IoT e computer vision per una maggiore sicurezza pubblica

L'integrazione di Internet of Things (IoT) e Computer Vision ha rivoluzionato in modo significativo vari settori, tra cui città intelligenti, sanità, trasporti e sicurezza. Una delle applicazioni più critiche di questa convergenza tecnologica è nei sistemi di illuminazione stradale. I sistemi di illuminazione stradale tradizionali funzionano con orari fissi o controllo manuale, il che spesso porta a inefficienze nel consumo energetico e nella sicurezza pubblica. Questi sistemi illuminano frequentemente aree anche quando non c'è movimento pedonale o veicolare, portando a un consumo energetico eccessivo e a maggiori costi operativi. Al contrario, i lampioni scarsamente illuminati o non funzionanti contribuiscono a rischi per la sicurezza, incidenti e aumento dei tassi di criminalità nelle aree urbane e rurali. Con l'avvento dei sistemi di illuminazione intelligenti, alimentati da IoT e Computer Vision, il potenziale per ottimizzare l'uso dell'energia e migliorare la sicurezza pubblica si è ampliato enormemente. Il rilevamento degli oggetti, un aspetto cruciale della computer vision, consente l'identificazione e l'analisi in tempo reale di pedoni, veicoli e altri oggetti in una determinata area.

Shiplu Das è nato in India. Attualmente è associato al Dipartimento di Informatica e Ingegneria dell'Università di Adamas, Kolkata, India. È autore o coautore di diversi articoli su riviste e conferenze. I suoi interessi di ricerca includono l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, l'Internet degli oggetti e altri.