IntelliSync drives innovation through smart technologies, wearable sensors, and biometric data analysis, transforming mobility into a safer, more sustainable, and proactive experience thanks to predictive road maintenance.
Within the SAMOTHRACE program, funded by the National Recovery and Resilience Plan (PNRR), IntelliSync leads the INNOMOB project, a distributed digital platform aimed at improving mobility safety and resilience through real-time monitoring of road conditions and drivers’ psychophysiological states. The recent technological research report marks a significant advancement in defining this innovation, based on an integrated and scalable system that leverages mobile and wearable devices.
A new vision for road maintenance
INNOMOB overcomes the limitations of traditional inspections, which are sporadic and often restricted to fixed sensors, by introducing a mobile network based on smartphones and wearable devices. The goal is to create a dynamic and contextual mapping of road surfaces, using real-time physical and biometric data to provide a more comprehensive and accurate picture of driving conditions.
The project focuses on key indicators such as the International Roughness Index (IRI), a globally recognized parameter used to quantify road surface quality and uniformity. INNOMOB estimates it empirically through class 3 sensors commonly integrated into smartphones, ensuring high scalability in data collection.
Supporting this approach is Power Spectral Density (PSD) analysis, which transforms detected vibration signals into spatial frequencies according to the ISO 8608 standard. This technique improves robustness against noise and enables automatic and distributed road surface classification, which is essential for urban crowdsourcing systems.
The human factor at the center: biometric data and visual detection
A key innovative aspect of INNOMOB is the integration of biometric parameters to monitor the driver’s psychophysiological state during driving. Thanks to wearable devices such as smartwatches and chest straps, the system collects biometric data such as heart rate variability (HRV), which is useful for assessing stress, attention, and cognitive load.
In addition, INNOMOB uses detection techniques based on smartphone camera sensors to capture visual information about road surface conditions, thereby integrating multiple data sources. The mobile device’s geo-sensors help contextualize the data, enabling precise mapping of events and environmental conditions.
The combination of biometric metrics, vibration data, and visual information allows for a multidimensional understanding of driving conditions, going beyond simple road surface analysis and also considering how the road is experienced and perceived by the driver. This approach opens new possibilities for improving road safety and personalizing mobility policies.
Distributed intelligence and edge computing for an efficient system
From a technological perspective, the INNOMOB platform is based on unsupervised machine learning models designed to learn directly from field data without requiring large pre-labeled datasets. This adaptive capability enables the system to effectively handle diverse environmental and urban conditions.
Processing is performed in an edge-oriented manner, leveraging the computational power of mobile devices to minimize latency and reduce dependence on centralized infrastructures. This allows data collection and analysis even in areas with low network coverage or limited connectivity, ensuring service continuity and reliability.
Towards safer and more sustainable mobility
The results of the report provide a solid foundation for the next phases of the project, which include prototyping and experimental validation of the platform in real-world scenarios. The goal is to deliver advanced digital tools for data-driven and predictive management of road networks, aligned with the resilience and sustainability objectives of the PNRR.
Through INNOMOB, IntelliSync provides innovative tools to continuously and adaptively monitor road conditions, enabling more timely and targeted interventions, in line with the innovation and sustainability goals of the PNRR.
DISCLAIMER
INNOMOB is a project funded by the European Union – Next Generation EU, within the Research Program “SAMOTHRACE”, Spoke 2, PNRR Mission 4, Component 2, Investment Line 1.5 – CUP J43C22000310006
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ITA version:
IntelliSync guida l’innovazione con tecnologie smart, sensoristica wearable e analisi dati biometrici, trasformando la mobilità in un’esperienza più sicura, sostenibile e proattiva grazie alla manutenzione stradale predittiva.
Nell’ambito del programma SAMOTHRACE, finanziato dal Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), IntelliSync è capofila del progetto INNOMOB, una piattaforma digitale distribuita che mira a migliorare la sicurezza e la resilienza della mobilità attraverso il monitoraggio in tempo reale delle condizioni stradali e delle condizioni psicofisiologiche dei conducenti. Il recente Report di ricerca tecnologica segna un importante avanzamento nella definizione di questa innovazione, basata su un sistema integrato e scalabile che sfrutta dispositivi mobili e wearable.
Una nuova visione per la manutenzione stradale
INNOMOB supera i limiti delle ispezioni tradizionali, che sono sporadiche e spesso limitate ai sensori fissi, proponendo una rete mobile basata su smartphone e dispositivi indossabili. L’obiettivo è creare una mappatura dinamica e contestuale del manto stradale, utilizzando dati fisici e biometrici raccolti in tempo reale per offrire una fotografia più completa e precisa delle condizioni di guida.
Il progetto si focalizza su indicatori chiave come l’International Roughness Index (IRI), parametro riconosciuto a livello globale per quantificare la qualità e l’uniformità della superficie stradale, che INNOMOB stima empiricamente attraverso sensori di classe 3 comunemente integrati negli smartphone, garantendo così un’elevata scalabilità della raccolta dati.
A supporto, viene utilizzata l’analisi della Power Spectral Density (PSD), che trasforma i segnali di vibrazione rilevati in frequenze spaziali secondo la normativa ISO 8608. Questa tecnica migliora la robustezza ai disturbi e consente la classificazione automatica e distribuita del manto stradale, fondamentale per sistemi di crowdsourcing urbano.
L’uomo al centro dell’analisi: dati biometrici e rilevamento visivo
Un aspetto innovativo di INNOMOB è l’integrazione di parametri biometrici per monitorare lo stato psicofisiologico del conducente durante la guida. Grazie a dispositivi wearable come smartwatch e fasce cardiache, il sistema raccoglie dati biometrici quali la variabilità della frequenza cardiaca (HRV), utili per valutare stress, attenzione e carico cognitivo.
In aggiunta, INNOMOB utilizza tecniche di rilevamento basate su sensori di camera integrati negli smartphone per acquisire informazioni visive sulle condizioni del manto stradale, integrando così una molteplicità di fonti dati. I geo-sensori del dispositivo mobile contribuiscono a contestualizzare le rilevazioni, permettendo una mappatura precisa degli eventi e delle condizioni ambientali.
La combinazione di metriche biometriche, dati di vibrazione e informazioni visive consente di ottenere una comprensione multidimensionale delle condizioni di guida, andando oltre la semplice analisi del manto stradale e considerando anche come viene vissuta e percepita la strada dal conducente. Questo approccio apre nuove possibilità per incrementare la sicurezza stradale e personalizzare le politiche di mobilità.
Intelligenza distribuita e calcolo edge per un sistema efficiente
Dal punto di vista tecnologico, la piattaforma INNOMOB si basa su modelli di machine learning non supervisionati, progettati per apprendere direttamente dai dati raccolti sul campo senza necessità di ampi dataset pre-etichettati. Questa capacità di adattamento consente di affrontare le diverse condizioni ambientali e urbane in modo flessibile ed efficace.
L’elaborazione avviene in modalità edge-oriented, sfruttando la potenza computazionale dei dispositivi mobili per minimizzare latenza e dipendenza da infrastrutture centralizzate. Ciò permette la raccolta e l’analisi di dati anche in aree a bassa copertura di rete o con traffico limitato, garantendo continuità e affidabilità del servizio.
Verso una mobilità più sicura e sostenibile
I risultati del report costituiscono una solida base per le prossime fasi del progetto, che prevedono la prototipazione e la validazione sperimentale della piattaforma in scenari reali, L’obiettivo è fornire strumenti digitali avanzati per una gestione data-driven e predittiva della rete stradale, in linea con gli obiettivi di resilienza e sostenibilità del PNRR.
Attraverso INNOMOB, Intellisync offre strumenti innovativi per monitorare in modo continuo e adattivo lo stato delle strade, favorendo interventi più tempestivi e mirati, in linea con gli obiettivi di innovazione e sostenibilità del PNRR.
DISCLAIMER:
INNOMOB è un progetto finanziato dall’Unione europea – Next Generation EU, nell’ambito del Programma di Ricerca “SAMOTHRACE”, Spoke 2, PNRR Missione 4, Componente 2, Linea di Investimento 1.5 – CUP J43C22000310006