• Ragazza con cellulare

    Questit partner del progetto SII-Mobility

    Supporto di Interoperabilità Integrato per i Servizi al Cittadino e alla Pubblica Amministrazione

    PROGETTO FINANZIATO DA MIUR
    Trasporti e Mobilità Terrestre, SCN_00112

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Sii-Mobility intende creare una soluzione che possa abilitare un’ampia gamma di servizi al cittadino e commerciali: collezionando dati puntuali e attualizzati in tempo reale da varie fonti; analizzando i flussi di dati con varie tipologie di algoritmi producendo azioni e informazioni tramite applicazioni web e mobili, totem informativi, ecc.; mettendo a disposizione dati elaborati e puntuali, che potranno essere usati da PA, gestori, e imprese per produrre servizi più efficaci ed efficienti, e anche nuovi servizi integrati. Permettendo a PA e PMI di caricare ulteriori algoritmi sul sistema per erogare servizi verso gli utenti finali e verso le PA. Per esempio algoritmi di routing, di valutazione e predizione di condizioni critiche, di ottimizzazione delle risorse, di personalizzazione dei percorsi, di guida connessa, etc.

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Project partners
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Coordinatore Paolo Nesi
Referente istruttorio
Daniele Matteini, ECM (Pistoia)

Nell’architettura del progetto Sii-Mobility si possono notare le interfacce per la connessione con altri sistemi di Smartcity, l’interconnessione con i sistemi di sicurezza (incluse telecamere di controllo), con il sistema di mobilità nazionale, la rilevazione dati ambientali, le ordinanze, etc.

SII, Supporto di Interoperabilità Integrato: che include:

o   supporto alle decisioni, formalizzazione di criteri di allarme e di alert che possono identificare condizioni critiche, correlazioni non attese, etc.

  •  Smart Decision Support

o   interfacce di controllo e di monitoraggio, per poter supervisionare il sistema in termini di flussi dati, calcolo delle regole decisionali e di allarme, etc.

  •  Monitoring Services Interface + processes

o   Supporto alla centrale operativa: per la visualizzazione dei dati e degli eventi primari in termini di grafici e modelli sinottici che possono offrire una visione complessiva dello stato della area. Uso di soluzioni di grafica multischermo.

  •  Dashboard Builder and Manager, Monitoring
  •  Dashboards, Control Interface

o   Supporto alla simulazione per verificare gli effetti di cambi nei sistemi di controllo traffico, negli orari dei servizi. Etc.

  •  Simulator Interface
  •  Algoritmi vari che stanno sul Big Data Processing Grid
  •  Distributed Smart City Engine Scheduler, DISCES

o   supporto per la parte di Data Analytic e di intelligence sulla base dei dati raccolti dai gestori, dalle PA, dal crowd sourcing, etc.

  •  Algoritmi vari che stanno sul Big Data Processing Grid
  •  Distributed Smart City Engine Scheduler, DISCES

o   supporto alla bigliettazione integrata, etc., integrazione dei sistemi di bigliettazione integrata della regione e delle TPL.

  •  Ticketing and Booking

o   Supporto alla prenotazione: per fornire informazioni di previsione su certi eventi pianificati e inattesi. Per esempio per la prenotazione dei prelievi, per la prenotazione delle consegne.

  •  Path Planner Interface, Logistic
  •  Ticketing and Booking

o   supporto alla pianificazione per avere informazioni statistiche dei flussi di persone nelle varie zone e sui vari mezzi.

  •  Path Planner Interface, TPL e persone

o   Big data processing grid tool per la gestione e il semantic computing sui contenuti big data che saranno sia puntuali che storici:

  •  Database di conoscenza, Knowledge base, sviluppato utilizzando tecniche di Big Data tramite in NoSQL database in modo da garantire elevate prestazioni anche con volumi di dati estremamente grandi;
  •    Knowledge Base con tecnologia Km4City
  •  Social Intelligence: strumenti per l’analisi degli umori e dei commenti dei cittadini, questi saranno recuperati dai social media come Facebook, Twitter, etc. tramite soluzioni di natural language processing;
  •    Social Media crawler and manager
  •    Social Media Analysis Interface
  •  Data validation and integration: algoritmi di riconciliazione dati, soluzioni di validazioni e verifica dei dati ricevuti, ricerca ed identificazione di inconsistenze nei dati ricevuti e accumulati, etc.;
  •    Come processi ETL e/o java
  •    In esecuzione su Big Data processing grid
  •       Distributed Smart City Engine Scheduler, DISCES
  •    Che accedono a Knowledge Base ed altri dati e DB
  •  Data Integration: algoritmi per la riconciliazione dei dati, completamento dei dati, razionalizzazione dei dati che provengono da sorgenti diverse per uniformare date, nomi, luoghi, etc.;
  •    Come processi ETL e/o java
  •    In esecuzione su Big Data processing grid
  •       Distributed Smart City Engine Scheduler, DISCES
  •    Che accedono a Knowledge Base ed altri dati e DB
  •  Geo referenziazione. La regione Toscana ha un data base dove sono riportate in modo puntuale tutte le informazioni relative alle strade della toscana, ed attività commerciali, posizione dei numeri civici, etc.
  •    Come processi ETL e/o java
  •    In esecuzione su Big Data processing grid
  •       Distributed Smart City Engine Scheduler, DISCES
  •    Che accedono a Knowledge Base ed altri dati e DB
  •  Additional Algorithm: Questo modulo include anche la possibilità di caricare (da parte delle PA e delle PMI) algoritmi specifici che possono produrre nuovi servizi verso le applicazioni, verso altre centrali di Smart City, verso la piattaforma nazionale trasporti.
  •    Come processi ETL e/o java
  •    In esecuzione su Big Data processing grid
  •       Distributed Smart City Engine Scheduler, DISCES
  •    Che accedono a Knowledge Base ed altri dati e DB

·    Caricati anche tramite: Algorithm Loader

Moduli di Aggregazione e Propagazione Azioni per sistemi di gestione: in grado di:

o   acquisire data da vari tipi di gestori come: flotte, AVM, TPL, ZTL, Parcheggi, autostrade, etc., (questi dati vengono integrati insieme a quelli provenienti da sensori, metro, geografici delle PA, etc.);

  •  Dati acquisiti con processi ETL e/o java da dati statici e real time
  •  In esecuzione su Big Data processing grid
  •  Distributed Smart City Engine Scheduler, DISCES
  •  Che accedono a Knowledge Base ed altri dati e DB

o   modelli e soluzioni di comunicazione per collezionare dati provenienti da sensori che si muovo sui veicoli nella citta;

  •  Dati acquisiti con processi ETL e/o java da dati statici e real time
  •  In esecuzione su Big Data processing grid
  •  Distributed Smart City Engine Scheduler, DISCES
  •  Che accedono a Knowledge Base ed altri dati e DB

o   restituire a tali gestori informazioni integrate, deduzioni, andamenti che possono produrre per loro valore aggiunto ai loro servizi: conoscere l’arrivo di flussi puntuali, conoscere l’andamento dei flussi media, ricevere allarmi sulla base di accadimenti e condizioni complesse. Produrre questi dati non è possibile per i singoli gestori.

  •  Dati acquisiti con processi ETL e/o java da dati statici e real time
  •  In esecuzione su Big Data processing grid
  •  Distributed Smart City Engine Scheduler, DISCES
  •  Che accedono a Knowledge Base ed altri dati e DB
  •  Che producono dati via API per Data For Mobility Operators
  •  Che possono essere prodotti tramite decisioni prese da Smart Decision Support

o   Azionare sistemi di attuazione: abilitazione porte di ingresso (ZTL, etc.), gestione direzione in strade, abilitazione porte in parcheggi.

  •  Che puo’ prendere decisioni locali con Centrale Direzionatore
  •  Che producono dati via API per Data For Mobility Operators
  •  Che possono essere prodotti tramite decisioni prese da Smart Decision Support

o   Gestione avanzata di mezzi come bici, auto, e bus, bici ed auto private; produzione di informazioni integrate per tali mezzi e gestori; veicolo come sensore: Il veicolo fornisce informazioni di dettaglio sulle condizioni del traffico (XFCD); es: velocità, destinazione, intenzione di svolta, tipo di veicolo, coda, ….

  •  Dati acquisiti con processi ETL e/o java da dati statici e real time
  •  In esecuzione su Big Data processing grid
  •  Distributed Smart City Engine Scheduler, DISCES

§  Che accedono a Knowledge Base ed altri dati e DB

Moduli di Acquisizione e preProcessing: per acquisire dati che provengono da ambiente, ordinanze, social media, operatori mobili, sensori su veicoli pubblici e privati, stazioni e canali dell’emergenza, vari open data, etc. In alcuni casi, questi dati devono essere preprocessati per poter essere incamerati nel modo corretto. Questo strumento include un supporto all’acquisizione di feedback e commenti dei cittadini verso aspetti connessi alle tematiche di Sii-Mobility e alle applicazioni caricate su Sii-Mobility. Questo strumento permette di collezionare e trarre vantaggio delle informazioni di dettaglio e commenti dai blog sul territorio come da social network e di comprenderle per trarre deduzioni e feedback nel sistema centrale di conoscenza. Per questo saranno utilizzati strumenti di crawling e natural Language processing. Dati che provengono da:

o   Ambiente, ordinanze, sensori su veicoli pubblici e privati tramite kit standard e kit avanzati sviluppati per Sii-Mobility,

o   social media e crowdsourcing: si veda in seguito la piattaforma di partecipazione e sensibilizzazione, operatori mobili,

o   open data (dati geografici della regione Toscana, GRAFO regionale), etc.

  •    Dati acquisiti come processi ETL e/o java
  •    In esecuzione su Big Data processing grid
  •       Distributed Smart City Engine Scheduler, DISCES
  •    Che accedono a Knowledge Base ed altri dati e DB

Kit e Apparati di Rilevazione: in Sii-Mobility saranno sviluppati kit ed apparati di rilevazione avanzati in connessione con la loro corrispondente centrale di controllo e da questa con Sii-Mobility. In particolare:

o   Kit per bike: da installare su bike sharing, per la rilevazione di posizioni, di parametri ambientali e di inquinamento, di velocità, etc.

o   Kit per CAR e BUS: da installare su Bus di TPL e/o su veicoli privati, per la rilevazione di posizioni, on/off del veicolo, tempi di sosta, vari altri parametri, etc. (questi kit saranno utilizzati per le sperimentazioni su auto pubbliche e BUS di TPL) .

o   Kit per CAR e BUS evoluti: Alcuni questi kit saranno dotati di ampia capacita computazionale per sperimentare e sviluppare algoritmi sofisticati: conteggio passeggeri, acquisizione e gestione telecamere, etc., con capacità elevata di comunicazione con il conducente per fornire direttive, percorsi, suggerimenti, etc.

Fanno riferimento alla seguente architettura di massima.

Per quanto riguarda:

o   Sensori per parcheggi: rilevazione della presenza dell’auto, rilevazione di accesso, pagamento automatico, etc. Utilizzanti in connessione con applicazioni mobili e soluzioni per il pagamento automatico.

o   Sensori per l’identificazione di condizioni critiche configurabili e flessibili per la rilevazione di condizioni ambientali, stradali e di flusso, per la misurazione delle condizioni, tipicamente installati presso sistemi di illuminazione, totem, etc.

Si fa riferimento a soluzioni architetturali semplici come la seguente.

Piattaforma di Partecipazione e Sensibilizzazione: per coinvolgere il cittadino a partecipare ma anche per informare e formare il cittadino, tramite totem, applicazioni mobili, web applications, etc. In questo caso, le informazioni sensibili per il cittadino e per la persone specifica vengono prodotte in automatico e/o manualmente. Le considerazioni generali sono prodotte in automatico: suggerimenti per evitare situazioni critiche (e.g., non uscite tutti dallo stadio dalla parte A visto che oggi vi sarà una manifestazione), suggerimenti per comportamenti personali specifici (e.g., fai ancora due passi fino alla prossima fermata, hai il tempo di farlo senza perdere il bus, e ti fa bene).

o   Modelli partecipativi e per la formazione dei cittadini, innesco di atteggiamenti virtuosi, modelli e strumenti che possano motivare il cittadino all’uso di mezzi pubblici, meccanismi di premiazione dei comportamenti virtuosi, modelli e soluzioni di crowd-sourcing;

o   integrazione di dati ed informazioni provenienti dagli utenti in mobilità che possono produrre informazioni geolocalizzate de tipo: commenti, velocità, casi critici, rilevazioni puntali dei servizi, valutazione della soddisfazione dell’utente, utenti e cittadini come sensori;

o   Partecipare/coinvolgere: la partecipazione dei cittadini viene favorita tramite varie soluzioni: la realizzazione di soluzioni mobili che possano permettere al cittadino registrato di comunicare situazioni di allarme o criticità, ma anche l’acquisizione di humor e trend tramite l’analisi dei social media come Twitter, Facebook, etc. Queste sorgenti di informazioni devono ovviamente essere validate per poterne tenere in considerazione. Gli utenti saranno per questo profilati e valutati con modelli di reputation. Questo strumento include un supporto all’acquisizione di feedback e commenti dei cittadini verso aspetti connessi alle tematiche di Sii-Mobility. Questo strumento permette di collezionare e trarre vantaggio delle informazioni di dettaglio e commenti dai blog sul territorio come da social network e di comprenderle per trarre deduzioni e feedback nel sistema centrale di conoscenza. Per questo saranno utilizzati strumenti di crawling e natural language processing.

o   Sensibilizzare: In questo caso, le informazioni sensibili per il cittadino e per la persone vengono prodotte in automatico e/o manualmente. Le considerazioni generali sono prodotte in automatico: suggerimenti per evitare situazioni critiche (e.g., non uscite tutti dallo stadio dalla porta A visto che oggi vi sarà una manifestazione), suggerimenti per comportamenti personali specifici (e.g., fai ancora due passi fino alla prossima fermata, hai il tempo di farlo senza perdere il bus, e ti fa bene).

o   integrazione di dati ed informazioni provenienti dagli utenti in mobilità che possono produrre informazioni geolocalizzate de tipo: commenti, velocità, casi critici, rilevazioni puntali dei servizi, valutazione della soddisfazione dell’utente, utenti e cittadini come sensori;

o   Partecipare Tramite Applicazioni WEB e Totem. Posizionati nei punti cruciali della città, per esempio in prossimità di stazioni, nei punti ad elevato transito di persone in mobilità, ma dove queste possono avere del tempo da dedicare al sistema per comunicare con il sistema.

o   Partecipare Tramite Applicazioni Mobili. Queste applicazioni potranno fornire informazioni e ricevere informazioni similmente ai totem. Inoltre dalle applicazioni mobili ci si aspetta la possibilità di avere una comunicazione diretta con il sistema di gestione per comunicare condizioni di servizio, criticità, elementi di valorizzazione, necessità, etc. Queste stesse applicazioni potranno erogare, in cambio di tali informazioni, dei bonus che potranno essere utilizzati per accedere alla città e/o ad altri servizi di mobilità in modo scontato e/o gratuito (accesso al parcheggio, varco porte controllate, etc.). L’idea è premiare il comportamento virtuoso e il contributo al sistema.

Interfacce API di accesso a servizi di Sii-Mobility per le PA, PMI, per gli sviluppatori e per altri gestori, centrali e gestori di altri sistemi di SmartCity.

o   Interfacce API per l’accesso a dati ed informazioni sia storici che puntuali realtime, per poter:

  •  abilitare lo sviluppo di applicazioni mobili e web sviluppate dalle PMI anche attraverso convegni di Hackathon.
  •  pubblicare dati/risultati provenienti da algoritmi di data analytics caricati sulla piattaforma da parte di PA e PMI.

o   Interfacce di ingresso ed uscita, API, per acquisire e fornire dati che provengono da altre:

  •  Istanze di Sii-Mobility focalizzate su altri territori.
  •  centrali di Smart City, derivate da progetti Smart City SUD come da progetti Smart City Nord e realizzazioni internazionali.
  •  centrali di mobilità e/o trasporti di livello nazionale.

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