IT202000016762A1

IT202000016762A1 - WASTE MONITORING SYSTEM IN AN URBAN AREA

Info

Publication number: IT202000016762A1
Application number: IT102020000016762A
Authority: IT
Inventors: Matteo Aldrovandi
Original assignee: M Point Eng S R L
Priority date: 2020-07-09
Filing date: 2020-07-09
Publication date: 2022-01-09

Description

Descrizione di Brevetto per Invenzione Industriale avente per titolo: Description of Patent for Industrial Invention having the title:

?SISTEMA PER IL MONITORAGGIO DI RIFIUTI IN UN?AREA URBANA?. ?WASTE MONITORING SYSTEM IN AN?URBAN AREA?.

DESCRIZIONE DESCRIPTION

La presente invenzione si riferisce ad un sistema per il monitoraggio di rifiuti in un?area urbana. In particolare, con il termine ?area urbana? si indica una area geografica prevalentemente residenziale che pu? comprendere un insieme di edifici e/o infrastrutture o parimenti strade, vie, cortili, piazze, ecc. The present invention refers to a waste monitoring system in an urban area. In particular, with the term ?urban area? does it indicate a predominantly residential geographical area that can? include a set of buildings and/or infrastructures or likewise roads, streets, courtyards, squares, etc.

Solitamente, in un?area urbana possono accumularsi diverse quantit? di rifiuti che, se non rimossi, abbassano il decoro e la qualit? di vita dell?area urbana stessa. Nel seguito della presente descrizione e nelle successive rivendicazioni per ?rifiuto? si pu? intendere qualsiasi tipo di oggetto di scarto non completamente o parzialmente recuperabile, sia alimentare che non, destinato ad essere prelevato per il successivo trasporto in discarica. A tale scopo, ? nota l?esistenza di enti specializzati in grado di fornire servizi di raccolta dei rifiuti e/o servizi di pulizia stradale. Usually, in an urban area can accumulate different quantities? of waste that, if not removed, lower the decorum and quality? life of the urban area itself. In the continuation of the present description and in the subsequent claims for ?rejection? can you? mean any type of waste object that is not fully or partially recoverable, whether food or non-food, intended to be taken for subsequent transport to the landfill. For this purpose, ? notes the existence of specialized bodies capable of providing waste collection services and/or street cleaning services.

Infatti, nel caso di rifiuti che possono trovarsi a terra, la rimozione ? effettuata da operatori ecologici tramite particolari operazioni di pulizia, eventualmente con l?assistenza di macchinari per l?aspirazione. In fact, in the case of waste that may be on the ground, the removal? carried out by ecological operators through particular cleaning operations, possibly with the assistance of suction machinery.

Diversamente, nel caso di raccolta di rifiuti prodotti dai residenti, il prelievo avviene mediante camionette con cadenza predefinita a calendario. Tutti i cittadini lasciano i rifiuti prodotti in prossimit? delle proprie abitazioni, in particolare nella strada o via pi? vicina, inserendoli in sacchi o sacchetti che possono essere divisi per colore in base al tipo di rifiuto. I sacchi sono infine poggiati a terra o eventualmente inseriti in cestini o cassonetti per il prelievo da parte dei servizi di raccolta comunali. Otherwise, in the case of collection of waste produced by residents, the collection takes place by vans with a predefined calendar cadence. Do all citizens leave the waste produced in the vicinity? of their homes, especially in the street or via pi? nearby, placing them in sacks or bags that can be divided by color based on the type of waste. Finally, the bags are placed on the ground or possibly placed in baskets or bins for collection by the municipal collection services.

Tuttavia, tali servizi di raccolta con cadenza periodica possono presentare diverse problematiche relative al fatto che spesso l?uscita degli operatori per effettuare la raccolta di rifiuti avviene anche quando la quantit? di rifiuti accumulata nell?area urbana ? estremamente bassa, comportando una inefficienza economica del servizio. However, these collection services on a periodic basis may present various problems relating to the fact that operators often leave to carry out waste collection even when the quantity of waste is collected. of waste accumulated in the urban area? extremely low, resulting in an economic inefficiency of the service.

Il compito principale della presente invenzione ? quello di realizzare un sistema di monitoraggio dei rifiuti che ne riconosca la quantit? in ogni momento e tenga cos? informati gli enti addetti ai servizi di raccolta/pulizia al fine di intervenire solamente quando necessario. The main task of the present invention ? to create a waste monitoring system that recognizes the quantity? at all times and keep cos? inform the entities responsible for collection/cleaning services in order to intervene only when necessary.

Gli scopi sopra esposti sono raggiunti dal presente sistema di monitoraggio di rifiuti avente le caratteristiche di rivendicazione 1. The objects set out above are achieved by the present waste monitoring system having the characteristics of claim 1.

Altre caratteristiche e vantaggi della presente invenzione risulteranno maggiormente evidenti dalla descrizione di una forma di esecuzione preferita, ma non esclusiva, di un sistema di monitoraggio di rifiuti, illustrata a titolo indicativo, ma non limitativo, nelle unite tavole di disegni in cui: Other characteristics and advantages of the present invention will become more evident from the description of a preferred, but not exclusive, embodiment of a waste monitoring system, illustrated by way of example, but not as a limitation, in the attached tables of drawings in which:

- la figura 1 ? una vista prospettica dei mezzi rilevatori associati ad un mezzo di trasporto, - figure 1 ? a perspective view of the detector means associated with a means of transport,

- la figura 2 ? una vista di uno schema a blocchi del sistema in accordo con la presente invenzione. - figure 2 ? a view of a block diagram of the system in accordance with the present invention.

Con particolare riferimento a tali figure, si ? indicato globalmente con 1 un sistema per il monitoraggio di rifiuti in un?area urbana. With particular reference to these figures, yes? globally indicated with 1 a waste monitoring system in an urban area.

Il sistema 1 ? destinato ad essere utilizzato e/o gestito da un ente specializzato nel fornire servizi di pulizia, come un?azienda municipalizzata, in cui sono presenti uno o pi? operatori incaricati alla rimozione dei rifiuti 2 nell?area urbana. System 1? intended to be used and/or managed by an entity specialized in providing cleaning services, such as a? Municipal company, in which there are one or more? operators in charge of waste removal 2 in the urban area.

Un rifiuto 2 pu? essere caratterizzato mediante una o pi? caratteristiche distintive CD come la conformazione, la dimensione, il colore, la quantit? ecc. A refusal 2 can? be characterized by one or more CD distinctive features such as conformation, size, color, quantity? etc.

Secondo il trovato, il sistema 1 permette di monitorare il grado di pulizia di un?area urbana classificandola mediante almeno un indice di pulizia I che misura la quantit? di rifiuti 2 presenti nell?area urbana stessa all?interno di un intervallo predefinito, ad esempio compreso tra 1 e 10, dove 1 corrisponde ad un indice di pulizia I molto alto e 10 ad un indice di pulizia I molto basso. According to the invention , the system 1 allows to monitor the degree of cleanliness of an urban area by classifying it by means of at least one cleanliness index I which measures the quantity? of waste 2 present in the urban area itself within a predefined interval, for example between 1 and 10, where 1 corresponds to a very high I cleanliness index and 10 to a very low I cleanliness index.

Come osservabile dalla figura 2, il sistema 1 comprende mezzi rilevatori 4 atti ad acquisire almeno un?immagine IMG dell?area urbana da monitorare. Nella fattispecie, i mezzi rilevatori 4 possono essere parte di una telecamera 3, ad esempio del tipo a tecnologia CMOS a colori. As can be seen from Figure 2, the system 1 comprises detector means 4 suitable for acquiring at least one IMG image of the urban area to be monitored. In this case, the detector means 4 can be part of a television camera 3, for example of the color CMOS technology type.

Utilmente, il sistema 1 ? dotato di un database DB per contenere almeno una immagine di training IMG_TR, quest?ultima contenente una o pi? simulazioni di oggetti/rifiuti 2 inseriti all?interno di condizioni reali dell?area urbana oggetto di analisi. In particolare, l?immagine di training IMG_TR rappresenta uno o pi? rifiuti 2 in cui si individua almeno una caratteristica distintiva predefinita CD(P). Usefully, system 1 ? equipped with a DB database to contain at least one image of training IMG_TR, the latter containing one or more? simulations of objects/waste 2 inserted within real conditions of the urban area being analysed. In particular, the? IMG_TR training image represents one or more? waste 2 in which at least one predefined distinctive characteristic CD(P) is identified.

Utilmente, il sistema 1 comprende almeno una rete neurale N preventivamente addestrata mediante l?immagine di training IMG_TR allo scopo di ottenere una logica di classificazione della caratteristica distintiva CD. In particolare, la logica di classificazione ? ottenuta mediante predefiniti algoritmi di apprendimento automatico (o c.d. ?machine learning? o ?deep learning?). In una o pi? versioni, la rete neurale N utilizza almeno un algoritmo scelto dall?elenco comprendente: algoritmo di Object detection, algoritmo di object Classification e algoritmo di Object Segmentation. Usefully, the system 1 comprises at least one neural network N previously trained by means of the training image IMG_TR in order to obtain a classification logic of the distinctive feature CD. In particular, the classification logic ? obtained through predefined machine learning algorithms (or so-called ?machine learning? or ?deep learning?). In one or more versions, the neural network N uses at least one algorithm chosen from the list including: Object detection algorithm, object Classification algorithm and Object Segmentation algorithm.

In dettaglio, il training della rete neurale N viene realizzato analizzando una moltitudine di immagini di training IMG_TR che simulano oggetti/rifiuti 2 inseriti all?interno di particolari aree urbane. Ad esempio, durante il training possono essere identificati come rifiuti 2 anche oggetti non necessariamente di scarto ma comunque collocati nelle strette vicinanze di una area di raccolta come un cestino, un bidone, un cassonetto, ecc. Analogamente, durante il training sono identificati come rifiuti 2 anche gli oggetti inseriti all?interno di sacchetti, sacchi, ecc. In detail, the training of the neural network N is performed by analyzing a multitude of IMG_TR training images which simulate objects/waste 2 inserted inside particular urban areas. For example, during the training, objects that are not necessarily waste but placed in close proximity to a collection area such as a basket, a bin, a dumpster, etc. can also be identified as waste 2. Similarly, during the training, objects placed inside bags, sacks, etc. are also identified as waste 2.

In una o pi? versioni, le immagini di training IMG_TR possono rappresentare l?area urbana da monitorare in una o pi? situazioni in cui, ad esempio, i rifiuti 2 sono disposti all?interno di appositi luoghi di raccolta, come cestini, bidoni, sacchetti per la raccolta differenziata, o in generale, zone di accumulo rifiuti. In questo modo, il sistema 1 pu? essere addestrato per discriminare tra rifiuti 2 correttamente predisposti per la raccolta differenziata, che non devono incidere nell?abbassamento dell?indice di pulizia I dell?area urbana, e qualsiasi altro accumulo di materiale identificabile come rifiuto 2. In one or more versions, the IMG_TR training images can represent the urban area to be monitored in one or more? situations in which, for example, the waste 2 is arranged inside special collection places, such as litter bins, bins, bags for differentiated collection, or in general, waste accumulation areas. In this way, the system 1 pu? be trained to discriminate between waste 2 correctly prepared for differentiated collection, which must not affect the lowering of the cleanliness index I of the urban area, and any other accumulation of material identifiable as waste 2.

Preferibilmente, il database DB ? configurato per memorizzare tutte le immagini di training IMG_TR analizzate durante l?addestramento della rete neurale N. Preferably, the database DB ? configured to store all IMG_TR training images analyzed during neural network training N.

Utilmente, a ciascuna immagine di training IMG_TR ? associato un indice di pulizia I in base alle diverse caratteristiche distintive predefinite CD(P) rappresentate. Usefully, to each training image IMG_TR ? associated with a cleanliness index I based on the various predefined distinctive characteristics CD(P) represented.

Vantaggiosamente, il sistema 1 comprende mezzi di elaborazione M in comunicazione di segnale con i mezzi rilevatori 4 e la rete neurale N. I mezzi di elaborazione M sono configurati per ricevere l?immagine acquisita IMG e la logica di classificazione, e per individuare nell?immagine acquisita IMG almeno una caratteristica distintiva CD e classificarla mediante la logica di classificazione al fine di misurare la quantit? di rifiuti presenti nell?area urbana. Advantageously, the system 1 comprises processing means M in signal communication with the detector means 4 and the neural network N. The processing means M are configured to receive the acquired image IMG and the classification logic, and to identify in the? image acquired IMG at least one distinctive feature CD and classify it through the logic of classification in order to measure the quantity? of waste present in the urban area.

Utilmente, i mezzi di elaborazione M sono configurati per associare all?immagine acquisita IMG almeno un indice di pulizia I rappresentativo della misura della quantit? di rifiuti 2 presenti nell?area urbana. In particolare, una volta elaborata l?immagine acquisita IMG, i mezzi di elaborazione M sono configurati per generare una o pi? informazioni rappresentative dell?area urbana, come la posizione e la quantit? di rifiuti 2 individuati, l?indice di pulizia I, le coordinate geografiche, ecc. Tali informazioni possono essere raggruppate all?interno di un apposito file di dati DF. Conveniently, the processing means M are configured to associate with the acquired image IMG at least a cleaning index I representative of the measurement of the quantity? of waste 2 present in the urban area. In particular, once the acquired image IMG has been processed, the processing means M are configured to generate one or more images. information representative of the urban area, such as location and quantity? of waste 2 identified, the cleanliness index I, the geographical coordinates, etc. This information can be grouped within a specific DF data file.

Utilmente, il database DB ? in comunicazione di segnale con i mezzi di elaborazione M per ricevere il file di dati DF e memorizzarlo in apposite celle di memoria. Usefully, the database DB ? in signal communication with the processing means M to receive the data file DF and memorize it in suitable memory cells.

In una o pi? versioni, il database DB e/o la rete neurale N possono essere implementati su un server remoto 5, quest?ultimo essendo in comunicazione di segnale con i mezzi di elaborazione M mediante una infrastruttura di rete, come ad esempio una Local Area Network (LAN), un Wide Area Network (WAN) o internet. In one or more versions, the database DB and/or the neural network N can be implemented on a remote server 5, the latter being in signal communication with the processing means M through a network infrastructure, such as for example a Local Area Network (LAN ), a Wide Area Network (WAN) or the internet.

Vantaggiosamente, i mezzi rilevatori 4 possono acquisire diverse immagini IMG dell?area urbana in tempi differenti per monitorare l?evoluzione dello stato di pulizia dell?area urbana stessa. Advantageously, the detector means 4 can acquire various IMG images of the urban area at different times to monitor the evolution of the state of cleanliness of the urban area itself.

Il sistema 1 pu? cos? gestire sia un accumulo eccessivo di rifiuti 2 in determinate zone di raccolta, ad esempio predisposte per la raccolta porta a porta, sia i rifiuti 2 lasciati dagli utenti nelle suddette zone di raccolta al di fuori delle fasce orarie consentite. System 1 can? what? manage both an excessive accumulation of waste 2 in certain collection areas, for example set up for door-to-door collection, and waste 2 left by users in the aforementioned collection areas outside the permitted time slots.

Ad esempio, in una determinata area urbana pu? essere previsto che tutti i marted? dalle 18:00 alle 22:00 si deve disporre in apposite zone di raccolta, ad esempio in bidoni collocati fuori da una abitazione, rifiuti di tipo plastico. Il sistema 1, secondo quanto detto precedentemente, ? in grado di riconosce se il rifiuto 2 ? collocato correttamente e, in tal caso, non considerarlo come inquinamento dimodoch? l?indice di pulizia I dell?area urbana rimanga costante. For example, in a specific urban area can? be expected that every Tuesday? from 18:00 to 22:00 plastic waste must be disposed of in special collection areas, for example in bins placed outside a home. System 1, according to what was previously said, ? able to recognize if the refusal 2 ? correctly placed and, if so, not consider it as dimodoch pollution? the cleanliness index I of the urban area remains constant.

Diversamente, se il rifiuto 2 ?, ad esempio, collocato in zone differenti dalle zone di raccolta o in quest?ultime ma in fasce orarie differenti da quelle predefinite, il sistema 1 ? in grado di considerare tale rifiuto 2 come inquinamento e modificare adeguatamente il valore dell?indice di pulizia I dell?area urbana. Otherwise, if waste 2 is, for example, located in different zones from the collection zones or in the latter but in different time slots from the predefined ones, system 1 ? able to consider this waste 2 as pollution and adequately modify the value of the cleanliness index I of the urban area.

Utilmente, una volta classificata, l?immagine acquisita IMG pu? essere memorizzata nel database DB e unita all?immagine di training IMG_TR per essere utilizzata essa stessa come immagine di training. In questo modo, ? possibile generare un modello di apprendimento automatico in grado di aumentare il livello di apprendimento e quindi di precisione della logica di classificazione delle immagini acquisite IMG. In particolare, una volta che il database DB ? aggiornato con nuove immagini di training IMG_TR, la rete neurale N pu? essere nuovamente addestrata per ottenere una nuova logica di classificazione, quest?ultima ? successivamente ricevuta dai mezzi di elaborazione M allo scopo di migliorare la capacit? del sistema 1 di classificare le immagini acquisite IMG. Usefully, once classified, the acquired IMG image can? be stored in the DB database and merged with the IMG_TR training image to be used itself as a training image. In this way, ? It is possible to generate a machine learning model capable of increasing the level of learning and therefore of the accuracy of the classification logic of the acquired IMG images. In particular, once the database DB ? updated with new IMG_TR training images, neural network N pu? be re-trained to obtain a new classification logic, the latter ? subsequently received by the processing means M for the purpose of improving the capacity? of system 1 to classify the acquired IMG images.

Utilmente, la rete neurale N pu? essere addestrata per annotare tutte le aree dell?immagine acquisita IMG non contenenti le caratteristiche distintive CD per tracciarle, ad esempio, come rumore. In questo modo, la rete neurale N pu? discriminare i rifiuti 2 da altri elementi che possono trovarsi all?interno dell?area urbana, come ad esempio persone, auto, indirizzi ecc. In seguito, i mezzi di elaborazione M possono elaborare le immagini acquisite IMG per rimuovere le aree riportanti ad esempio volti di persone, targhe di automobili, o altre informazioni personali e/o riservate. In questo modo, il sistema 1 pu? selezionare a campione una delle immagini acquisite IMG dai mezzi rilevatori 4, modificarla come sopradetto e memorizzarla nel database DB dimodoch? possa essere fruita dall?operatore. Usefully, the neural network N pu? be trained to annotate all areas of the captured IMG image that do not contain distinctive CD features to track them, for example, as noise. In this way, the neural network N pu? discriminate waste 2 from other elements that may be found within the urban area, such as people, cars, addresses, etc. Subsequently, the processing means M can process the acquired images IMG to remove the areas showing, for example, people's faces, car license plates, or other personal and/or confidential information. In this way, the system 1 pu? randomly select one of the IMG images acquired by the detector means 4, modify it as above mentioned and store it in the database DB dimodoch? can be used by the operator.

Vantaggiosamente, in una forma di realizzazione, i mezzi rilevatori 4 e i mezzi di elaborazione M sono parte di una telecamera 3. In questo modo, le elaborazioni dell?immagine acquisita IMG possono essere effettuate localmente dimodoch? la telecamera 3 possa trasmettere all?operatore solamente il file di dati DF evitando la diffusione di immagini e/o informazioni riservate. Advantageously, in one embodiment, the detector means 4 and the processing means M are part of a television camera 3. In this way, the processing of the acquired image IMG can be carried out locally so that? camera 3 can only transmit the DF data file to the operator, avoiding the diffusion of confidential images and/or information.

Non si esclude tuttavia che i mezzi di elaborazione M possono essere implementati sul server remoto 5 o direttamente sui dispositivi di fruizione 9 per comunicare con i mezzi rilevatori 4 mediante l?infrastruttura di rete. Preferibilmente, la telecamera 3 comprende un telaio 6 per il contenimento e il supporto dei componenti configurati per il normale funzionamento della telecamera 3, come ad esempio una batteria, una scheda elettronica per mettere in comunicazione di segnale i componenti elettronici, un modulo di collegamento all?infrastruttura di rete e cos? via. However, it is not excluded that the processing means M can be implemented on the remote server 5 or directly on the user devices 9 to communicate with the detector means 4 via the network infrastructure. Preferably, the video camera 3 comprises a frame 6 for containing and supporting the components configured for the normal operation of the video camera 3, such as for example a battery, an electronic board for putting the electronic components in signal communication, a connection module to the ?network infrastructure and so? Street.

Nel caso di un?area urbana comprendente diverse sotto-aree, i mezzi rilevatori 4 sono configurati per essere associati ad un mezzo di trasporto 7, come ad esempio mezzi pubblici o automezzi in generale. In questo modo, i mezzi di trasporto 7 transitando per le diverse sotto-aree permettono ai mezzi rilevatori 4 di acquisire almeno un?immagine IMG di ciascuna sottoarea. In particolare, i mezzi di trasporto 7 possono transitare periodicamente per le diverse sotto-aree al fine di monitorare l?evoluzione dello stato di pulizia dell?area urbana. In the case of an urban area comprising several sub-areas, the detector means 4 are configured to be associated with a means of transport 7, such as for example public transport or motor vehicles in general. In this way, the transport means 7 passing through the various sub-areas allow the detector means 4 to acquire at least one IMG image of each sub-area. In particular, the means of transport 7 can periodically pass through the various sub-areas in order to monitor the evolution of the state of cleanliness of the urban area.

Utilmente, il sistema 1 comprende un dispositivo di geolocalizzazione, come ad esempio un sistema di posizionamento di tipo GPS, associato ai mezzi rilevatori 4 e configurato per generare almeno un segnale rappresentativo delle coordinate geografiche di quest?ultimi. In particolare, i mezzi di elaborazione M sono in comunicazione di segnale con il dispositivo di geolocalizzazione per ricevere le coordinate geografiche dai mezzi rilevatori 4 al fine di fornire la posizione dei rifiuti 2. Nel dettaglio, quando i mezzi rilevatori 4 acquisiscono l?immagine IMG dell?area urbana, il dispositivo di geolocalizzazione genera un segnale rappresentativo delle coordinate geografiche dei mezzi rilevatori 4. In questo modo, i mezzi di elaborazione M possono associare al file di dati DF, generato successivamente alla classificazione dell?immagine acquisita IMG, le coordinate geografiche dell?area urbana rappresentata dall?immagine acquisita IMG. Conveniently, the system 1 comprises a geolocation device, such as for example a positioning system of the GPS type, associated with the detector means 4 and configured to generate at least one signal representative of the geographical coordinates of the latter. In particular, the processing means M are in signal communication with the geolocation device to receive the geographical coordinates from the detector means 4 in order to provide the position of the waste 2. In detail, when the detector means 4 acquire the IMG image of the urban area, the geolocation device generates a signal representative of the geographical coordinates of the detector means 4. In this way, the processing means M can associate the coordinates geographic areas of the urban area represented by the acquired IMG image.

Utilmente, i mezzi di elaborazione M possono essere configurati per eseguire una media tra i valori degli indici di pulizia I associati a ciascuna sotto-area in modo da calcolare un indicatore chiave di prestazione KPI dell?area urbana complessiva. In una versione, i mezzi di elaborazione M possono essere configurati per eseguire una media pesata tra i valori degli indici di pulizia I, in cui il peso di ciascuna sotto-area pu? dipendere, ad esempio, dalla lunghezza e la vicinanza al centro dell?area urbana, dal transito medio di mezzi di trasporto, ecc. Conveniently, the processing means M can be configured to average the values of the cleanliness indices I associated with each sub-area so as to calculate a key performance indicator KPI of the overall urban area. In one version, the processing means M can be configured to perform a weighted average between the values of the cleanliness indexes I, wherein the weight of each sub-area can depend, for example, on the length and proximity to the center of the urban area, on the average transit of means of transport, etc.

In una o pi? versioni, il sistema 1 pu? prevedere una pluralit? di telecamere 3 collegate tra loro mediante una rete aperta, ad esempio internet, o una rete chiusa, ad esempio intranet. In tal modo, pi? telecamere 3 possono monitorare una stessa area urbana condividendo le informazioni elaborate dai mezzi di elaborazione M e salvate in ciascun database DB. In particolare, ciascuna telecamera 3 ? collegabile al server remoto 5 per condividere le informazioni elaborate allo scopo di migliorare le performance del sistema 1. In tale configurazione, le immagini di training IMG_TR possono essere condivise e aggiornate da ciascuna telecamera 3 al fine di migliorare l?apprendimento automatico del sistema 1. In one or more versions, the system 1 pu? predict a plurality? of cameras 3 connected to each other via an open network, such as the internet, or a closed network, such as an intranet. In this way, more television cameras 3 can monitor the same urban area by sharing the information processed by the processing means M and saved in each database DB. In particular, each camera 3 ? connectable to the remote server 5 to share the information processed for the purpose of improving the performance of system 1. In this configuration, the IMG_TR training images can be shared and updated by each video camera 3 in order to improve the automatic learning of system 1.

In questo modo, una sotto-area pu? essere percorsa anche solo parzialmente da una telecamera 3 e parzialmente da un?altra telecamera 3. Le informazioni trasmesse da ciascuna telecamera 3 sono poi unite dai mezzi di elaborazione M per realizzare un file di dati DF completo per ciascuna sotto-area. In this way, a sub-area can be traversed even only partially by a television camera 3 and partially by another television camera 3. The information transmitted by each television camera 3 is then combined by the processing means M to form a complete data file DF for each sub-area.

Utilmente, le informazioni generate dai mezzi di elaborazione M possono essere una o pi? informazioni scelte dall?elenco comprendente: le coordinate geografiche dei mezzi rilevatori, l?indice di pulizia I dell?area urbana (o sotto-area), l?immagine acquisita IMG, la quantit? di rifiuti e il KPI. Usefully, the information generated by the processing means M can be one or more? information chosen from the list including: the geographical coordinates of the detector means, the cleanliness index I of the urban area (or sub-area), the acquired IMG image, the quantity? of waste and the KPI.

Utilmente, il sistema 1 comprende un?applicazione A per mettere in comunicazione l?operatore con il sistema 1. In particolare, l?applicazione A permette all?operatore di ricevere/fornire informazioni e/o dati da/a i mezzi di elaborazione M. A tale scopo, l?applicazione A ? dotata di un?interfaccia, preferibilmente grafica, per la fruizione delle informazioni e/o dei dati elaborati dai mezzi di elaborazione M, ed ?, preferibilmente, implementata sul server remoto 5. Usefully, the system 1 comprises an application A to put the operator in communication with the system 1. In particular, the application A allows the operator to receive/supply information and/or data from/to the processing means M. For this purpose, the application A ? equipped with an interface, preferably graphical, for the use of the information and/or data processed by the processing means M, and is, preferably, implemented on the remote server 5.

L?applicazione A pu? essere fruita mediante un dispositivo di fruizione 9, come ad esempio un computer desktop, un laptop, uno smartphone ecc. In particolare, i dispositivi di fruizione 9 possono disporre di un browser web e/o app per connettersi all?infrastruttura di rete e fruire dell?applicazione A mediante l?interfaccia grafica. The application A pu? be used by means of a fruition device 9, such as for example a desktop computer, a laptop, a smartphone, etc. In particular, the user devices 9 can have a web browser and/or app to connect to the network infrastructure and use the application A through the graphical interface.

In una versione preferita, l?applicazione A ? installata direttamente sui dispositivi di fruizione 9 i quali possono connettersi al server remoto 5 per scambiare le informazioni con quest?ultimo e/o tra loro mediante l?infrastruttura di rete. In a preferred version, application A ? installed directly on the user devices 9 which can connect to the remote server 5 to exchange information with the latter and/or with each other via the network infrastructure.

Utilmente, l?applicazione A permette all?operatore di fruire di uno o pi? servizi erogati dal sistema 1 per facilitare il monitoraggio e il mantenimento della pulizia delle aree urbane monitorate. In particolare, l?applicazione A permette all?operatore di fruire delle informazioni presenti nel file di dati DF memorizzato nel database DB dimodoch? l?operatore possa decidere come e quando intervenire per rimuovere i rifiuti 2 dall?area urbana. Usefully, application A allows the operator to benefit from one or more? services provided by system 1 to facilitate the monitoring and maintenance of cleanliness in the monitored urban areas. In particular, application A allows the operator to use the information present in the DF data file stored in the database DB dimodoch? the operator can decide how and when to intervene to remove waste 2 from the urban area.

In una o pi? versioni, l?applicazione A rappresenta le informazioni dell?area urbana mediante una mappa geografica 10 dove in corrispondenza di ciascuna sotto-area sono rappresentate le informazioni del corrispondente file di dati DF, ad esempio mediante una finestra a comparsa. In one or more versions, application A represents the information of the urban area by means of a geographical map 10 where, in correspondence with each sub-area, the information of the corresponding data file DF is represented, for example by means of a pop-up window.

Il file di dati DF ? costantemente aggiornato dal sistema 1 acquisendo pi? immagini dell?area urbana in tempi differenti dimodoch? sia possibile monitorare l?andamento dello stato di pulizia di quest?ultima. The DF data file ? constantly updated by the system 1 by acquiring more? images of the urban area in different times dimodoch? it is possible to monitor the progress of the cleaning status of the latter.

Utilmente, l?applicazione A permette di impostare un valore di soglia per l?indice di pulizia I dell?area urbana, o di una sotto-area, al di sopra del quale quest?ultima necessita dell?intervento dell?operatore per la rimozione dei rifiuti 2. Usefully, application A allows you to set a threshold value for the cleanliness index I of the urban area, or of a sub-area, above which the latter requires the intervention of the operator for removal waste 2.

L?applicazione A pu? prevedere un sistema di avviso per notificare all?operatore quando l?indice di pulizia I supera il valore di soglia. Il sistema di avviso pu? prevedere, ad esempio, l?invio di un SMS, un?e-mail o la generazione di una notifica visualizzabile sul dispositivo di fruizione 9. Ulteriormente, l?applicazione A pu? riportare la posizione di ciascuna telecamera 3 per tracciarne lo spostamento. The application A pu? provide a warning system to notify the operator when the cleanliness index I exceeds the threshold value. The warning system can provide, for example, the sending of an SMS, an e-mail or the generation of a notification that can be viewed on the user device 9. Furthermore, application A can? report the position of each video camera 3 to track its movement.

In una o pi? versioni, i mezzi di elaborazione M possono essere configurati per analizzare l?evoluzione delle informazioni memorizzate nel file di dati DF in modo da realizzare una o pi? statistiche sullo stato di pulizia dell?area urbana. L?applicazione A permette all?operatore di fruire delle statistiche, ad esempio, mediante una rappresentazione grafica, una tabella, una o pi? classificazioni ecc. In one or more versions, the processing means M can be configured to analyze the evolution of the information stored in the data file DF so as to create one or more? statistics on the state of cleanliness of the urban area. The application A allows the operator to use the statistics, for example, through a graphical representation, a table, one or more? classifications etc.

Preferibilmente, le operazioni svolte dall?operatore possono essere monitorate dal sistema 1 memorizzando, ad esempio nel database DB, le informazioni riguardanti i tempi, la qualit? e la quantit? del servizio svolto dall?operatore, dimodoch? i mezzi di elaborazione M possano realizzare delle statiche sulla base di tali informazioni. Preferably, the operations carried out by the operator can be monitored by the system 1 by storing, for example in the database DB, the information regarding times, quality? and the quantity? of the service performed by? the operator, dimodoch? the processing means M can produce statics on the basis of this information.

In una o pi? versioni, l?applicazione A pu? prevedere un sottosistema di monitoraggio destinato ai cittadini mediante il quale ciascun cittadino pu? visualizzare lo stato di pulizia dell?area urbana. In one or more versions, the? application A pu? provide a monitoring subsystem intended for citizens through which each citizen can? view the cleanliness status of the urban area.

Utilmente, il sottosistema di monitoraggio permette a ciascun cittadino di caricare un?immagine IMG dell?area urbana, quest?ultima pu? essere acquisita, ad esempio, mediante uno smartphone. Le immagini acquisite IMG sono memorizzate nel database DB ed elaborate dai mezzi di elaborazione M mediante il metodo sopra descritto. In questo modo, ciascun cittadino pu? contribuire al monitoraggio dell?area urbana. Conveniently, the monitoring subsystem allows each citizen to upload an IMG image of the urban area, the latter can then be acquired, for example, via a smartphone. The acquired images IMG are stored in the database DB and processed by the processing means M by the method described above. In this way, each citizen can contribute to the monitoring of the urban area.

Si ? in pratica constatato come l?invenzione descritta raggiunga gli scopi proposti e in particolare si sottolinea il fatto che mediante il sistema ? possibile monitorare la quantit? di rifiuti presenti in una determinata area urbana e fornire le informazioni ad un operatore incaricato di rimuovere i rifiuti. Yes ? in practice it has been ascertained that the described invention achieves the proposed aims and in particular the fact is underlined that through the system ? is it possible to monitor the quantity? of waste present in a given urban area and provide the information to an operator in charge of removing the waste.

Claims

1) Waste monitoring system in an urban area characterized by the fact that it includes:

- detection means (4) able to acquire at least one image (IMG) of an urban area,

- a database (DB) containing at least one training image (IMG_TR), said training image (IMG_TR) representing one or more? waste (2) in which at least one predefined distinctive feature is identified (CD(P)),

- at least one neural network (N) previously trained using said training image (IMG_TR) in order to obtain a classification logic of at least one distinctive feature (CD),

- processing means (M) in signal communication with said detector means (4) and with said neural network (N), said processing means (M) being configured to receive said acquired image (IMG) and said classification logic, and to identify in said acquired image (IMG) said distinctive feature (CD) and classify it by means of said classification logic in order to measure the quantity? of waste present in this urban area.

2) System (1) according to the preceding claim, characterized in that said processing means (M) are configured to associate with said acquired image (IMG) at least one cleanliness index (I) representative of the measure of the quantity? of waste present in this urban area.

3) System (1) according to one or more? of the preceding claims, characterized in that it comprises a geolocation device associated with said detector means (4) and configured to generate at least one signal representative of the geographical coordinates of the latter, said detector means (4) being configured to be associated with a means of transport (7).

4) System (1) according to claim 3, characterized in that said processing means (M) are in signal communication with said geolocation device to receive said geographical coordinates of said detector means (4) in order to provide the position of said waste (2).

5) System (1) according to claim 3 or 4, characterized in that said processing means (M) are configured to generate a signal representative of one or more? information chosen from the list including: said geographic coordinates of said detector means (4), said cleanliness index (I) of said urban area, said acquired image (IMG), the quantity? of said waste (2).

6) System (1) according to one or more? of the preceding claims, characterized in that said acquired image (IMG) ? stored in said database (DB) to be used itself as a further training image.

7) System (1) according to one or more? of the preceding claims, characterized in that said detector means (4) and said processing means (M) are part of a single television camera (3).

8) System (1) according to one or more? of the preceding claims, characterized in that said neural network (N) uses at least one algorithm chosen from the list comprising: Object detection algorithm, Object Classification algorithm and Object Segmentation algorithm.

9) Method for waste monitoring in an urban area including the phases of:

a) have at least one? training image (IMG_TR) representing one or more? waste (2) in which at least one predefined distinctive feature is identified (CD(P)),

b) have at least one neural network (N),

c) training said neural network (N) by means of said at least one training image (IMG_TR) in order to obtain a classification logic of at least one distinctive feature (CD),

d) acquire at least one image (IMG) of an urban area to be monitored, e) identify at least one distinctive feature (CD) of said acquired image (IMG),

f) classifying said acquired image (IMG) by means of said classification logic in order to measure the quantity? of waste present in this urban area.

10) Method according to claim 9, characterized in that it provides the steps of:

g) have detector means (4) configured to acquire said acquired image (IMG),

h) have a geolocation device associated with said detector means (4),

i) associating said detector means (4) with a means of transport (7), l) acquiring the geographical coordinates of said detector means (4) when the latter acquire said acquired image (IMG),

m) associating said acquired image (IMG) with said geographical coordinates in order to provide the position of said waste (2).