Le comuni telecamere di sorveglianza potrebbero presto diventare strumenti avanzati per il monitoraggio delle precipitazioni, grazie all’intelligenza artificiale: lo rivela uno studio dell’Università di Tianjin pubblicato su Environmental Science and Ecotechnology. Il sistema sviluppato permette di stimare in tempo reale l’intensità della pioggia, anche in condizioni di scarsa illuminazione o durante eventi meteorologici estremi.
“Il nostro sistema sfrutta infrastrutture di sorveglianza ampiamente disponibili e un’intelligenza artificiale avanzata per colmare le lacune lasciate dalle tradizionali tecniche di monitoraggio delle precipitazioni“, spiega la Dott.ssa Mingna Wang, a capo della ricerca. Cuore del sistema sono due moduli: uno per l’estrazione delle caratteristiche (FeM) e uno per la stima delle precipitazioni (RiM). Il FeM utilizza un innovativo metodo di firma della qualità dell’immagine (IQS) e un classificatore basato su foreste casuali (eRFC) per identificare e isolare le strisce di pioggia nei video.
Il modulo RiM impiega invece un modello ibrido di deep learning, combinando convoluzione separabile in profondità (DSC) e unità ricorrenti gated (GRU), per analizzare le dinamiche spaziali e temporali delle precipitazioni.
Testato con successo nelle città di Tianjin e Fuzhou, il sistema promette di rendere le città più resilienti ai cambiamenti climatici, migliorando le previsioni meteo e la gestione delle inondazioni.
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