![\"Fleximodo](\"https:\/\/fleximodo.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Snimka-obrazovky-2026-10-06-o-21.04.07-1024x975.png\")
<\/figure>\n\n\n\n\u00abViCheP non serviva solo a raccogliere dati\u00bb, spiega Jozef, l’ingegnere meccanico che ha sviluppato il software. \u00abCi permetteva di sovrapporre la posizione dei sensori al video, cos\u00ec il team vedeva esattamente dove si trovava ogni sensore rispetto ai veicoli. In questo modo era molto pi\u00f9 facile capire quando e perch\u00e9 si verificava un errore.\u00bb<\/p>\n\n\n\n
Il test di accuratezza dei sensori di parcheggio parte da una base manuale<\/h3>\n\n\n\n
Il team ha poi esaminato manualmente ogni segmento video di 12 ore, registrando ogni evento di parcheggio sullo schermo con l’orario esatto in cui un veicolo entrava o lasciava ogni stallo. Quella registrazione fatta a mano era il riferimento reale.<\/p>\n\n\n\n
Abbiamo quindi estratto i dati dei sensori e li abbiamo confrontati, evento per evento, con il registro video. Questo confronto affiancato \u00e8 il cuore del nostro test di accuratezza dei sensori di parcheggio. Ogni discrepanza indicava una situazione specifica da analizzare e ricondurre a una causa.<\/p>\n\n\n\n
Cosa ha rivelato il test di accuratezza dei sensori di parcheggio<\/h3>\n\n\n\n
ViCheP ha fatto emergere alcune situazioni che mettevano in difficolt\u00e0 le prime versioni:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Eventi rapidi e transitori.<\/strong> Un’auto che entra per un attimo in uno stallo senza parcheggiare, per esempio per fare inversione, oppure un veicolo che esce e un altro che arriva nel giro di pochi secondi.<\/li>\n\n\n\n
- Manovre prolungate.<\/strong> Un conducente che va avanti e indietro per raddrizzarsi, rendendo pi\u00f9 difficile per il sensore chiudere l’evento.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
In ogni caso abbiamo individuato la causa principale e regolato la sensibilit\u00e0 del sensore e i parametri di rilevamento, cos\u00ec che le prestazioni reggessero in condizioni reali e disordinate, non solo in quelle ideali. Ogni correzione \u00e8 poi passata dallo stesso test per confermare che funzionasse.<\/p>\n\n\n\n
Due sensori, non uno: magnetometro pi\u00f9 nanoradar<\/h3>\n\n\n\n
I nostri primi sensori usavano solo un magnetometro, che raggiungeva un’accuratezza di circa il 95 per cento. Un magnetometro rileva la variazione che un veicolo provoca nel campo magnetico locale: \u00e8 affidabile, ma pu\u00f2 essere ingannato da interferenze o dai casi limite descritti sopra.<\/p>\n\n\n\n
Quando \u00e8 diventato disponibile un nanoradar compatto e a basso consumo, abbiamo iniziato ad affiancarlo al magnetometro. Il radar conferma la presenza di un corpo fisico sopra il sensore con una riflessione a onde millimetriche e gestisce movimenti ed eventi brevi con cui il magnetometro da solo fatica. Poich\u00e9 i due metodi sono indipendenti, ciascuno copre i punti ciechi dell’altro, ed entrambi devono concordare prima che un evento venga registrato. Nel nostro test di accuratezza dei sensori di parcheggio, \u00e8 stata proprio questa combinazione a colmare il divario lasciato dal magnetometro.<\/p>\n\n\n\n
\u00abRaggiungere questo livello di accuratezza \u00e8 stato un punto di svolta\u00bb, afferma Bohdan, che guida il Business Development di Fleximodo. \u00abQuando abbiamo iniziato a parlare con citt\u00e0 e clienti commerciali, il riscontro era chiaro. Hanno bisogno di questo livello di affidabilit\u00e0 per introdurre il parcheggio intelligente con fiducia, e ora possiamo offrirglielo.\u00bb<\/p>\n\n\n\n
Il risultato: dal 99,29 per cento nei test al 99,96 per cento su larga scala<\/h3>\n\n\n\n
Nello studio condotto con ViCheP su oltre 50.000 eventi di parcheggio reali, il sistema a doppio sensore ha raggiunto un’accuratezza verificata del 99,29 per cento. Da allora, perfezionato in esercizio e misurato su oltre 71.000 sensori sul campo, ha raggiunto il 99,96 per cento.<\/p>\n\n\n\n
![\"Doppia](\"https:\/\/fleximodo.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/fleximodo-occupancy-dual-confirmation_1-1024x576.png\")
<\/figure>\n\n\n\nLa differenza tra questi numeri e il risultato di un solo sensore non \u00e8 estetica. In un’installazione da 1.000 stalli, la differenza tra il 95 e il 99,96 per cento \u00e8 la differenza tra decine di letture errate in ogni momento e meno di una. Letture errate significano falsi allarmi per il controllo, pannelli di indirizzamento sbagliati e dati di occupazione di cui una citt\u00e0 non pu\u00f2 fidarsi. \u00c8 l’accuratezza a rendere affidabile il resto di un sistema di parcheggio intelligente.<\/p>\n\n\n\n
Perch\u00e9 l’accuratezza dei sensori di parcheggio \u00e8 importante<\/h3>\n\n\n\n
Un sensore di parcheggio \u00e8 utile quanto i dati che produce. Guida, controllo, tariffe e pianificazione ereditano tutti il tasso di errore del sensore, quindi una frazione di punto percentuale sul sensore si moltiplica su un’intera citt\u00e0. Per questo il nostro test di accuratezza dei sensori di parcheggio usa il video anzich\u00e9 un dato di laboratorio, e per questo abbiamo continuato a perfezionare finch\u00e9 il numero non ha retto nel mondo reale.<\/p>\n\n\n\n
Per i dati principali, leggete la nostra panoramica sull’accuratezza dei sensori di parcheggio<\/a>. Scoprite come funziona il rilevamento nella nostra guida su come funzionano i sensori di parcheggio<\/a>, confrontate le reti nell’articolo sui sensori di parcheggio LoRaWAN<\/a> o scoprite i sensori di parcheggio IoT<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
Domande frequenti<\/h3>\n\n\n\n
Quanto sono accurati i sensori di parcheggio Fleximodo?<\/strong>
I sensori Fleximodo rilevano l’occupazione con un’accuratezza del 99,96 per cento, misurata su oltre 71.000 sensori in funzione. Un magnetometro e un nanoradar confermano insieme ogni evento, il che mantiene la lettura affidabile anche nei siti con forti interferenze.<\/p>\n\n\n\nCome si misura l’accuratezza dei sensori di parcheggio?<\/strong>
Confrontando i dati dei sensori con la realt\u00e0, evento per evento. Fleximodo ha creato uno strumento chiamato ViCheP che sovrappone la posizione dei sensori al video del parcheggio, cos\u00ec una registrazione manuale di ogni evento reale pu\u00f2 essere confrontata con ci\u00f2 che ogni sensore ha segnalato. La verifica ha riguardato oltre 50.000 eventi di parcheggio.<\/p>\n\n\n\nChe cos’\u00e8 ViCheP?<\/strong>
ViCheP (Video Check Portal) \u00e8 l’applicazione web interna di Fleximodo per verificare l’accuratezza dei sensori. Mappa la posizione dei sensori sul video del parcheggio, cos\u00ec il team vede esattamente dove si \u00e8 verificato un errore e perch\u00e9.<\/p>\n\n\n\nPerch\u00e9 combinare un magnetometro e un nanoradar?<\/strong>
Un magnetometro da solo raggiunge un’accuratezza di circa il 95 per cento e pu\u00f2 essere ingannato da interferenze o eventi rapidi. L’aggiunta di un nanoradar fornisce una seconda conferma indipendente, cos\u00ec i due metodi compensano a vicenda i propri punti deboli e portano l’accuratezza al 99,96 per cento.<\/p>\n\n\n\nUna maggiore accuratezza conta davvero su scala urbana?<\/strong>
S\u00ec. In un’installazione da 1.000 stalli, passare dal 95 al 99,96 per cento riduce le letture errate da decine in ogni momento a meno di una. \u00c8 la differenza tra controlli e guida di cui una citt\u00e0 pu\u00f2 fidarsi e dati di cui non pu\u00f2 fidarsi.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"L’accuratezza dei sensori di parcheggio \u00e8 il numero da cui dipende tutto il resto. I sensori di parcheggio Fleximodo rilevano se uno stallo \u00e8 occupato con un’accuratezza del 99,96 per cento, misurata su oltre 71.000 sensori in funzione. Quel numero non viene da una scheda tecnica. Viene dal confronto del parcheggio reale con il video, … Continued<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":966,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[168],"tags":[],"class_list":["post-1115","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sensori-di-parcheggio"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t
- Manovre prolungate.<\/strong> Un conducente che va avanti e indietro per raddrizzarsi, rendendo pi\u00f9 difficile per il sensore chiudere l’evento.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n