L’Università di Palermo ha implementato un nuovo sistema di videosorveglianza, videoanalisi AI-based e controllo degli accessi basato sulla piattaforma Avigilon di Motorola Solutions. Il progetto ha un valore di circa 2 milioni di euro, finanziato con fondi regionali, ed è stato realizzato in poco più di un anno, come ha spiegato in una conferenza stampa il professor Pietro Paolo Corso, ricercatore e delegato del Rettore per i Progetti Extraordinari e le Infrastrutture Digitali di Ateneo dell'Università di Palermo.

“La sicurezza delle persone, delle strutture e delle attrezzature è ovviamente una delle nostre massime priorità”, ha detto Corso, “e la nostra esigenza era di presidiare cinque siti dell’Università a Palermo, realizzando un sistema unitario, con control room primaria unica di ateneo, remotizzabile in control room secondarie, con l’obiettivo appunto di aumentare il livello di sicurezza reale e percepita degli studenti e del personale”.

Integrate nel sistema anche 150 telecamere di terze parti e 600 serrature intelligenti

L’Università di Palermo è una delle più grandi in Italia, con 16 Dipartimenti, una Facoltà di Medicina e Chirurgia, oltre 45.000 studenti, 1.700 docenti e altrettanti addetti amministrativi. “Partivamo da una situazione di sistemi precedenti frammentati: ogni dipartimento aveva le sue soluzioni, stratificate negli anni e ormai obsolete, incapaci di monitorare flussi e analizzare contesti”, continua Corso.

Tra i requisiti richiesti nel bando dell’università siciliana c’erano l’utilizzo di strumenti AI per l’analisi real time dei contesti (immagini, flussi video), la scalabilità del sistema nel tempo, la riduzione del rischio di lockin, la valorizzazione degli investimenti pregressi, e l’integrazione con il sistema centrale di controllo accessi e con i dispositivi multisensore (rilevamento gas, fumi, ecc.).

“Il nuovo sistema li soddisfa tutti: sono state coperte tutte le 5 aree universitarie nella città, comprensive di 11 zone indoor e outdoor, con 494 telecamere intelligenti per complessive 600 possibili inquadrature, 150 telecamere di terze parti che avevamo già e che sono state integrare nel nuovo sistema, e 400 serrature intelligenti”.

Videoanalisi AI: le funzioni Unusual Activity Detection e Appearance Search

La soluzione aiuta i team addetti alla sicurezza a gestire, analizzare ed elaborare centralmente i video e i dati provenienti dalla rete. L'analisi evoluta rileva ogni attività insolita e vietata (posizione, velocità, direzioni) con l'algoritmo AI Unusual Activity Detection, e localizza persone, veicoli e oggetti grazie alla tecnologia di ricerca delle similitudini Appearance Search.

“È una tecnologia proprietaria basata su AI che traccia persone e oggetti tra più telecamere, rilevando somiglianze e recuperando clip registrate”, ha spiegato Andrea De Biasi, Presales Solution Engineer di Motorola Solutions. “All’Università di Palermo ha consentito già più volte di cogliere flagranze di reato: è un esempio di come l’AI possa aiutare senza violare la privacy”.

Anche gli accessi non autorizzati vengono segnalati in tempo reale, riducendo nettamente le necessità di monitoraggio manuale. “Le nostre soluzioni consentono al personale della sala di controllo e agli addetti alla sicurezza di gestire le attività e reagire agli incidenti in qualsiasi punto del campus in tempo reale, tutelando al meglio l'incolumità di tutti nell’università, e ottimizzando al contempo la propria operatività”, ha aggiunto Lorenzo Spadoni, Country Manager Italia di Motorola Solutions.

Lo "scoglio" GDPR

L’implementazione del sistema, compreso l’onboarding delle telecamere esistenti, nonché la formazione degli utilizzatori (una società di sicurezza esterna), è stata molto semplice e spedita, sottolinea Carmelo Belfiore, responsabile infrastrutture e servizi ICT dell'Università di Palermo.

“Molto complesso è stato invece il raggiungimento della conformità con il GDPR, che ha richiesto mesi e il ricorso a società specializzate esterne. A questo proposito, naturalmente non abbiamo implementato le funzionalità di face recognition e di riconoscimento targhe del sistema. A questo punto ci piacerebbe condividere con altri enti questa nostra esperienza di compliance GDPR e le best practice che abbiamo imparato”.

Da sinistra Andrea De Biase e Lorenzo Spadoni (Motorola Solutions), Pietro Paolo Corso e Carmelo Belfiore (Università di Palermo)