L'intelligenza artificiale nella ricostruzione degli incidenti stradali

Gli algoritmi per l'analisi dei dati e il riconoscimento delle immagini promettono interessanti applicazioni nella ricostruzione degli incidenti stradali, tra cui la stima delle energie di deformazione, il riconoscimento delle componenti danneggiate, l'identificazione automatica di oggetti nei rilievi 3D e il riconoscimento di veicoli/pedoni in movimento nei filmati.


In occasione della Conferenza EVU Europa 2019 il Dott. Andreas Moser ha presentato la propria ricerca inerente lo sviluppo di algoritmi relativi a:


Le applicazioni proposte mostrano la potenza degli algoritmi di deep learning nel campo della ricostruzione degli incidenti stradali.

Dott. Andreas MOSER, Artificial Intelligence (AI) in Accident Reconstruction, Proceedings of EVU Conference 2019

La Semantic Segmentation può essere utilizzata per suddividere rilievi 3D, quali le nuvole di punti, nelle sue parti costituenti: piano stradale, segnaletica verticale, edifici, agevolando il lavoro di creazione delle planimetrie.

L'Object Detection permette interessanti applicazioni nell'analisi dei filmati, automatizzando il riconoscimento dei veicoli in transito in una scena, il loro percorso, la permanenza.

La Stima degli EES permette di replicare a livello di intelligenza artificiale quello che è l'approccio umano, ovvero la stima per comparazione fotografica, con il vantaggio che una rete neurale può essere addestrata tramite migliaia di fotografie.

Gli algoritmi di Super Resolution trovano sicuramente una grande applicazione nell'analisi dei sinistri stradali dove le immagini disponibili presentano spesso una risoluzione ridotta.


Vechile Detection
Super Resolution
Semantic Segmentation

Di seguito un esempio di stima dei valori di EES eseguita con l'algoritmo di EES Detection che sarà implementato in PC-Crash.  Ovviamente tali algoritmi sono ancora in fase di sviluppo e quindi non possono essere presi come dato certo. Inoltre, la stima eseguita con gli algoritmi di machine learning per sua natura non è un calcolo esatto ma una indicazione paragonabile a quella che viene fornita da un tecnico che osserva una fotografia e si pronuncia in una stima.

​L'articolo completo della pubblicazione è disponibile nei Proceedings della Conferenza EVU Europa 2019. Ricordo che i soci EVU possono scaricare i paper di tutte le conferenze EVU Europa accedendo al sito europeo con le proprie credenziali.