Si parla sempre più spesso di AI, ma l’intelligenza artificiale fa già parte dei processi di PSA Italy: il terminal container di Genova Pra’ utilizza sistemi di rilevamento automatico di eventi, basato sull’intelligenza artificiale sviluppata da Aitek, al fine di migliorare la security e la safety del terminal. Ne parliamo con Giorgio Murruni responsabile Marketing & Communication di Aitek.

Com’è nata l’applicazione dell’intelligenza artificiale nell’ambito della sicurezza di un terminal container?
L’avvento delle tecnologie smart sta trasformando i terminal portuali in luoghi di innovazione dotati di sistemi all’avanguardia che migliorano la sicurezza, l’efficienza operativa e la produttività. In tema di sicurezza, la principale sfida è legata alla necessità di proteggere aree estese utilizzando sistemi per il rilevamento automatico in tempo reale di situazioni di potenziale pericolo allo scopo di supportare il personale addetto alla sicurezza e ridurre i tempi di intervento in caso di criticità. 
A questo fine, il terminal container PSA Italy di Genova Pra’ si è dotato di una soluzione di video sorveglianza basata su 150 telecamere sparse nei punti nevralgici del terminal, gestita tramite intelligenza artificiale e realizzata in collaborazione con la nostra azienda Aitek, una realtà di cui andiamo orgogliosi per essere all’avanguardia nello sviluppo di sistemi intelligenti per trasporti, videosorveglianza e digital signage. 

Da quanto tempo state sviluppando e implementando questo tipo di sicurezza nel terminal Genova Pra’ di PSA Italy?
La prima collaborazione tra il terminal PSA Italy di Genova Pra’ e Aitek risale al 2003, quando furono installate le prime videocamere analogiche convertite in digitale tramite un server dedicato. Nel corso del tempo il sistema è stato periodicamente aggiornato fino ad arrivare alla soluzione attuale che prevedere telecamere ad alta risoluzione, connesse in rete, e la piattaforma di video security denominata AiVu.
 

Nel dettaglio, com’è stato concepito il sistema di video sorveglianza?
Le attuali 150 telecamere sono posizionate nei punti nevralgici del terminal di PSA Italy nel porto container di Pra’ per garantire il monitoraggio di banchine, aree perimetrali, varchi, piazzali operativi, edifici e aree parcheggio, anche durante le ore notturne e in condizioni di scarsa visibilità. La gestione del sistema è affidata al software di Video Management AiVu-VMS, capace di offrire una risposta completa a qualsiasi esigenza di sicurezza. Tutti i flussi video provenienti dalle telecamere vengono gestiti mediante un’unica interfaccia e inviati ai video decoder per la visualizzazione delle immagini sui monitor e sui videowall della sala operativa, ovvero la control room del terminal PSA Genova Pra’.

Tuttavia, affidarsi al solo occhio umano per controllare un numero così elevato di telecamere sarebbe impossibile. Come si è ovviato a questo ostacolo?
L’intelligenza artificiale rappresenta la soluzione ideale: il sistema è stato integrato con un set di algoritmi di video analisi che elaborano le immagini e rilevano automaticamente potenziali minacce alla sicurezza del terminal container. La grande innovazione ha riguardato l’impiego di algoritmi di video analisi basati sul “deep learning,” la tecnica di elaborazione immagini che consente agli algoritmi di “imparare” direttamente dall'esperienza acquisita, senza essere vincolati da modelli matematici predefiniti. L’impiego di queste sofisticate tecniche di intelligenza artificiale fornisce un notevole supporto agli operatori: un monitor del videowall è stato dedicato alla visualizzazione delle immagini provenienti dalle telecamere in allarme, e ogni volta che si verifica un nuovo evento, l’attenzione degli operatori viene richiamata da segnali visivi e sonori che evidenziano il riquadro nel quale sono visualizzate le immagini correlate all’allarme.
 

Com’è il deep learning?
Il deep learning si basa sull'addestramento di reti neurali molto sofisticate per raggiungere un’altissima affidabilità nell’analisi di immagini e filmati in ogni condizione di ripresa. Come suggerisce il nome, le reti neurali sono state modellate per imitare il nostro cervello, seppure su scala molto più piccola. Infatti, un po’ come l’essere umano, la rete neurale migliora le proprie prestazioni man mano che gli eventi da cui apprendere aumentano nel tempo, correggendo eventuali errori di elaborazione o adattandosi a situazioni nuove.

Qual è l’experience dell’utente finale?
Oltre a richiamare l’attenzione degli operatori con segnali visivi e sonori che evidenziano le immagini correlate all’allarme, il sistema avvia automaticamente il tracking delle immagini ed effettua automaticamente uno zoom, in modo da mostrare ogni dettaglio. Gli operatori possono quindi vedere non solo in filmato live della telecamera interessata dall’evento, ma anche un’immagine ravvicinata (crop) della situazione. 
Sul monitor viene visualizzato il flusso live proveniente dalla telecamera in allarme, mentre in un apposito riquadro (Picture-in-Picture) viene mostrato lo zoom di dettaglio della persona rilevata dalla rete neurale addestrata al riconoscimento della sagoma umana: lo zoom si adatta automaticamente per seguire gli spostamenti del soggetto all’interno dell’inquadratura.

Ci può fare alcuni esempi degli eventi rilevati dagli algoritmi di video analisi? 
Parlando di safety, la soluzione è in grado di rilevare e seguire persone all’interno di aree nelle quali tale presenza può rappresentare un pericolo come in prossimità di gru o mezzi per la movimentazione dei container; non solo, può tracciare persone che camminano lungo la sede ferroviaria del tronco di accesso al terminal o che attraversano le corsie del gate stradale con rischio di incidenti. Legati alla security del terminal il sistema rileva e traccia persone non autorizzate che si introducono dalle aree perimetrali, dal cancello del varco ferroviario, o dalle corsie del gate stradale.

Qual è il futuro?
Il sistema è ormai uno strumento imprescindibile per il controllo delle attività di safety e security dei terminal. Inoltre, grazie alle sue capacità di apprendimento, continuerà a migliorare nel tempo, garantendo sempre i massimi standard in termini di safety e sicurezza portuale. Le stesse tecniche possono essere impiegate anche in altri ambiti, per esempio in vicinanza di mezzi operativi, all’interno di magazzini o essere estese per rilevare altre situazioni di pericolo quali la presenza di fumo o fiamme.