiegarlo invece nelle aree caffè. Una collaborazione tra AImageLab e l’azienda di sicurezza e videosorveglianza ForteSecurGroup, inoltre, sta commercializzando una versione del software sempre in funzione antiassembramento.
L’evoluzione futura?
“Stiamo lavorando al riconoscimento, negli individui inquadrati dalle videocamere, di attributi come il sesso o l’età” spiega Rita Cucchiara. “Questo potrebbe essere utile per applicazioni che esulano dalla protezione da Covid: ad esempio un sistema con riconoscimento dell’età potrebbe dialogare in maniera intelligente con un semaforo suggerendo di far durare di più il verde per i pedoni perché chi sta attraversando la strada è un anziano, e quindi è più lento”.
