{"id":12136,"date":"2025-09-18T13:06:43","date_gmt":"2025-09-18T11:06:43","guid":{"rendered":"https:\/\/edihadria.eu\/?p=12136"},"modified":"2025-09-19T12:09:19","modified_gmt":"2025-09-19T10:09:19","slug":"grad-opatija-i-opcina-matulji-digitalna-prometna-analitika-i-simulacija","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/edihadria.eu\/it\/grad-opatija-i-opcina-matulji-digitalna-prometna-analitika-i-simulacija\/","title":{"rendered":"Citt\u00e0 di Abbazia e comune di Matulji \u2013 Analisi e simulazione digitali dei trasporti"},"content":{"rendered":"
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Sfide<\/strong><\/p>

La citt\u00e0 di Abbazia e il comune di Matulji, situato nel cuore del Quarnero, condividono specifiche sfide di traffico derivanti dal forte traffico turistico stagionale e dalle complesse infrastrutture locali. Durante i mesi estivi, gli ingorghi diventano quotidiani e la mancanza di dati affidabili rende difficile pianificare soluzioni infrastrutturali a lungo termine e prendere decisioni di qualit\u00e0.<\/p>

I metodi tradizionali di monitoraggio del traffico, come il conteggio manuale dei veicoli o studi occasionali sul traffico, non sono sufficienti per comprendere le effettive dinamiche del traffico. La necessit\u00e0 di strumenti digitali che consentano un'analisi completa e tempestiva dei trasporti \u00e8 diventata evidente, in particolare nel contesto della pianificazione dello sviluppo sostenibile e dell'adattamento alle sfide stagionali e climatiche.<\/p>

Soluzioni<\/strong><\/p>

Nell'ambito del servizio EDIH Adria Test Before Invest (TBI), la Citt\u00e0 di Abbazia e il Comune di Matulji si sono uniti alla sperimentazione di soluzioni digitali avanzate per la raccolta, l'elaborazione e l'analisi dei dati sul traffico. L'obiettivo era esaminare in che modo le tecnologie moderne, basate sugli approcci dell'IA e dell'IoT, possano migliorare la pianificazione territoriale, la politica dei trasporti e la gestione operativa quotidiana.<\/p>

Durante i test sono stati applicati diversi metodi e tecnologie:<\/p>

Per cominciare, i dati anonimi della rete di telecomunicazioni mobili dell'operatore sono stati utilizzati per fornire informazioni sui modelli di mobilit\u00e0: quante persone entrano, escono, viaggiano attraverso o all'interno delle aree osservate. Inoltre, sono stati installati contatori di traffico temporanei su strade chiave, che hanno fornito dati concreti sull'intensit\u00e0 del traffico, che sono serviti a calibrare il modello di traffico.<\/p>

Inoltre, l'intelligenza artificiale \u00e8 stata utilizzata per analizzare le riprese video raccolte attraverso droni e telecamere di sorveglianza esistenti. Queste analisi AI hanno permesso la raccolta di metriche come la velocit\u00e0 del veicolo, la densit\u00e0 del traffico e la classificazione dei veicoli per categorie (autovetture, autobus, pedoni, ecc.).<\/p>

Sulla base dei dati raccolti, \u00e8 stato sviluppato un modello di rete di trasporto digitale, che ha consentito simulazioni dettagliate dei flussi di traffico. Il modello conteneva centinaia di nodi e collegamenti e le simulazioni prevedevano diversi scenari, ad esempio la chiusura delle strade, l'introduzione di nuove regole del traffico o la costruzione di ulteriori garage. Oltre agli aspetti del traffico, \u00e8 stato analizzato l'impatto ambientale di varie misure (ad esempio zone pedonali, penalizzazione del traffico) al fine di sottolineare la connessione tra traffico e ambiente.<\/p>

Risultati e benefici<\/strong><\/p>

Sebbene i test non si riferissero all'implementazione del sistema nell'ambiente di produzione, ma solo al prototipo funzionale, i risultati hanno mostrato chiaramente il grande potenziale delle tecnologie digitali nel migliorare la gestione del traffico.<\/p>

I dati raccolti e i modelli sviluppati hanno permesso una comprensione pi\u00f9 profonda dei flussi di traffico reali a Matulji e Opatija. Per la prima volta, i responsabili delle decisioni sono stati in grado di vedere come si comporta il traffico durante il giorno e la settimana, quali spine sono le pi\u00f9 critiche e in che modo determinati interventi infrastrutturali influenzerebbero la vita quotidiana di cittadini e turisti.<\/p>

Le simulazioni hanno dimostrato che, grazie alla gestione intelligente dei flussi di traffico, alla digitalizzazione delle intersezioni e a un migliore utilizzo delle infrastrutture di parcheggio, le unit\u00e0 locali possono ottenere una riduzione della congestione, minori emissioni di CO2 e una maggiore sicurezza per tutti gli utenti della strada. Il progetto ha inoltre confermato l'importanza di un approccio regionale, in quanto i trasporti non conoscono confini amministrativi e la cooperazione tra pi\u00f9 LGU produce risultati migliori e pi\u00f9 efficaci sotto il profilo dei costi.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Insegnamenti tratti<\/span><\/p>

Il progetto ha portato una serie di importanti approfondimenti che possono plasmare le future strategie di sviluppo:<\/p>

In primo luogo, \u00e8 stato confermato l'elevato valore dei dati provenienti dalle reti di telecomunicazione mobile e dall'analisi video basata sull'intelligenza artificiale, in quanto possono fornire un quadro preciso e aggiornato dello stato reale della strada, a un costo inferiore rispetto ai metodi convenzionali di raccolta e analisi dei dati.<\/p>

In secondo luogo, \u00e8 stato dimostrato che i migliori risultati provengono da una combinazione di pi\u00f9 fonti di dati: contatori, telecamere, dati mobili e osservazioni sul campo. Quando tutti questi dati sono integrati in un unico modello digitale, c'\u00e8 spazio per decisioni molto pi\u00f9 informate e responsabili.<\/p>

In terzo luogo, il progetto ha dimostrato che l'analisi dei trasporti non \u00e8 pi\u00f9 riservata alle grandi citt\u00e0: con il sostegno di strumenti digitali, le comunit\u00e0 pi\u00f9 piccole come Abbazia e Matulji possono pianificare il traffico sulla base di dati reali, non solo dell'intuizione.<\/p>

Dati misurabili<\/span><\/p>

Come parte del progetto, 14 contatori sono stati installati in 7 sedi a Matulji e 16 contatori in 8 sedi a Opatija. L'analisi AI del materiale video \u00e8 stata condotta in punti chiave (ad esempio Kuk, intersezione all'Hotel Kvarner), il che ha portato a metriche quantitative per la calibrazione della simulazione.<\/p>

Il modello di trasporto digitale ha riguardato pi\u00f9 di 450 collegamenti e 200 nodi. Il modello ha generato 24 matrici OD programmate nel tempo (Start-Destination Matrices), consentendo la modellazione dinamica del traffico per ogni ora del giorno.<\/p>

Il valore stimato di un sistema completo di gestione del traffico (compresi software, hardware e servizi) supera i 500 000 EUR, ma in un contesto regionale \u00e8 possibile realizzare risparmi significativi attraverso l'acquisizione e l'uso congiunti.<\/p>

Conclusion<\/span><\/p>

Il progetto, attuato congiuntamente dalla citt\u00e0 di Abbazia e dal comune di Matulji in collaborazione con il team di EDIH Adria, ha mostrato come le tecnologie digitali possano migliorare concretamente la politica dei trasporti e la gestione quotidiana della mobilit\u00e0. Sebbene si trattasse di una sperimentazione piuttosto che di un'attuazione, il progetto ha prodotto risultati tangibili: dati concreti, modelli convalidati e raccomandazioni chiare che possono fungere da base per gli investimenti futuri.<\/p>

I seguenti passaggi logici includono lo sviluppo di un piano d'azione per la digitalizzazione dei trasporti, la preparazione della documentazione di progetto per le domande di finanziamento e il proseguimento della cooperazione tra diverse unit\u00e0 di autogoverno locale, con l'obiettivo di creare un sistema di trasporto intelligente per l'intera regione della Liburnia.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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