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Risorsa Machine Learning per il monitoraggio tramite WiFi delle presenze su mezzi pubblici

Scenario

Nell’ambito di un progetto di mobilità sostenibile che ha coinvolto la città di Ferrara, U-Hopper ha collaborato con Dedagroup Public Services per affrontare il problema legato al conteggio automatico del numero di passeggeri a bordo di un mezzo pubblico.

Problema

Per gli operatori di trasporto pubblico e le agenzie di mobilità il numero di passeggeri a bordo rappresenta infatti un’informazione preziosa al fine di programmare la frequenza delle corse e di scegliere la tipologia più consona dei veicoli da utilizzare.
Tuttavia, questa informazione è difficile da intercettare. Varie soluzioni tecnologiche sono presenti sul mercato (per esempio utilizzando videocamere e sensori di peso), ma presentano tutte problemi in termini di costo e affidabilità delle stime (nonché di privacy).

Soluzione

Per far fronte a questo problema, U-Hopper ha progettato un sistema, facilmente implementabile, dai costi contenuti, e basato sulla combinazione di WiFi e tecniche avanzate di Machine Learning…

Abbiamo lavorato con

Case StudyAnalyticsMachine learningPubblica Amministrazione

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