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PrecedenzaSmart

Sistema Edge AI per la sicurezza stradale e l'assistenza agli incroci con Raspberry Pi, accelerazione Google Coral TPU, modelli YOLO e Node-RED.

Computer VisionEmbedded / IoTAI / ML

Stack

Raspberry PiGoogle Coral Edge TPUYOLOv8 / YOLOv11PythonNode-REDSensore Ultrasuoni
#Computer Vision#Edge AI#IoT#Raspberry Pi#Google Coral#Yolo#Node-RED

Panoramica

PrecedenzaSmart è un dispositivo Edge AI/IoT ideato e sviluppato nell'ambito del percorso Faber School 2024 (Regione Lazio & Lazio Innova) dedicato alle soluzioni Smart City.

Il progetto affronta il problema degli incroci stradali a scarsa visibilità e delle immissioni pericolose con segnale di "Dare Precedenza", analizzando il traffico in tempo reale e segnalando tempestivamente agli automobilisti il sopraggiungere di veicoli o mezzi di soccorso tramite segnalazioni luminose intelligenti.

Un prototipo e modello in scala funzionante è stato ufficialmente esposto e dimostrato alla Maker Faire Rome 2024.

Architettura & Componenti

  • Inference Hardware: Sistema basato su Raspberry Pi affiancato da un acceleratore hardware Google Coral Edge TPU via USB per consentire inferenza di reti neurali in tempo reale con consumi energetici ridotti.
  • Riconoscimento Veicoli con YOLO: Pipeline di Computer Vision basata su modelli YOLOv8 e YOLOv11 quantizzati per TPU, in grado di identificare, tracciare e classificare auto, moto, camion e veicoli d'emergenza.
  • Sensoristica Integrata: Sensore a ultrasuoni per la stima precisa della distanza e velocità di avvicinamento dei veicoli in prossimità del punto cieco dell'incrocio.
  • Automazione & Workflow Node-RED: Logica di controllo, segnalazione visiva e gestione eventi orchestrata attraverso flussi Node-RED per garantire modularità e facile integrazione con sistemi semaforici o infrastrutture urbane connesse.

Stato del Progetto

Completato con successo come progetto finale Faber School 2024 ed esposto alla Maker Faire di Roma 2024.