Controlli invisibili, AI sempre attiva, semafori intelligenti e varchi che leggono tutto: ecco come la tecnologia intercetta le infrazioni e riscrive le regole della sicurezza stradale.

Le strade moderne sono sorvegliate da una schiera di occhi elettronici progettati per migliorare la sicurezza e far rispettare le regole. Dalle classiche postazioni autovelox ai sistemi Tutor sulle autostrade, fino alle nuove telecamere intelligenti capaci di individuare chi usa il telefono alla guida: la tecnologia mette oggi a disposizione strumenti sempre più evoluti per il controllo automatico delle infrazioni. Questi dispositivi permettono di rilevare comportamenti pericolosi senza la necessità della presenza fisica di una pattuglia, contribuendo a prevenire incidenti e salvare vite.

• Dall’autovelox all’intelligenza artificiale: come cambia il controllo sulle strade
  Un’evoluzione che trasforma i controlli stradali da strumenti meccanici a sistemi intelligenti
• Controlli urbani: tecnologie contro infrazioni e veicoli irregolari
  Strumenti per rilevare il passaggio col rosso o la mancanza di revisione e assicurazione.

Dall’autovelox all’intelligenza artificiale: come cambia il controllo sulle strade

Fino a oggi abbiamo conosciuto strumenti come gli autovelox e i Tutor: dispositivi ormai familiari che da anni rappresentano l’ossatura dei controlli stradali. Gli autovelox rilevano la velocità istantanea tramite sensori o laser, fotografando la targa in caso di superamento del limite. I Tutor, più sofisticati, calcolano la velocità media su lunghi tratti autostradali, e le loro versioni più recenti – come il Tutor 3.0 – sono in grado di rilevare anche sorpassi vietati o veicoli contromano. In città, dispositivi come il T-Red sanzionano chi attraversa con il rosso o si ferma oltre la linea di arresto, mentre le telecamere delle ZTL e delle corsie preferenziali sorvegliano gli accessi non autorizzati e verificano la regolarità di assicurazione e revisione.

Negli ultimi anni, i Tutor sono stati aggiornati con tecnologie sempre più sofisticate: le nuove versioni funzionano anche in assenza di illuminazione, leggono targhe di moto e camion, e rilevano eventuali manovre elusive come cambi di corsia o bruschi rallentamenti. Il loro impatto è stato significativo: in molti tratti autostradali, l’introduzione del Tutor ha contribuito a ridurre gli incidenti anche del 30%, grazie alla diminuzione della velocità media.

Ma siamo ormai entrati in una nuova fase della sicurezza stradale. Le tecnologie emergenti non si limitano più a misurare la velocità o il rispetto dei semafori: grazie all’intelligenza artificiale, sono ora in grado di interpretare i comportamenti dei guidatori. In alcune città italiane sono già attive telecamere intelligenti che rilevano automaticamente se chi guida ha il telefono in mano o non indossa la cintura di sicurezza, elaborando le immagini in tempo reale e inviando le informazioni alle autorità.

Un’ulteriore innovazione è rappresentata dai sorpassometri, in fase di adozione su tratti stradali particolarmente pericolosi come curve, dossi o salite. Si tratta di dispositivi capaci di rilevare sorpassi azzardati grazie alla combinazione di sensori e sistemi video integrati. Questi strumenti non solo rendono i controlli più efficaci, ma introducono un vero cambio di paradigma: la sicurezza stradale diventa un sistema proattivo e intelligente, capace di analizzare la realtà del traffico e prevenire i comportamenti a rischio.

Controlli urbani: tecnologie contro infrazioni e veicoli irregolari

Nelle città, le telecamere ai semafori rappresentano un altro presidio fondamentale per la sicurezza. Sistemi come il T-Red combinano videocamere e sensori a induzione posti sull’asfalto per rilevare i veicoli che attraversano l’incrocio con il semaforo rosso. Oltre alla violazione del rosso, possono rilevare anche il mancato rispetto della linea di arresto, un comportamento che può mettere a rischio la sicurezza dei pedoni.

Un altro sistema molto diffuso è quello delle telecamere ai varchi ZTL (Zone a Traffico Limitato) e delle corsie riservate a bus e taxi. Oltre a controllare gli accessi, questi dispositivi sono spesso collegati a banche dati che verificano in tempo reale lo stato di assicurazione e revisione del veicolo. In caso di irregolarità, i dati vengono automaticamente trasmessi alle autorità per ulteriori accertamenti. Questa rete di controllo si dimostra utile anche per individuare veicoli rubati o coinvolti in reati, contribuendo ad aumentare la sicurezza urbana.

Nel complesso, questi dispositivi rappresentano un sistema di monitoraggio sempre più capillare e intelligente. Non si tratta solo di “punire” chi commette un’infrazione, ma di agire in chiave preventiva volta a educare e incoraggiare comportamenti più prudenti. E se la tecnologia può davvero contribuire a salvare vite, ben venga ogni strumento che ci aiuti a guidare con maggiore
responsabilità e sicurezza.

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Dall’auto che frena da sola al semaforo che regola il traffico in tempo reale, l’Intelligenza Artificiale sta rendendo le strade più sicure. Tecnologie intelligenti aiutano a prevenire distrazioni, riconoscere situazioni di rischio e supportare il conducente in modo attivo

Negli ultimi anni le automobili sono diventate sempre più “intelligenti”, integrando sistemi avanzati che assistono il guidatore e mirano a prevenire gli incidenti stradali prima che avvengano. Considerando che circa il 90% degli incidenti gravi è dovuto a errore umano, l’intervento dell’AI può aiutare a evitare distrazioni e decisioni sbagliate durante la guida. Dall’assistenza alla guida, ai veicoli connessi, fino al monitoraggio della stanchezza e all’analisi dei comportamenti al volante, vediamo esempi concreti e attuali di come l’Intelligenza Artificiale stia contribuendo a rendere le strade più sicure.

• Sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS)
  Tecnologie intelligenti che supportano il conducente, riducendo gli errori e prevenendo collisioni.
•  Veicoli connessi e comunicazione intelligente
  Auto che dialogano tra loro e con le infrastrutture per anticipare pericoli.
• Prevenzione della distrazione del conducente
  L’AI monitora occhi e comportamenti per segnalare distrazioni e colpi di sonno.
• Infrastrutture stradali intelligenti e analisi predittiva del rischio
  Strade e semafori “smart” analizzano i dati per identificare zone critiche e prevenire incidenti.
• Verso un futuro a incidenti zero?
  L’AI sta trasformando la sicurezza stradale, combinando tecnologia, dati e prevenzione

Sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS)

Una delle applicazioni più diffuse dell’AI per la sicurezza stradale sono i sistemi ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), già presenti su molte auto moderne. Queste tecnologie supportano attivamente il conducente, riducendo il rischio di errore umano. Ecco alcuni esempi di ADAS e il loro contributo alla prevenzione degli incidenti:

• Frenata Automatica di Emergenza (AEB) – Un sistema che rileva ostacoli o veicoli davanti all’auto e frena autonomamente se il guidatore non reagisce in tempo. L’AEB si è dimostrata molto efficace: secondo studi recenti riduce di quasi la metà (fino al 49%) i tamponamenti posteriori rispetto alle auto prive di questo sistema. Molte versioni avanzate riconoscono anche pedoni e ciclisti: i veicoli con frenata automatica “pedestrian AEB” hanno registrato circa il 27% in meno di investimenti di pedoni, contribuendo a salvare vite soprattutto nei centri urbani.
• Mantenimento della corsia e avviso di uscita (LKA/LDW) – Telecamere e algoritmi di visione artificiale monitorano le linee della carreggiata. Se l’auto sta per deviare involontariamente dalla propria corsia, il sistema avvisa il conducente (tramite segnali acustici o vibrazioni) e in alcuni casi agisce sul volante o sui freni per riportare il veicolo in traiettoria. Questa tecnologia aiuta a prevenire sbandamenti e uscite di strada dovute a distrazione o colpi di sonno.
• Cruise control adattivo e riconoscimento dei pericoli – L’AI permette al cruise control tradizionale di diventare “intelligente”: l’auto adatta automaticamente la velocità mantenendo la distanza di sicurezza dal veicolo che precede, frenando e accelerando al bisogno. Sensori radar, lidar e telecamere lavorano insieme per riconoscere veicoli, pedoni o ostacoli improvvisi, alleggerendo lo stress del guidatore e riducendo il rischio di tamponamenti. Molte auto frenano anche se un pedone attraversa all’improvviso o se compare un ostacolo non visibile al guidatore.

Grazie a questi sistemi di assistenza, già oggi si osservano meno incidenti. Le auto dotate di frenata automatica hanno tassi di sinistri e di infortuni significativamente inferiori rispetto agli stessi modelli privi di tali aiuti. Inoltre, dal 2024 la legislazione europea rende obbligatori su tutte le nuove auto diversi ADAS di sicurezza, tra cui la frenata automatica e il regolatore intelligente di velocità (ISA). L’obiettivo è accelerare la diffusione di queste tecnologie salvavita e avvicinarsi alla Vision Zero, l’ambizioso traguardo di zero vittime sulle strade entro il 2050.

Veicoli connessi e comunicazione intelligente

Un altro campo in cui l’Intelligenza Artificiale sta cambiando la sicurezza stradale è quello dei veicoli connessi. Con questo termine si indicano automobili capaci di comunicare tra loro (tecnologia V2V, vehicle-to-vehicle) e con le infrastrutture stradali (V2I, vehicle-to-infrastructure). Grazie a queste comunicazioni in tempo reale, coordinate da sistemi AI, le auto possono avvisarsi a vicenda di potenziali pericoli e adattare la guida di conseguenza.

Immaginiamo, ad esempio, che un’auto più avanti freni bruscamente per un ostacolo: un veicolo connesso può trasmettere immediatamente un segnale alle auto che seguono, allertando i loro sistemi di frenata automatica. Questo riduce il rischio di tamponamenti a catena. Allo stesso modo, i veicoli possono inviare informazioni ai semafori o ai cartelli stradali intelligenti: se c’è traffico intenso o un incidente su una certa strada, i limiti di velocità e i tempi dei semafori potrebbero adeguarsi automaticamente per gestire meglio il flusso ed evitare ulteriori collisioni.

In ambiente urbano, l’AI viene sperimentata per ottimizzare la circolazione e individuare situazioni pericolose. A Barcellona, ad esempio, telecamere a bordo di autobus pubblici sono state dotate di algoritmi di computer vision per mappare i punti del percorso con frequenti incidenti tra veicoli e pedoni. Identificando questi “punti caldi” in modo proattivo, le autorità possono intervenire (ad esempio migliorando la segnaletica o la progettazione stradale) prima che avvengano altri incidenti. Più in generale, la connessione costante tra veicoli e infrastrutture creerà un ecosistema in cui l’AI potrà prevedere e mitigare i rischi in tempo reale, rendendo il traffico più sicuro per tutti.

Prevenzione della distrazione del conducente

Guidare distratti, soprattutto a causa dello smartphone, è diventata una delle maggiori cause di incidenti. In Italia, circa il 15% degli incidenti è legato a distrazioni al volante, spesso dovute al telefonino. Basti pensare che un sondaggio del 2023 ha rivelato come 1 automobilista su 10 abbia filmato un video con il cellulare mentre guidava – un comportamento estremamente pericoloso. Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, l’uso del telefono durante la guida quadruplica il rischio di incidente.

Per combattere le distrazioni, si stanno sviluppando soluzioni tecnologiche basate sull’AI sia a bordo delle vetture che all’esterno. Un esempio rivoluzionario è dato dai sistemi di monitoraggio del conducente (Driver Monitoring Systems): telecamere a infrarossi montate sul cruscotto che osservano il volto e gli occhi di chi guida. Questi sistemi, grazie al riconoscimento facciale e algoritmi intelligenti, captano in tempo reale segnali di disattenzione o colpi di sonno – ad esempio se lo sguardo si sposta continuamente dal volante al telefono, o se gli occhi rimangono chiusi troppo a lungo. In caso di distrazione prolungata, l’auto emette immediatamente allarmi sonori e visivi per richiamare l’attenzione del guidatore.

Le versioni più avanzate di questa tecnologia non si limitano ad avvisare, ma possono intervenire direttamente: dal limitare le funzionalità dello smartphone (bloccando notifiche e chiamate) fino a rallentare gradualmente il veicolo se il conducente continua a non reagire. Dal luglio 2024 l’Unione Europea ha reso obbligatoria l’installazione di questi sistemi anti-distrazione su tutte le nuove auto immatricolate. Ciò significa che chi guida non potrà più permettersi di chattare o guardare video al volante: la macchina stessa lo impedirà, contribuendo a evitare tragedie dovute a un attimo di distrazione.

Anche fuori dall’auto l’intelligenza artificiale aiuta le forze dell’ordine a contrastare comportamenti pericolosi. In Australia, ad esempio, sono state introdotte telecamere stradali intelligenti (sistema Heads-Up di Acusensus) capaci di guardare all’interno dei veicoli in transito e, tramite algoritmi di visione artificiale, individuare chi utilizza il telefono mentre guida. I risultati sono stati impressionanti: nei primi due anni dall’adozione di questi dispositivi, nello stato del Nuovo Galles del Sud gli incidenti mortali sono diminuiti del 22% e l’uso del cellulare al volante è crollato di oltre l’80%. Questa tecnologia, invisibile agli automobilisti e funzionante con qualsiasi condizione di luce, sta suscitando interesse anche in Europa, perché permette di sanzionare in modo mirato le infrazioni e soprattutto di dissuadere i guidatori dal tenere comportamenti rischiosi. Meno distrazioni si traducono in meno incidenti – e l’AI si sta rivelando un alleato fondamentale per raggiungere questo obiettivo.

Infrastrutture stradale intelligenti e analisi predittiva del rischio

Parallelamente al monitoraggio a bordo dei veicoli, l’IA viene applicata anche a livello di infrastruttura stradale e pianificazione urbana per migliorare la sicurezza. Una strada “intelligente” equipaggiata con sensori e videocamere può dialogare con i veicoli e contribuire a prevenire situazioni pericolose. Ad esempio, nel Regno Unito nel 2024 sono state introdotte telecamere stradali potenziate da AI in grado di rilevare automaticamente comportamenti scorretti come l’uso del cellulare alla guida o la mancata cintura allacciata, fotografando i trasgressori e inviando multe. Queste “smart camera” vanno oltre il semplice autovelox: grazie alla visione artificiale analizzano in tempo reale l’abitacolo dei veicoli in transito e identificano infrazioni che prima richiedevano l’intervento umano diretto (es. agenti sul ciglio della strada). In Australia, sistemi analoghi denominati Behavior Awareness Monitors sono stati sperimentati per sorvegliare le autostrade: essi analizzano in tempo reale la condotta di guida e riconoscono situazioni come il tailgating (mantenere una distanza troppo breve dal veicolo che precede) o l’uso dello smartphone, fornendo poi feedback immediato al conducente per correggersi. Se viene rilevato comportamento a rischio, il sistema mostra sul momento un messaggio sul bordo della strada: un lampeggio rosso “Too Close” o “Put your phone down”, oppure un messaggio verde di approvazione se il conducente rispetta le norme. Questi approcci coniugano quindi il controllo automatizzato dell’infrastruttura con l’educazione “sul momento” degli utenti, creando un ambiente stradale più sicuro.

L’AI supporta anche le decisioni di safety management sulle reti stradali più ampie. Attraverso l’analisi predittiva di dati storici di incidenti e condizioni del traffico, i modelli possono individuare punti neri (hotspot) o intervalli temporali critici. Ad esempio, ricercatori del MIT e del Qatar Center for AI hanno sviluppato un modello di deep learning capace di generare mappe ad alta risoluzione del rischio di incidente sulle mappe stradali. Alimentato con dati eterogenei (statistiche di sinistri passati, immagini satellitari del territorio, tracce GPS di veicoli e caratteristiche della rete viaria), il modello evidenzia le zone con maggiore probabilità di incidente futuro, aiutando sia i guidatori (che potrebbero ricevere avvisi entrando in una zona “rossa”) sia i pianificatori urbani. Sapere dove è alto il rischio consente infatti alle autorità di intervenire sulle infrastrutture: ad esempio, se un incrocio risulta tra i più pericolosi in città, si possono installare semafori con tempi adattivi, migliorare la segnaletica, aggiungere dossi rallentatori o separare meglio i flussi di traffico.

Un altro campo in cui l’IA sta contribuendo è la gestione adattiva del traffico per ridurre le occasioni di incidente. Sistemi di Traffic Management avanzati utilizzano sensori nelle strade (spires, radar, videocamere) i cui dati vengono interpretati da algoritmi AI per ottimizzare i flussi. Ad esempio, l’IA può regolare in modo dinamico la temporizzazione dei semafori in una città in base al flusso reale di veicoli, riducendo gli incolonnamenti e le situazioni di conflitto agli incroci – questo ha l’effetto di abbassare i tassi di tamponamento e scontri in intersezione grazie a una minore congestione. Allo stesso modo può variare i limiti di velocità su tratti autostradali in funzione delle condizioni (meteo, densità traffico) per mantenere la circolazione più sicura e uniforme. L’IA è anche impiegata per prioritizzare gli interventi stradali: analizzando i dati degli incidenti e della viabilità, si possono evidenziare le strade che più beneficerebbero di manutenzioni (nuovo manto stradale, illuminazione potenziata, ecc.) perché magari buche o segnaletica carente lì stanno contribuendo a incidenti.

Dal punto di vista quantitativo, anche la predittività dei modelli AI applicati alla sicurezza stradale continua a migliorare. Tecniche di machine learning o le reti neurali analizzano enormi dataset di incidenti e comportamenti per affinare le previsioni raggiungendo un 82% di accuratezza nel classificare correttamente il livello di rischio di incidenti su strade ad alto pericolo (con precisione dell’88% e recall del 76%), superando algoritmi più semplici come la regressione logistica (ferma attorno al 70% di accuratezza). Ciò significa che l’IA è in grado di imparare combinazioni non ovvie di fattori (es. limite di velocità della strada, ora di punta, tipo di veicoli presenti, ecc.) che portano spesso a incidenti, e di segnalare in anticipo quelle condizioni. Tali modelli potrebbero alimentare, ad esempio, sistemi di allerta territoriale: un domani, il navigatore dell’auto o lo smartphone potrebbero avvisare il conducente con messaggi tipo “Attenzione: il tratto che stai per percorrere ha un rischio incidente elevato, guida con prudenza”, basandosi sulle previsioni dell’IA.

Verso un futuro a incidenti zero?

L’uso dell’Intelligenza Artificiale per prevenire incidenti stradali è un campo in rapida evoluzione. Ogni anno le automobili diventano più sicure e connesse, e le istituzioni introducono normative per accelerare questo progresso (come l’obbligo di ADAS e sistemi anti-distrazione di cui abbiamo parlato). Gli effetti positivi già si vedono: tecnologie come la frenata automatica di emergenza, il mantenimento di corsia e il controllo della distrazione stanno salvando vite ogni giorno, riducendo in modo misurabile il numero di collisioni e di vittime sulle strade.

Certo, la visione zero incidenti non potrà prescindere dal comportamento umano: l’AI è un supporto potentissimo, ma il guidatore rimane una componente chiave della sicurezza. Un automobilista prudente e attento può anticipare situazioni che i sensori ancora non colgono; d’altro canto, l’AI può arrivare dove l’occhio umano non riesce (ad esempio di notte, o “vedendo” oltre l’angolo grazie alla connessione tra veicoli). La strada verso zero incidenti sarà probabilmente graduale, ma già oggi possiamo contare su alleati tecnologici un tempo impensabili. Grazie alle auto sempre più intelligenti e infrastrutture connesse – guidare diventerà anno dopo anno un’attività meno rischiosa per tutti.

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Il progetto Anas Smart Road migliora la sicurezza, ottimizza il traffico e prepara le strade alla guida autonoma. Una rete digitale evoluta, connessa in banda ultra larga, garantisce efficienza e sostenibilità

Le infrastrutture stradali si evolvono insieme ai progressi della mobilità, ed è per questo che è necessario dedicare attenzione all’innovazione tecnologica e alle sue applicazioni. In questo contesto Anas ha avviato il progetto Smart Road, una tecnologia abilitante per lo sviluppo della Smart Mobility e fondamentale per i futuri scenari di guida autonoma e sicurezza stradale.

• Anas Smart Road: AI, IoT e Big Data per la sicurezza stradale
  Una sofisticata piattaforma digitale con sensori lungo la rete stradale
• Come funziona Smart Road?
  I veicoli ricevono informazioni e servizi mirati per una guida più sicura
• Gli obiettivi del piano Smart Mobility
  Sicurezza stradale, controllo del traffico e dell’infrastruttura stradale

Anas Smart Road: AI, IoT e Big Data per la sicurezza stradale

Il progetto Ansa Smart Road è orientato al miglioramento della sicurezza stradale e all’ottimizzazione dei flussi di traffico. Si basa su una sofisticata piattaforma digitale che si sviluppa lungo la rete stradale come un vero e proprio “sistema nervoso”, sfruttando tecnologie avanzate come IoT (Internet of Things), AI (Artificial Intelligence), Big Data e sensoristica di ultima generazione. Il tutto è reso possibile grazie alla rete di banda ultra larga nazionale, che garantisce una connettività stabile e performante.

L’obiettivo è dotare il Paese di una rete stradale sempre più efficiente, pronta a rispondere alle sfide del futuro: dalla mobilità elettrica alla guida assistita, fino ad arrivare alla piena integrazione dei veicoli a guida autonoma.

Come funziona Smart Road?

Smart Road è un’infrastruttura tecnologica innovativa e a basso impatto ambientale, progettata per migliorare il comfort e la sicurezza degli automobilisti. Il progetto Anas Smart Road viene implementato progressivamente sulla rete viaria.

Grazie a tecnologie avanzate, i veicoli in transito possono contare su una connessione continua, ricevendo informazioni e servizi mirati per una guida più sicura. Questo sistema è già predisposto per la guida assistita e, in futuro, per la guida autonoma.

Uno degli elementi chiave è la geolocalizzazione dei veicoli, che consente l’invio di aggiornamenti in tempo reale sulla viabilità e segnalazioni di sicurezza relative al tratto di strada percorso. Gli automobilisti possono così ricevere avvisi su traffico intenso o lavori in corso.

Le telecamere collegate alla sala di controllo permettono il monitoraggio automatico del traffico e la rilevazione di situazioni di rischio, come la presenza di pedoni, veicoli fermi, contromano o incidenti. Inoltre, viene garantito il controllo dei mezzi che trasportano merci pericolose, contribuendo a migliorare la sicurezza stradale e l’efficienza dell’infrastruttura.

Le informazioni raccolte dalla rete stradale consentono agli operatori di intervenire molto rapidamente, anche da remoto, in caso di pericolo o criticità. Lo scambio di dati è bidirezionale, grazie alla comunicazione veicolo-veicolo e veicolo-infrastruttura, garantendo così un flusso informativo continuo tra utenti e gestori.

Smart Road è anche Internet of Things: l’infrastruttura integra sensori e sistemi di connessione, sia wired che wireless, per il monitoraggio costante e la manutenzione della rete stradale. Il personale Anas può accedere in tempo reale a tutte le informazioni utili sulle infrastrutture monitorate.

L’intero sistema si basa su una serie di postazioni polifunzionali, equipaggiate con telecamere intelligenti e dotate di connettività avanzata (CV2X e DSRC). Queste postazioni sono collegate tra loro tramite fibra ottica e alimentate da energia pulita, grazie a impianti fotovoltaici e mini eolici installati in specifiche aree tecnologiche chiamate Green Island.

Le Green Island, situate a distanze variabili lungo il percorso, generano energia rinnovabile per l’infrastruttura e ospitano anche stazioni di ricarica per veicoli elettrici, contribuendo così alla transizione verso una mobilità sempre più sostenibile.

Gli obiettivi del piano Smart Mobility

Il piano Smart Mobility Anas è stato ideato per offrire una mobilità a misura di utente, caratterizzata da un alto contenuto tecnologico e un basso impatto ambientale. L’obiettivo è migliorare la qualità del servizio stradale, perseguendo quattro macro-obiettivi fondamentali:

• Aumento della sicurezza stradale
  La sicurezza degli utenti è una priorità. Il sistema Smart Mobility fornisce informazioni in tempo reale agli automobilisti, aiuta a prevenire comportamenti a rischio e integra soluzioni avanzate di sicurezza cooperativa, contribuendo significativamente alla riduzione degli incidenti.
• Controllo del traffico
  Grazie a sistemi avanzati di rilevazione e previsione del traffico, è possibile monitorare il flusso veicolare in tempo reale. Inoltre, la gestione della segnaletica dinamica e l’applicazione di prescrizioni sulla circolazione consentono un’ottimizzazione della viabilità, riducendo congestioni e tempi di percorrenza.
• Gestione della mobilità
  L’infrastruttura consente una gestione efficiente della domanda di mobilità, delle infrastrutture ausiliarie e degli eventi speciali, migliorando così la fluidità del traffico e la qualità del servizio offerto agli utenti della strada.
• Monitoraggio dell’infrastruttura
  Grazie a dispositivi come i sistemi IoT (Internet of Things) e avanzate tecnologie di connettività, è possibile controllare costantemente le condizioni delle infrastrutture stradali.

Questo permette di intervenire tempestivamente per garantire standard di sicurezza elevati.

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