O valor das câmeras de vigilância nas cidades digitais

Videomonitoramento Inteligente

Fonte: SmartCites.pt

O mundo virtual está na ordem do dia, em especial após a apresentação do “metaverso”, ao qual, sem dúvida, todos seremos encorajados a aderir. Na perspetiva de uma cidade inteligente, a criação de modelos de processos e viagens que ocorrem no ambiente urbano pode trazer muitos benefícios, ajudando as autoridades municipais a atingir os seus objetivos com maior rapidez.

Estes modelos podem auxiliar na compreensão da dinâmica e dos ritmos da cidade, tanto historicamente, como em tempo real. Utilizando estas informações, podem ser recolhidos dados sobre diferentes fatores, tais como as taxas de congestionamento, os tempos de resposta, a qualidade do ar e o fluxo de tráfego, que podem ser usados no planeamento de decisões.

Criar modelos virtuais parece ficção científica, mas o facto é que estas atividades já estão a acontecer. Os municípios estão a começar a reunir dados de diferentes departamentos em plataformas “gémeas digitais” (no inglês, digital twins) para ajudar a compreender e prever o impacto de diferentes cenários. Isto pode incluir a avaliação dos efeitos de obras rodoviárias planeadas no fluxo de tráfego, a elaboração das melhores rotas de evacuação se ocorrer um incidente ou a análise do impacto de medidas para melhorar a qualidade do ar ou o consumo de energia. As câmeras de vigilância em rede desempenham um papel fundamental, atuando como sensores essenciais para captar dados visuais das cidades e registar eventos em tempo real.

MAS O QUE SÃO OS “GÉMEOS DIGITAIS”?

Antes de passarmos a analisar para o que são usados os gémeos digitais, é importante saber o que são. Os gêmeos digitais são representações virtuais que servem como contraparte digital em tempo real de um objeto ou processo físico. No contexto das cidades inteligentes, são modelos virtuais da cidade construídos usando dados recolhidos por sensores IoT (Internet of Things). Estes dados podem variar amplamente e incluir fatores como níveis de poluição do ar, níveis de ruído, condições meteorológicas e o movimento de veículos, bicicletas e peões em certas áreas da cidade.

A plataforma gémea digital torna-se bastante útil quando é utilizada pelos funcionários municipais para entender os movimentos, comportamentos e o impacto subsequente de diferentes eventos.

Por exemplo, se estiver planeado um concerto no centro da cidade, os dados podem ser recolhidos para descobrir como é que as pessoas vão deslocar-se para o evento; quais as entradas que terão mais afluência e a direção do fluxo de peões. Utilizando estas informações, os municípios podem extrair informações e fazer projeções sobre o comportamento das multidões em eventos futuros no mesmo local. Isto também pode ajudar a definir o tipo de resposta a incidentes, já que as informações sobre as entradas menos preenchidas podem ser utilizadas para prever as respostas a emergências.

“Os objetivos da cidade inteligente podem ser variados e vão desde a redução dos tempos de resposta até à diminuição das taxas de criminalidade e melhoria da disponibilidade de estacionamento. Os dados recolhidos das cidades inteligentes são usados ​​para apoiar essas diferentes metas, não apenas para melhorar a qualidade de vida dos residentes, mas contribuir para objetivos de sustentabilidade mais amplos.”


COMPREENDER O RITMO DINÂMICO DA CIDADE

As informações não se limitam a um único evento. Usando os recursos de monitorização, o movimento geral do tráfego na cidade pode ser rastreado e mapeado. Inclui informações sobre o número e o tipo de veículos e sobre como os cidadãos utilizam as estradas durante um determinado período.

Estas informações têm um enorme valor para o planeamento futuro da cidade, pois podem ser utilizadas na tomada de decisões sobre mudanças na infraestrutura urbana. Por exemplo, se uma rua se tornar pedonal, os efeitos sobre o trânsito e tráfego pedonal podem ser visualizados utilizando um modelo, antes que as alterações sejam implementadas.

Conforme os dados são recolhidos através de várias fontes para a plataforma gémea digital, podem ser ativadas análises avançadas, como Inteligência Artificial (IA) multidimensional. É aqui que a IA é aplicada para analisar diferentes conjuntos de dados a fim de obter maiores conhecimentos que podem ser aplicados a um nível macro.

Estas aprendizagens podem ser utilizadas nos cenários de maior incerteza, pois o impacto e o resultado de uma ação podem ser revistos. Desta forma, os desafios podem ser antecipados e planeados de forma inteligente.

AS CÂMERAS DE VIGILÂNCIA FORNECEM INFORMAÇÕES VALIOSAS

A força das plataformas digitais depende da qualidade e do detalhe dos dados recolhidos pelos sensores posicionados estrategicamente pela cidade. Estes irão alimentar os modelos, de forma a que as representações virtuais possam ser construídas com precisão.

As redes de câmeras são fundamentais para este processo, pois não só fornecem vigilância captando imagens de alta qualidade que são a base de conhecimentos analíticos valiosos, mas também feedback visual em tempo real para ajudar a informar as ações subsequentes.

As aplicações mais recentes podem analisar vídeos captados por sensores de imagem e fornecer informações relacionadas com multidões (como a contagem de pessoas) ou a classificação de veículos numa área. Estas informações podem ser canalizadas para a plataforma.

Isto é particularmente útil ao tentar determinar qual ação causa menor perturbação na dinâmica natural da cidade. Por exemplo, se os funcionários tiverem de fechar uma estrada para realizar trabalhos de manutenção, eles podem utilizar o modelo para analisar previamente quando a estrada está menos movimentada — e, assim, definir qual será o melhor horário para realizar as obras, minimizando os efeitos de congestionamento. Uma vez definido, a equipa de manutenção pode ser agendada e enviada ao local para fechar a estrada.

As câmeras agregam ainda mais valor, pois podem ser usadas para capturar o impacto resultante de uma obra na estrada em tempo real, por exemplo, se o congestionamento aumenta significativamente o resultado de um encerramento de estrada. Se for este o caso, os funcionários podem então ser destacados para gerir o tráfego e redirecionar os veículos para aliviar o congestionamento. Estas informações não seriam apenas úteis no momento, mas também podem ser mantidas em arquivo e utilizadas como referência quando se trata de planear futuros cenários.

APOIAR OS OBJETIVOS DA CIDADE INTELIGENTE – AGORA E NO FUTURO

Os objetivos da cidade inteligente podem ser variados e vão desde a redução dos tempos de resposta até à diminuição das taxas de criminalidade e melhoria da disponibilidade de estacionamento. Os dados recolhidos das cidades inteligentes são usados ​​para apoiar essas diferentes metas, não apenas para melhorar a qualidade de vida dos residentes, mas contribuir para objetivos de sustentabilidade mais amplos.

As plataformas “twin digitais” podem ajudar as autoridades municipais a recolher informações, realizar ações específicas, medir o progresso e prever resultados. Por exemplo, se melhorar a qualidade do ar é um objetivo, as autoridades municipais podem rever o modelo “twin digital” para ver onde e porquê o congestionamento ocorre e fazer planos específicos para resolver a situação, de forma proativa. Isto pode incluir a abertura de mais faixas de rodagem ou o ajuste do tempo dos semáforos em determinados horários do dia para melhorar o fluxo de veículos. Uma coisa que devemos ter em mente é a segurança da plataforma, para garantir que os insights são confiáveis ​​e não foram adulterados.

As câmeras de vigilância em rede terão um papel importante, fornecendo dados visuais para ajudar a monitorizar a atividade em tempo real e informar o planeamento para eventos ou mudanças futuras. A verificação de eventos também ajuda a construir confiança digital na tecnologia, levando a uma maior adoção. Em última análise, estes tipos de modelos virtuais serão um fator crítico para as cidades inteligentes alcançarem os seus objetivos e colherem os benefícios associados para residentes e visitantes.

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