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Utilizzo dei Big data per l’analisi dei flussi veicolari e della mobilità (Mario Bellotti, Vem Solution)

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Utilizzo dei Big data per l’analisi dei flussi veicolari e della mobilità (Mario Bellotti, Vem Solution)

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(May 10th 2019) Data Driven Innovation 2019. Dipartimento di ingegneria, Università degli Studi Roma Tre.

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(May 10th 2019) Data Driven Innovation 2019. Dipartimento di ingegneria, Università degli Studi Roma Tre.

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Utilizzo dei Big data per l’analisi dei flussi veicolari e della mobilità (Mario Bellotti, Vem Solution)

  1. 1. Data & knowledgeto createvalue Vem Solutions 2018 Mario Bellotti
  2. 2. Vem Solutions 2018 Struttura ViasatGroup
  3. 3. Vem Solutions 2018 3 Vem Solutions gestisce ogni anno in Italia: ▪ 12 miliardi di posizioni sui tracciati percorsi da oltre ▪ 30.000 veicoli pesanti e ▪ oltre 550.000 veicoli leggeri, e rappresenta oggi circa il ▪ 2% del parco vetture circolanti in Italia (dati ACI e ANIA 2018), ▪ Considerando il footprint europeo con tutte le società controllate, ad oggi il gruppo Viasat ha customer base di mezzi commerciali (leggeri e pesanti) superiori a 750.000 veicoli. I numerisui Big Data per le Smart City I dati anonimi e aggregati di cui Vem Solutions dispone vengonotrattati e conservati nel pieno rispetto della privacy. Tutte queste informazioni, opportunamente gestite ed elaborate, consentonodi: ▪ Generare servizi in grado di incidere significativamente sulla sicurezza di coloro che si mettonoalla guida; ▪ Creare opportunità per le aziende pubbliche e private che decidano di utilizzare la telematica per rendere più efficiente la gestione del proprio business e migliorare i servizi legati alla mobilità stradale; ▪ Supportareenti, fondazioni e associazioni per realizzare progetti di sperimentazione legati all’innovazione relativa al tema della sicurezza e prevenzione stradale. DATI INFORMAZIONI CONOSCENZA OPPORTUNITÀ BUSINESS
  4. 4. Vem Solutions 2018 4 Cosa facciamo Vem Solutions è in grado di fornire diverse soluzioni che vanno dalla fornitura di dati grezzi ad analisi più approfondite e strutturate per ogni esigenza di business utilizzando la propria piattaforma tecnologica. Dati grezzi FCD – dati in tempo reale HCD – dati storici MATRICI O/D – percorsi Analisi strutturate DASHBOARD CARTOGRAFIA REPORTISTICA APP MOBILE di geofencing ▪ Informazioni e controllo del traffico ▪ Condizioni meteo della direttrice stradale in real-time ▪ Limiti dinamici della velocità in funzione del contesto stradale ▪ Analisi zonee segmentistradali ▪ BlackPoint & Red Point ▪ IRV – Indice di Rischiosità Viasat ▪ MatriciOrigine/Destinazione ▪ Analisi nodi interscambio ▪ Carico/scaricomercinegliinterporti ▪ Mappe calore parcheggi ▪ Conteggi, passaggi singoli e multipli rispetto ad un POI, aggregati per periodo, marca/modello veicolo, classe di età e sesso dell’automobilista ▪ profilo accelerometrico del cliente con informazioni relative a: curva pericolosa (a destra o a sinistra); frenata bruscai; accelerazione improvvisa; crash
  5. 5. Vem Solutions 2018 5 FCD: le informazionistandard e i Super FCD • Latitudine • Longitudine • Velocità • Direzione movimento • Altitudine • Qualificazione dellaposizione (decimi di hdop) • tipologiadi evento:accensione,campione intermedioo spegnimento • odometro assoluto(non viene azzeratoallafine dei singoli viaggi) • Tipologiadi strada (urbana, extraurbana,autostrada) (HCD) • Comune (formatotestuale) e Provincia(sigla) (HCD) • satelliti disponibili SuperFCD Flusso near real time conl’aggiunta delle informazioniaccelerometriche/eventi Flusso aggiuntivo, ogni X minuti con l’elenco degliallarmi crash ricevuti. Flusso secondario di certificazione dei crash ricevuti(filtro falsi crash). Curva pericolosa: indicazioni relative a tratti di strada dove il conducente effettua una curva a destra o a sinistra conuna guida particolarmente spericolata. Frenata brusca: indicazioni relative a tratti di strada dove il conducente effettuafrenata anomala Accelerazione brusca: segnalazione di un improvviso aumento della velocità dell’auto Crash: indicazioni di incidenti registrati della scatola nera e certificati da unalgoritmo di verifica crash FCD fornisconodati innear real time e hanno le seguenti informazioni relativealla posizione dei veicoli. Profilo accelerometrico del cliente e stili di guida Tratti di strada pericolosi e tratti ad alto rischio incidente Condizioni del traffico ETA
  6. 6. Vem Solutions 2018 6 Flusso periodico con l’indicazione aggiornata sul grafo stradale di buche/dossi; Flusso periodico con l’indicazione aggiornata sul grafo stradale delle zone ad alta incidentalità; Flusso periodico con l’indicazione aggiornata sul grafo stradale delle zone ad alto rischio per via del comportamento di guida degli utenti (frenate/accelerazioni brusche e curve pericolose); Flusso periodico con l’indicazione aggiornata dei profili accelerometrici dei crash registrati dai nostri device con riconoscimentodella zonadiimpatto. I flussi HCD fanno riferimento ad informazioni storiche sulla posizione dei veicoli, e consentonole seguenti analisi: HCD: le informazionistandard e i Super HCD Individuazione di buche e dossi Analisi manto stradale ▪ Matrici Origine/Destinazione ▪ Analisi nodi interscambio ▪ Carico/scarico merci negli interporti ▪ Mappe calore parcheggi ▪ Conteggi,passaggi singoli e multipli rispettoadun POI, aggregati per periodo,marca/modelloveicolo,classe di età e sesso dell’automobilista SuperHCD
  7. 7. Vem Solutions 2018 7 È stata realizzata una sperimentazione sullatratta autostradale A4 Sono state attivate delle analisidi ricorrenza degli eventi di stile guida per un giorno sull’intera tratta. Use case super FCD: SperimentazioneA4 3% 11% 8% 67% 6% 5% Distribuzione rilevazioni accelerazione curva a sinistra curva a destra posizioni OFF ON I macro risultati dellasperimentazione: - 2400 veicoli distinti - Autoveicoli2000 - Mezzi commerciali 400
  8. 8. Vem Solutions 2018 8 Use case: map of the holes in Rome (February 2019) - superFCDe HCD Map of Rome holes- details of via Ostiense
  9. 9. Vem Solutions 2018 9 use case matriciOD:area di servizio 9 Luoghi di origine dei viaggi in transito Le zone di partenza dei viaggi che transitano nell’area sono per lo più collocate in Puglia che detiene il 96,6% delle partenze, e tra le altre regioni emergono le confinanti come Campania e Basilicata Partenze Viaggi
  10. 10. Vem Solutions 2018 Use Case HCD: analisi «Fieradi Rimini» AREEE ANALIZZATE: racchiude le aree monitorate per la conta dei passaggi multipli e distinti avvenuti nei gate esaminati e la conta dei passaggi e delle soste avvenute nell’area riguardante la «Fiera di Rimini» PERIODO sono state analizzate le posizioni riguardanti i seguenti periodi temporali: • 1 - 15 Novembre2017 • 1 - 15 Novembre2018 TIPOLOGIA DIANALISI: • Sosta veicolo conaggregazione per fascia oraria, durata della sosta, distanzamedia percorsa all’arrivo e dalla partenza dall’area esaminata. • Statistica per tipologia veicolo, marca veicolo, anagrafica utente (età/sesso) • Statistica per Provincia di residenza intestatariveicoli sostati nell’area esaminata con ulteriore focus sulla provincia di Rimini • Numerosità passaggi multiplie distinti avvenuti nei gate esaminati con raggruppamento medio per giorno e ora della settimana 50,60% 22,80% 26,60% Sostepersesso M F P.IVA 26,60% 22,80% 16% 11,40% 9,10% 7,60% 5,30% 1,10% Sosteperetà 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Sostepermarcaveicolo Le prime 3 top offender in termini di marche veicolo sostate nell’area esaminata risultano essere FIAT, VOLKSWAGEN e OPEL
  11. 11. Vem Solutions 2018 11 AnimazioneflussiveicolariRimini giornofestivo2017vs 2018 Mappa StreetFestivo2017 Mappa StreetFestivo2018 Mappa Dark Festivo2018 Mappa Dark Festivo2017
  12. 12. Vem Solutions 2018 12 9 Analisi transiti Valico del Brennero – Fase 1 RIFERIMENTO TEMPORALE Sei periodi di un mese ciascuno compresi tra Giugno 2018 e Novembre 2018 RIFERIMENTO SPAZIALE Individuazione su base mensile di tutti i mezzi commerciali di trasporto pesante e/o leggero entrati in Italia dal valico del Brennero DATASET UTILIZZATI Utilizzo dei dati registrati dai sistemi di Fleet Management di Vem Solutions S.p.A e Multiprotexion Srl TIPOLOGIA ANALISI SVOLTE ➢ Individuazione delle principali Provincedi destinazionefinale rilevate sulla base dei viaggi effettuati nei periodi temporali considerati ➢ Analisi veicoli transitati dal Valico del Brennero con suddivisione di essi per destinazione d’uso e tipologia massa ➢ Analisi dei veicoli transitati dal Valico del Brennero con suddivisione di essi per Classe Euro ➢ Analisi dei veicoli transitati dal Valico del Brennero con aggregazione per giorno medio della settimana e fascia oraria ➢ Analisi dei veicoli transitati dal Valico del Brennero con aggregazione per giorno medio della settimana e fascia oraria edistinzione per tipologia di massa 05/04/2019 Use Case HCD: analisi MIT - Brennero
  13. 13. Vem Solutions 2018 13 Individuazione Top 10 Province di Destinazione finale sui viaggi effettuati a GIUGNO/NOVEMBRE 2018 I mezzi che hanno passato il Valico del Brennero nel periodo analizzato hanno avuto come principali destinazioni finali Province riguardanti i Comuni di Napoli, Bolzano, Verona e MIlano come evidenziabile nella mappa e nei grafici presenti 1005/04/2019 NA:11,6 % BZ:10,6% VR:7,3% MI:5,9% RM:5,3% TO:3,2% BO:2,8% AN:2,6% FI:2,6% 11,6% 10,6% 7,3% 5,9% 5,3% 3,2% 2,8% 2,6% 2,6% 0% 5% 10% 15% NA BZ VR MI RM TO BO AN FI Use Case HCD: analisi MIT - Brennero Filmato con alcune scie dei veicoli transitati per il Brennero
  14. 14. Vem Solutions 2018 14 15 Analisi transiti corridoio E45 – Fase 2 RIFERIMENTO TEMPORALE Sei periodi di un mese ciascuno compresi tra Giugno 2018 e Novembre 2018 RIFERIMENTO SPAZIALE Individuazione di tutti i mezzi commerciali di trasporto pesante e/o leggero transitati in 11 portali situati sul versante it alianodella dorsale E45 DATASET UTILIZZATI Utilizzo dei dati registrati dai sistemi di Fleet Management di Vem Solutions S.p.A e Multiprotexion Srl TIPOLOGIA ANALISI SVOLTE ➢ Individuazione delle principali Provincedi destinazionefinale rilevate sulla base dei viaggi effettuati nei periodi temporali considerati ➢ Individuazione delle principali Provincedi destinazionefinale rilevate sulla base dei passaggi registrati su ogni singolo portale analizzato con distinzione per direzione di percorrenza ➢ Analisi dei passaggi registrati sui singoli portali con distinzione per direzionedi percorrenza ➢ Analisi dei passaggi registrati sui singoli portali con suddivisione di essi in funzione delle tipologiee destinazioni d’uso dei mezzi transitati ➢ Analisi dei passaggi registrati sui singoli portali con suddivisone di essi in funzione della tipologia di massa dei veicoli transitati e successiva aggregazione per giorno medio della settimana ➢ Analisi dei passaggi registrati sui singoli portali con suddivisone di essi in funzione della classe Euro dei veicoli transitati e successiva aggregazione per giorno medio della settimana 05/04/2019 Use Case HCD: analisi MIT – E45
  15. 15. Vem Solutions 2018 15 17 Analisi Province (Destinazione finali) – GIUGNO/NOVEMBRE 2018 L’analisi in questione evidenzia le Top 10 destinazioni finali raggruppateper Provincia sulla base dei viaggi rilevati dai veicoli che siano transitatinegli 11 portalianalizzati. Nel periodo analizzato è possibile osservare come i viaggi rilevati abbiano avuto come destinazioni finali comuni appartenenti rispettivamente alle province di Roma, Bologna, Caserta e Perugia. Roma ha un’incidenza rilevante essendo Fiano Romano il Portale che ha registrato il maggior numero di transiti Rappresentazione su mappa delle 10 Province più impattantiin termini di destinazioni finali calcolate sulla base dei viaggi rilevati nel periodo analizzato 05/04/2019 RM:17,95 % BO:9,08% CE:5,98% PG:5% FC:4,90% NA:4,29% VR:4% FI:3,97% MN:3,40 % MO:3,18 % 17,95% 9,08% 5,98% 5% 4,90%4,29% 4% 3,97%3,40%3,18% 0% 5% 10% 15% 20% RM BO CE PG FC NA VR FI MN MO % delle 10 Province più impattantiin termini di destinazioni finali calcolate sulla base dei viaggi registrati nel periodo esaminato Use Case HCD: analisi MIT – E45
  16. 16. Vem Solutions 2018 16 Sono stati considerati 5 giorni lavorativi (lun-ven) il 21-25 maggio e il 18-22 giugno dalle ore 7.00 alle ore 12.00 Sono riportati in verde i tratti con una velocitàmediapiù alta rispettoallasituazione precedente all’interventodi modificadellaviabilità,in rosso i tratti con velocitàmediapiù bassa ed in blui tratti che non hanno avuto variazioni. I numeri presenti sul grafico indicanola variazione inkm/h dellavelocitàmedia. Use case Super HCD:Analisi ViadottodellaMagliana(maggio-Giugno 2018)
  17. 17. Vem Solutions 2018 17 Analisiflussi di traffico - pedonalizzazioneForiImperiali2013 LUGLIO Fascia Oraria 07:00 – 09:00 MAGGIO Tratto stradale: 71154619 Densità: 3450 pos/Km Screenshotdei tratti di strada con massima densitàdi traffico Tratto stradale: 71154619 Densità: 3359 pos/Km Tratto stradale: 71154619 Densità: 3183 pos/Km Obiettivi del cliente: conoscere lo stato della mobilità in modo da: • avere una visione complessiva degli spostamenti dei flussi di traffico aseguitodella pedonalizzazione dei Fori Imperiali • capire le caratteristiche della nuova mobilità; VEM Solutions haeffettuato: • l’analisi dei dati HCD perindividuarele strade su cui si sono spostatii flussi di traffico SETTEMBRE
  18. 18. Vem Solutions 2018 18 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 veicolicircolantiperfascia oraria 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 6 6 7 7 9 9 9 11 14 15 19 23 26 30 41 41 43 45 64 65 65 81 114 160 162 167 183 186 280 286 340 418 511 518 580 624 706 713 732 950 1009 1097 1098 1166 1340 2762 SANGYONG IHIMER ROVER AUTOBIANCHI CHATENET CARTHAGO SCANIA MG DAIMLER ASTONMARTIN FERRARI LIGIER TATA AIXAM CATERPILLAR DODGE SAAB MASERATI SSANGYONG INFINITI DR SUBARU IVECO RANGEROVER ABARTH CHRYSLER DAIHATSU JAGUAR LEXUS MITSUBISHI SKODA SEAT DAEWOO MAZDA PORSCHE HONDA VOLVO KIA DACIA SUZUKI CHEVROLET LANDROVER JEEP HYUNDAI ALFAROMEO MINI PEUGEOT CITROEN NISSAN LANCIA AUDI BMW RENAULT TOYOTA OPEL FORD MERCEDES VOLKSWAGEN SMART FIAT veicolicircolantipermarca Analisiauto circolantia Roma il 25/02/2018 Giornata ecologica con chiusura del trafficodalle 7,30 alle 12,30 e poi dalle 15:30 alle 19 all’internodell’anelloferroviario

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