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L’autore del progetto dopo diverse camminate, ha notato la guida spericolata in alcune strade del quartiere. Con diverse persone in situazioni simili, che camminano e attraversano incroci trafficati, ha pensato che sarebbe stato bello smettere di assumere comportamenti di guida spericolati e iniziare a misurare la frequenza di velocità lungo alcune strade vicine.
Quindi ha deciso di costruire un “autovelox” che attraverso algoritmi di machine learning riesce ad identificare i veicoli e successivamente misurare la velocità attraverso determinati sensori. L’obiettivo non era quello di identificare le singole auto o acquisire i numeri di targa, ma piuttosto ad aggregare i dati che potrebbero essere utilizzati dalla città per pianificare gli sforzi di mitigazione del traffico.
L’algoritmo di Machine Learning gira su un Raspberry Pi 4 in modo da identificare i veicoli, vi è un sensore radar doppler per misurare la velocità, un modulo camera e un modulo cellulare per segnalare i dati al cloud.
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