marco broccoli, fabrizio de fausti big data for official statistics: nuovi strumenti
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Big data for official statistics: nuovi strumenti per la
misurazione dei flussi traffico
Marco Broccoli* Fabrizio De Fausti**
ISTAT
Direzione centrale per la metodologia e il disegno dei processi statistici
*Servizio MEA
**Servizio MEC
Roma, 7 novembre 2016Istituto Nazionale di Statistica - Aula Magna
Outline
Big Data come nuove fonti di dati
Incidenti stradali e progetti di riferimento
Dall’incidentalità al rischio
Dai video ai dati: T-REX
La sperimentazione con ANAS
Big Data
Con il termine Big data si intende una raccolta di dati così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore.
Big Data
Produciamo e immagazziniamo una quantità enorme d'informazione.Nel 2012 ogni giorno si producevano 2,5 x 10^18 byte*
*"IBM What is big data? – Bringing big data to the enterprise". www.ibm.com. Retrieved 2013-08-26.
Big Data
BIG DATA
Le grandi aziende stanno investendo miliardi di dollari in questo settore perché sono produttori naturali di BIG DATA che utilizzano per ricavarne nuovo profitto.
Big Data
BIG DATA
Problematica nuova
No profitto ma statistica ufficiale
La quarta 'V' : VERIDICITA'
Principali progetti di riferimento
Il contesto da cui partiamo:
RSPI: Road Safety Performance Indicators presso la Commissione Europea (DG-MOVE);
CARE/CADAS: Community for Road Accidents Database/Common Accident Data Set presso la Commissione Europea (DG-MOVE).
SIRIS: Sistema Informativo Rilevazione Incidentalità Stradale Popolamento database relazionale di produzionePopolamento datawarehouse di diffusione datiProduzione delle tavole statistiche in Excel;
Dal dato assoluto alla costruzione di indicatori e misure relative
La diffusione di dati in forma tabellare e con valori assoluti non consente di interpretare pienamente il fenomeno.
La costruzione di indicatori sintetici e probabilità effettive della rischiosità sulle strade fornirebbe un rilevante valore aggiunto.
Stima di flussi e Big Data
Stima del rischio stradale
Stima dei flussi di traffico sulle maggiori arterie stradali
Accordi con i gestori
WEB
Reperiti nel WEB
TREx software
Processare video e immagini: TREX – Traffic Reader Experimetal tool
Funzionalità:
Analizzare le principali caratteristiche del video
Passare da una serie di immagini ad un video e viceversa
Disegnare sensori virtuali di conteggio sulla corsia.
Disegnare sensori virtuali di conteggio sull'intera carreggiata
Disegnare sensori virtuali di conteggio di veicoli presenti in un area.
Scritto in VisualBasic e Python
Matrice di riferimento
+ +
+ +..) =
1/N(
Aritmetica delle immagini.... le immagini digitali sono matrici di numeri
Sperimentazione Anas
Fornitura dei video di 4 videocamere site lungo il del G.R.A.
Periodo di tempo: 7 Giorni
Conteggio con le diverse tipologie di sensori e creazione di tabelle orarie
Creazione di un modello statistico dei dati racconti con i dati forniti da GoogleMaps.
Marco Broccoli Fabrizio De FaustiIstat
Direzione centrale per la metodologia e il disegno dei processi statistici
www.istat.it
marco.broccoli@istat.itfabrizio.defausti@istat.it
Si ringraziano per la collaborazione, professionalità e competenza mostrata:
Pierpaolo Cartolano (AnasDirezione Operation e Coordinamento Territoriale)Massimo Santopietro (Anas–Direzione ICT)Giuseppe Di Nezza (Anas Lazio)
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