In questa pagina sono descritte le funzioni principali della pagina pubblica Http://www.km4city.org E' Possibile accedere ad una versione privata di questa pagina dove sono accessibili i link agli strumenti tramite il bottone in basso a destra "private".

Servicemap e viste correlate

Servicemap: accesso allo strumento di sviluppo ServiceMap. Lo strumento permette di fare ricerche in modo visuale e di navigare sui dati di Km4City, di sviluppare query visuali e di farsi inviare per email il codice per sviluppare delle chiamate da applicaizoni WEB e/o mobile. I vari bottoni verdi sono tutti esempi generati direttamente dallo stesso strumento tramite query visuali il "ServiceMap". Service map da accesso a dati di: struttura: regioni, province, regioni, strade, ..; punti di interesse, servizi, accomoodation, ambiente, banche, parcheggi, uffici, etc.; mobilita': sensori, posizione mezzi pubblici, stato parcheggi, meteo, percorsi cicalbili, parchi, tramvia, etc. etc. ; energia: colonnine di ricarica; salute: ospedali, farmacie, centri, ASL; education: scuole, universita', etc., oltre 500 categorie. Gli esempi si riferiscono a:

• BusStop: a Firenze relative ad ATAF
• real Time Busses (embedded): embedding tramie IFRAME di uno scenario/ricerca fatta su Servicemap dentro una pagina web terza qualsiasi, un esempio.
• Traffic sensors: i sensori del traffico censiti in Toscana, alcuni di questi danno rilevazioni in tempo reale come il numero di veicoli all'ora, etc.
• Services in tuscany: mappa dei servizi (point of interest e molto altro) in Toscana, accessibili e geolocalizzati tramite Service map di Km4City.
• Services in Florence: mappa dei servizi (point of interest e molto altro) in Firenze, accessibili e geolocalizzati tramite Service map di Km4City.
• Services in Pisa: mappa dei servizi (point of interest e molto altro) in Pisa, accessibili e geolocalizzati tramite Service map di Km4City.
• Green Area: mappa delle aree verdi a Firenze, accessibili e geolocalizzate su Km4City.
• Bus Lines: mappa delle linee del trasporto Pubblico ATAF a Firenze, accessibili e geolocalizzate su Km4City, con le paline, codici corsa, etc.
• Florence DownTown: mappa dei servizi (point of interest e molto altro) in Firenze centro, accessibili e geolocalizzati tramite Service map di Km4City.
• Events in Florence: mappa degli eventi in Firenze, accessibili e geolocalizzati tramite Service map di Km4City, sono eventi nel giorno, settimana, mese, etc.

Dash Board

Dashboard sono prodotte tramite il DashBoard Builder. Il primo bottone "Dashboard" presenta una versione draft della DashBoard per Firenze con i seguenti contenuti dall'alto in bassso da destra a sinistra. Mentre la Dashboard Mugnone 2016 e' un secondo esempio che riferisce a dati monitorati in tempo reale per l'esercitazione della protezione civile per Mugnone 2016, a maggio 2016 a Firenze.

• Wifi Operativi: percentuale degli Access Point "Firenze Wi-Fi" che sono stati rilevati attivi nell’ultimo periodo (mese, settimana, giorno) dalla nostra app, rispetto a quelli allestiti dal comune di Firenze. Questa rilevazione viene effettuata tramite la nostra App Km4City. Si veda “Monitoring Wi-Fi Coverage”.
• SmartDS: via Santa  Marta 3: Valori probabilistici stimati dal modello si supporto alle decisioni sviluppato in Smart Decision Support (come da pannello www.km4city.org http://smartds.km4city.org/ dove potete vederlo entrando come “guest”). Il modello è un modello Baesiano sviluppato tramite metodi System Thinking per il supporto alle decisioni che integra aspetti di misurazione tramite metriche su database vari con quelli di integrazione e valutazione degli esperti, valore aggiornato in base ai dati rilevati. Si veda Manuale Smart DS: http://www.disit.org/6745 Nel particolare del dato specifico si riferisce alla calcolo della probabilità che sia possibile lasciare la fermata di Via S. Marta dove si trova oppure di spostarla (per esempio per la presenza di lavori in zona, eventi, o che altro).
• Bus Attivi: Numero di autobus rilevati (attivi) tramite il canale di rilevazione della loro posizione in tempo reale, nell’intervallo e con ritardo inferiore a 20 minuti rispetto al pianificato. I dati arrivano dall’osservatorio regionale della mobilità. In Firenze vi sono molte linee e molti autobus, per ora la misurazione viene fatta solo su 3 linee: 6, 17, e 4; per le quali abbiamo accesso ai dati in  tempo reale.
• ATAF RT: percentuale di dati che effettivamente sono ottenuti dalle richieste fatte verso il servizio di monitoraggio mezzi rispetto a quelle che si dovrebbero poter avere (rispetto alle 3 linee, alle corse attive al momento, e a tutte le fermate delle corse attive). Se il numero di trova sul rosso ri riferisce alla percentuali di non funzionanti, se sul verde a quella dei funzionanti. Questa percentuale viene calcolata su un intervallo relativo alla giornata di oggi.
• Parcheggi Liberi: percentuale dei posti di parcheggio liberi rispetto alla capacità, relativa ai parcheggi coperti in Empoli. Questa misurazione è spesso affetta dal difetto di misurazione dovuto al fatto che tali sistemi di misurazione spesso non sono attivi. 
• Posizione In tempo reale degli autobus ATAF: posizione in real time degli autobus ATAF relativi alle corse che stanno sulle linee controllate in tempo reale come 6, 17 e 4. Questo pannello di monitoraggio viene prodotto dal ServiceMap come suo Embedding. Si veda per esempio la versione più grande accessibile dal pannello http://www.km4city.org come “Real Time Busses (Embedded)”: http://www.km4city.org/busrealtime.html Si può cliccare sul singolo flash point che rappresenta il bus e vedere alcune informazioni su ServiceMap si può chiedere di vedere la fermata e da quella di vedere lo storico, etc. lo stesso tramite mobile APP e Smart City API.
• Stato Corse ATAF: pannello che riporta la percentuale di autobus monitorati che sono in orario, in anticipo e ritardo rispetto al pianificato, nella giornata corrente. Si può calcolare su finestre temporali diverse.
• Informazioni disponibili: pannello che riporta tre metriche che possono cambiare nel tempo anche se in modo lento:
  • Servizi al cittadino: numero di servizi attivi solo sul Comune di Firenze, intesi come numero di Servizi del ServiceMap e sulle APP come elemento geolocalizzato e collegato ad un numero civico.
  • Eventi giornalieri: numero di eventi che nella giornata di oggi sono presenti a Firenze, che sono accessibili anche da ServiceMap e che sono aperti nel giorno corrente. Alcuni di questi Eventi potrebbero essere mostre che sono attive giorni, settimane o mesi… E’ possibile avere anche eventi nella settimana, nel mese, etc.
  • Open data disponibili: Numero di DataSet distinti as Open Data (solo quelli Open) che sono al momento integrati nella piattaforma e nel servizio Km4City. Da questi sono esclusi i dati: Real Time, Twitter, WiFi, persone, etc. etc.
• Sensori RT: Percentuale dei sensori stradali (sono spire interrate) funzionanti o meno rispetto a quelli dichiarati, in giornata. Se il numero di trova sul rosso ri riferisce alla percentuali di non funzionanti, se sul verde a quella dei funzionanti. I dati dei sensori possono essere letti da Servicemap, da Mobile APP come da Smart City API si veda per esempio: http://servicemap.disit.org/WebAppGrafo/api/v1/?queryId=6be81c09a371856e0f615f865dbce7cc&format=html&controls=true&description=false
• Previsioni RT: Percentuale delle previsioni Meteo della Toscana che il sistema è riuscito ad ottenere dal LAMMA in giornata rispetto a quelle che dovrebbero essere accessibili. Vengono potenzialmente fatte nuove previsioni ogni 6/12 ore, e le aree in toscana sono circa 280, praticamente tutti i comuni della toscana. Se il numero di trova sul rosso si riferisce alla percentuali di non funzionanti, se sul verde a quella dei funzionanti.
• Parcheggi RT: Percentuale dei sistemi di gestione di parcheggio coperto che rispondono alla chiamata rispetto a quelli dichiarati, valutato per la giornata. Se il numero di trova sul rosso ri riferisce alla percentuali di non funzionanti, se sul verde a quella dei funzionanti. Questo valore non indica i posti vuoti o che il parcheggio sta dando valori corretti ma solo che risponde alla chiamata.
• Eventi del giorno: eventi che nella giornata di oggi sono presenti a Firenze, che sono accessibili anche da ServiceMap e che sono aperti nel giorno corrente. Alcuni di questi Eventi potrebbero essere mostre attive giorni, settimane o mesi… E’ possibile avere anche eventi nella settimana, nel mese, etc. Da Servicemap, da Mobile APP come da Smart City API è possibile avere il dettaglio degli eventi.
• Servizi Duplicati: numero di servizi (al cittadino, si veda sopra per la definizione) che sono in qualche misura o per qualche aspetto duplicati nel sistema. Questa ridondanza non provoca disfunzioni ne su ServiceMap ne su mobile APP, ne su Smart City API.
• Twitter trends/citazioni: due metriche che riportano esempi
  • Principali Twitter trends: hashtag più frequenti presenti nei tweet della giornata corrente rilevati dal canale di ascolto “Firenze” costruito sulla base di ricerche ed analisi di Tweet rilevati dalla Piattaforma Twitter Vigilance, in particolare tale canale Firenze può essere visionato dal link: http://www.disit.org/tv/index.php?p=chart_singlechannel&canale=Firenze
  • Citazioni: Citazioni più frequenti presenti nei Tweet della giornata corrente rilevati dal canale di ascolto “Firenze” costruito sulla base di ricerche ed analisi di Tweet rilevati dalla Piattaforma Twitter Vigilance, in particolare tale canale Firenze può essere visionato dal link: http://www.disit.org/tv/index.php?p=chart_singlechannel&canale=Firenze
• Accessi ai servizi singoli (web Mobile): numero di accessi ai servizi forniti da Km4city per giorno
• Rilievi Wifi: Numero di rilievi di potenza Wi-Fi effettuati in Firenze tramite la APP Firenze dove cosa km4city. Questi rilievi sono visibili come heatmap tramite il pannello http://www.Km4City.org ed in particolare su: http://wifimap.km4city.org/ap/heatmap.php Tali rilievi permettono di (i) verificare se gli AP di Firenze Wi-Fi dichiarati funzionano correttamente; (ii) calcolare la copertura della rete Firenze Wi-Fi su Firenze, questo permette di identificare dove dovrebbero essere inseriti nuovi AP.
• Previsioni meteo del comune di Firenze: previsioni Meteo sul Comune di Firenze, servizio fornito tramite dati acquisiti in tempo reale dal LAMMA della regione toscana.
• Smart City Engine: tre metriche di controllo dell’infrastruttura di macchine virtuali attualmente allocata per Km4City all’interno del DataCenter Cloud di DISIT Lab, ed in particolare:
  • CPU: percentuale di carico della CPU, fatto 100% la somma dei colpi clock disponibili fra tutte le CPU Core allocate per Km4City. Valore calcolato nella giornata.
  • Mem Totale: Calcolo totale della memoria allocata fra tutte le VM allocate per la soluzione Km4City al momento. Si può monitorare anche la memoria disponibile oltre che a quella allocata. E’ possibile anche monitorare lo Storage disponibile ed allocato.
  • Job Eseguiti: numero di processi di acquisizione dati e/o calcolo sull’infrastruttura parallela e distribuita per il data gathering su Km4City, nella giornata corrente. Sempre allocata su DISIT Lab datacenter. Si può vedere anche l’andamento nel tempo del numero di processi eseguiti, etc.
• Query Servicemap: Numero di richieste (query di ricerca) fatte sul Servizio service map (http://servicemap.km4city.org ) nel tempo, in giornata. Sono escluse le query interne.
• Query  Km4City API: Numero di accessi alle Smart City API dette Km4City API in giornata, come descritte in http://www.disit.org/6597

Recommender e Monitoring

• Recommendation: Questo strumento permette di accedere a tutte le configurazioni e ai dati prodotti riguardo alla:
  • produzione di raccomandazioni in automatico verso gli utenti della APP, soluzioni di machine learning sul comportamento degli utenti
  • andamenti del comportamento degli utenti, statistiche generali, statistiche per utente tipo, etc.
  • heatmap per categoria di utenti, etc.
  • Sono disponibili mappe dinamiche di vario tipo con molti parametri.
  • Non viene fornito accesso a mappe dinamiche in modo pubblico, ma solo su richiesta.
• Monitoring City Users:
• Il monitoraggio City Users viene sviluppato tramite dati inviati dalla nostra App: “Firenze Dove Cosa..km4city” accessibile su tutti gli store.
• Sono prodotte tracce tramite clustering come da immagine di esempio: http://www.km4city.org/trajectory.png
• Si può vedere il tracking in real time degli spostamenti degli utenti, come sviluppato per l’esercitazione del Mugnone 2016, video accessibile da: http://www.disit.org/6905 dove sono mostrate 7 ore di tracking in 3 minuti riavvolgendo i dati.
• Sono disponibili mappe dinamiche di vario tipo agendo su molti parametri. La versione relativa all’immagine esposta è la versione precedente del sistema di monitoraggio.
• City User Heat Map
• Punti piu' caldi in citta'
• il tool presenta mappe interattive e molte altre funzioni, come la produzione di tracce, etc.
• Tourist Heat Map
• punti piu' frequentati dai turisti, traiettorie, percorsi, etc.
• il tool vero presenta mappe interattive e molte altre funzioni
• Monitoring Wi-Fi users:
• Monitoraggio degli Access Point Firenze Wi-Fi in tempo reale, con vari parametri.
• Vengono fatte circa 115.000 misurazioni al giorno per circa 17.000 utenti distinti tramite 180 AP.
• Sono disponibili mappe dinamiche di vario tipo agendo sui molti parametri. Fra le mappe dinamiche anche distribuzioni, andamenti temporali di vario tipo, anche a livello planetario per capire dove anno gli utenti che sono pasasti da firenze, etc.
• il tool vero presenta mappe interattive e molte altre funzioni
• Monitoring  Wi-Fi Coverage
• Mappa di copertura della potenza WiFi (tutti gli Access Point Firenze Wi-Fi ma anche qualsiasi AP in Firenze su richiesta) e/o Beacom stimata tramite App.
• Sono disponibili mappe dinamiche di vario tipo con molti parametri. Fra le mappe dinamiche anche mappe di distribuzione, mappe di potenza, etc.
• il tool vero presenta mappe interattive e molte altre funzioni
• Interactive People Flow Maps
• Tool interattivo per analizzare flussi entranti ed uscenti in certe aree della citta' rispetto ad altre aree e a tutto il mondo. Lo strumento permette di fare queste analisi a diversi livelli di zoom, per tipologia di utente, per intervallo temporale nella giornata, etc.
• Origin Destination matrix for People Flows
• Mappa interattiva di origine destinazione, risoluzioni diverse, raggi diversi, orari diversi, diverse tipologie di utenti, etc.
• Monitoring  Wi-Fi Coverage
• Mappa di copertura della potenza WiFi (tutti gli Access Point Firenze Wi-Fi ma anche qualsiasi AP in Firenze su richiesta) e/o Beacom stimata tramite App.
• Sono disponibili mappe dinamiche di vario tipo con molti parametri. Fra le mappe dinamiche anche mappe di distribuzione, mappe di potenza, etc.
• il tool vero presenta mappe interattive e molte altre funzioni

Linked Open Gra e SPARQL end point and licensing

• Linked Open Graph, LOD: accesso allo strumento Linked Open Graph per la navigazione su RDF end point a livello mondiale. Fra questi RDF store anche quello di Km4City ma molti altri, e svariati store del DISIT lab.
  • Il tool e' descritto in: P. Bellini, P. Nesi, A. Venturi, "Linked Open Graph: browsing multiple SPARQL entry points to build your own LOD views", International Journal of Visual Language and Computing, Elsevier, 2014, DOI information: http://dx.doi.org/10.1016/j.jvlc.2014.10.003  , http://authors.elsevier.com/sd/article/S1045926X14000962,
• SPARQL data licenses: strumento per lo sviluppo di query in SPARQL e la verifica di license per accesso a Km4City data sulla base del tipo di utenza.

Sistemi di Supporto alle Decisioni e per le Strategie per la Resilienza

• Resiliance Decision Support: strumento per la definizione di strategie di resilienza e per lo sviluppo di processi per la gestione resiliente delle citta', Utilizza il FRAM model e lo Smart DS per il supporto alle decisioni.
• Smart Decision Support: strumento per lo sviluppo di processi di supporto alle decisioni http://smartds.km4city.org/ . Il processo decisionale è descritto tramite un modello Baesiano sviluppato tramite metodi di System Thinking per il supporto alle decisioni che integra aspetti di misurazione tramite (i) metriche/query su database vari con (ii) modelli di valutazione degli esperti o di gruppi di lavoroo anche sondaggi diretti. I valori sono aggiornati in base ai dati rilevati. Si veda Manuale Smart DS: http://www.disit.org/6745 Nel particolare del dato specifico si riferisce alla calcolo della probabilità che sia possibile lasciare la fermata di Via S. Marta dove si trova oppure di spostarla (per esempio per la presenza di lavori in zona, eventi, o che altro).

Twitter data collection and analysis

• Twitter Vigilance:
• strumento per il monitoraggio di tweets via Twitter, con valutazioni statistiche e di sentiment analysis.
• si veda questo mini manuale: http://www.disit.org/6819
• a piattaforma che presenta circa 130 milioni di Tweet (15 Giugno 2016) con molti canali di ascolto ma solo alcuni sono pubblici e accessibili a tutti.
• Sono al momento clienti nostri: LAMMA, e ARPAT delle regione Toscana e altri gruppi su tematiche: caldo, meteo, ambiente, trasporti, farmacologia, terrorismo, advertising TV, eventi, Firenze, etc. etc.
• Sono accessibili molte altre visualizzazioni, dati statistici, sentiment analysis, etc. e anche lo scarico di dati e metriche di sintesi.   
• Real Time Twitter Vigilance:
  • come sopra ma con analisi in tempo reale.
• Twitter Search:
• Il tool presenta ricerche faceted su tutti i tweet collezionati, tutti i canali, per hashtag, per citazione, per lingua, etc. etc.