Mappa autovelox: tutor, photored e dati liberi da scaricare

I dispositivi di controllo automatico del traffico sono diventati una questione giuridica in due paesi quest'estate. Il 12 luglio 2026 è entrato in vigore in Italia un decreto che ridefinisce quali autovelox possono legittimamente elevare sanzioni. Solo 25 modelli risultano automaticamente omologati. Circa 850 apparecchi installati sono rimasti fuori da quell'elenco e al momento non possono essere utilizzati, in attesa che ciascun produttore presenti domanda di omologazione. Dal 30 novembre 2025 i comuni italiani devono inoltre iscrivere ogni dispositivo in una banca dati nazionale gestita dal ministero dei trasporti, perché una sanzione emessa da un apparecchio non censito è contestabile.

La Spagna procede su un binario parallelo. La riforma del Reglamento General de Circulación si applica dal 1 ottobre 2026 e vieta del tutto i rilevatori di radar, con 500 euro e tre punti sulla patente, e 6.000 euro e sei punti per i disturbatori di frequenza, anche quando il dispositivo resta inutilizzato nel vano portaoggetti.

Due paesi, due registri, due insiemi di regole, e in entrambi i casi la stessa domanda da parte di chi guida e di chi sviluppa: dove si trovano i dispositivi, e da dove arriva quell'elenco. Esiste una risposta che precede entrambi i decreti e non appartiene a nessuno in particolare. Gli autovelox sono mappati in OpenStreetMap da oltre quindici anni, e la mole di dati è maggiore di quanto ci si aspetti.

Li abbiamo contati, poi abbiamo contato il nostro database alimentato da chi guida, per confrontare le due fonti in modo onesto. Questo articolo pubblica entrambe le serie di numeri, le query che le hanno prodotte, la data di ciascuna e ciò che nessuno dei due dataset è in grado di dire.

Che cosa conta come dispositivo di controllo automatico

Un dispositivo di controllo automatico è qualsiasi telecamera che fa rispettare una regola stradale senza personale sul posto. L'autovelox appartiene a questa famiglia ma non la esaurisce, e la distinzione diventa decisiva appena si prova a contare, perché ogni paese intende una cosa diversa con la stessa parola.

Negli Stati Uniti l'intera categoria si chiama photo enforcement o automated traffic enforcement, nel Regno Unito safety cameras. In Germania la parola quotidiana è Blitzer, in Italia autovelox, in Francia radar, in Spagna radar de la DGT. Sono la stessa classe di apparecchi, con una carica politica diversa.

Il dataset di questo articolo copre le prime quattro righe, quelle in cui chi guida e i motori di calcolo percorsi hanno bisogno di coordinate. Le ultime due riguardano la lettura delle targhe e non la misura della velocità, e sollevano questioni di riservatezza diverse, di cui abbiamo scritto nell'articolo su DeFlock e i lettori di targa.

Vale la pena tenere ferma una distinzione pratica, perché è la confusione più frequente: l'autovelox sanziona quanto andavi forte, il photored sanziona quando sei entrato nell'incrocio, e quasi tutti gli impianti semaforici moderni fanno entrambe le cose. Per questo un singolo apparecchio può generare l'una o l'altra violazione, e per questo il nostro indice li tiene come classi separate invece di fonderli in un unico punto.

Che cosa contiene oggi la mappa aperta

Abbiamo contato direttamente invece di citare un numero. I valori che seguono provengono dall'API Overpass del 27 agosto 2026, su una base OpenStreetMap con marca temporale 15:06 UTC dello stesso giorno.

Nel mondo esistono 76.800 nodi con tag highway=speed_camera, più 24.183 relazioni type=enforcement con enforcement=maxspeed, che descrivono il tratto di strada effettivamente governato da un dispositivo o da una tratta controllata.

Il metodo, così puoi riprodurlo o smentirlo: ogni valore conta i nodi highway=speed_camera entro il confine con admin_level=2 del paese. Dove la ricerca per codice ISO andava in timeout abbiamo risolto l'area tramite l'identificativo della relazione. Abbiamo scartato del tutto i conteggi per bounding box, perché un rettangolo attorno alla Francia restituiva 11.170 risultati raccogliendo dispositivi belgi, olandesi, tedeschi, svizzeri e catalani, contro 3.928 entro il confine reale. Abbiamo anche rinunciato al dato sugli Stati Uniti: la query è andata ripetutamente in timeout, e un numero che non possiamo verificare vale meno di nessun numero.

Il confronto con un database che nessuno può interrogare

Un dataset aperto è interessante solo se sai che cosa gli manca, quindi abbiamo applicato lo stesso conteggio al nostro.

MapMetrics raccoglie da anni le segnalazioni di dispositivi fatte da chi guida. Lo snapshot che abbiamo contato contiene 108.008 dispositivi unici in 106 paesi: 75.258 apparecchi fissi, 27.912 photored, 3.310 punti di controllo su tratta e 1.528 impianti a limite variabile. I totali nazionali più alti sono in Brasile, Russia, Italia e Stati Uniti.

I due numeri non hanno la stessa data, e questo pesa più del confronto stesso. I valori OpenStreetMap sono dal vivo, rilevati il 27 agosto 2026. Lo snapshot delle segnalazioni è stato esportato a maggio 2024. Leggi la tabella seguente come confronto di copertura, non come due misure attuali dello stesso pomeriggio.

Due dataset, uno costruito da chi mappa modificando un database pubblico e uno da chi guida segnalando dalla strada:

Il risultato interessante non è che un dataset sia più grande. È che in quattro di questi dieci paesi due fonti indipendenti restano entro il dieci per cento, e in tre di essi la mappa aperta ne contiene di più. Due comunità che non si sono mai coordinate, con strumenti diversi e motivazioni diverse, arrivano quasi allo stesso conteggio per i dispositivi tedeschi e francesi. Per questo tipo di dato è una verifica incrociata difficilmente migliorabile.

Dove divergono, la divergenza merita un approfondimento più che una spiegazione comoda. L'Italia a 2,08 e il Portogallo a 0,60 sono i due estremi, e poiché il nostro snapshot precede di due anni il decreto italiano, nessun rapporto può essere una reazione ai cambi di regole di quest'anno. La lettura più probabile riguarda semplicemente dove ciascuna comunità è stata attiva: in Italia le segnalazioni sono dense da anni, mentre in Portogallo chi mappa ha lavorato con scrupolo in un paese con meno segnalatori. Un rapporto lontano da 1,0 è un invito ad andare a vedere, non la prova che una delle due parti sbagli.

Metodo e limiti, con la stessa franchezza di sopra. Le quattro collezioni sono state deduplicate sulle coordinate prima del conteggio, perché la collezione a limite variabile registra ogni dispositivo una volta per ciascun valore di velocità, 38.250 righe per 1.528 apparecchi. Ogni record porta la stessa marca temporale di esportazione, 21 maggio 2024, e non una data di rilievo per dispositivo: questi numeri descrivono quindi che cosa conteneva quello snapshot, non quando ciascun apparecchio è stato visto l'ultima volta. Nello schema esiste un campo di verifica che non è mai stato popolato. 1.362 punti cadevano fuori da qualsiasi poligono nazionale, per lo più su linee di costa, e sono esclusi. I rapporti rispetto a un conteggio OpenStreetMap dal vivo sottostimano quindi la nostra parte dove sono stati aggiunti dispositivi dopo maggio 2024, e la sovrastimano dove nel frattempo sono stati rimossi.

Come vengono mappati gli autovelox in OpenStreetMap

Lo schema è piccolo, ed è esattamente per questo che è stato riempito.

• highway=speed_camera su un nodo indica il dispositivo fisico. È il tag che regge tutto il volume.
• Le relazioni type=enforcement portano il significato. La relazione collega un membro con ruolo device, la telecamera, a un segmento from e uno to, così una tratta controllata di nove chilometri diventa una relazione invece di due pali scollegati.
• enforcement=maxspeed distingue il controllo della velocità dagli altri valori previsti dallo schema, tra cui traffic_signals per i photored, average_speed, toll e access.
• maxspeed registra il limite applicato, ed è ciò che trasforma un punto sulla mappa in un dato utilizzabile da un motore di routing.
• direction registra la direzione verso cui guarda l'apparecchio, così un dispositivo che riprende solo la carreggiata nord non viene rappresentato come se le controllasse entrambe.
• check_date o survey:date, dove chi contribuisce li ha compilati, dicono quando una persona si è trovata l'ultima volta davanti all'apparecchio. Su dati di controllo questo conta più che su quasi ogni altra classe di oggetti.

È lo stesso schema che ha prodotto il registro ALPR di DeFlock: concordare un tag, documentarlo, lasciare che una comunità lo riempia. Nulla di tutto questo ha richiesto il permesso di un produttore di apparecchi o di un ente gestore della strada.

Interrogare i dati in autonomia

Incolla questo in overpass-turbo.eu ed esegui. Restituisce ogni autovelox mappato in Germania, con i suoi tag, come geometria esportabile in GeoJSON.

[out:json][timeout:180];
area["ISO3166-1"="DE"][admin_level=2]->.country;
(
  node["highway"="speed_camera"](area.country);
  relation["type"="enforcement"]["enforcement"="maxspeed"](area.country);
);
out geom;

Sostituisci DE con FR, IT, ES, NL o qualsiasi altro codice ISO 3166-1 alpha-2. Per contare invece di scaricare, sostituisci l'ultima riga con out count;, ed è così che è stata prodotta la tabella qui sopra. Per un estratto grande quanto una città, sostituisci il blocco dell'area con una bounding box nell'ordine (sud,ovest,nord,est).

Due note pratiche. Le query su scala nazionale contro l'istanza pubblica di Overpass vanno spesso in timeout, quindi in produzione conviene estrarre da un estratto regionale Geofabrik in formato .osm.pbf e filtrare in locale, oppure gestire una propria istanza Overpass. La licenza è ODbL, il che significa attribuzione e condivisione allo stesso modo per i database derivati, non uso libero senza condizioni.

Dati aperti a confronto con i registri ufficiali

Confrontare le due fonti è la cosa più utile che si possa fare con questo dataset, ed è il confronto che nessuno pubblica.

La DGT spagnola dichiara 2.472 autovelox fissi, 295 tratte controllate, 254 dispositivi per cinture e mobili e 600 telecamere semaforiche. OpenStreetMap tiene 2.553 nodi in Spagna. I totali sono vicini ma non misurano la stessa popolazione, perché il dato OSM mescola sotto un unico tag apparecchi fissi, tratte e dispositivi semaforici finché chi contribuisce non li separa con le relazioni enforcement.

Questa è la lettura onesta di ogni confronto del genere:

• I registri ufficiali certificano uno stato giuridico. Se un apparecchio è approvato, tarato, censito e quindi in grado di produrre una sanzione esigibile. La banca dati del ministero italiano è esattamente questo, e dal 12 luglio 2026 un dispositivo non censito è un problema giuridico e non cartografico.
• I dati cartografici aperti certificano una realtà fisica. Se una persona ha potuto vedere un apparecchio dallo spazio pubblico e annotarne la posizione. Questo comprende involucri dismessi, box vuoti e pali il cui stato di omologazione fuori dal comune non è noto a nessuno.

Nessuna delle due sostituisce l'altra. Un dispositivo che esiste fisicamente ma manca nell'elenco ministeriale è esattamente il caso che oggi gli automobilisti italiani contestano. Un dispositivo presente nell'elenco ufficiale ma fisicamente scomparso è esattamente il caso in cui un navigatore sbaglia. Servono entrambi i dataset per vedere l'uno o l'altro problema, e solo uno dei due è interrogabile da chiunque.

Che cosa la mappa aperta non può dire

I limiti, detti chiaramente.

Il controllo mobile è in gran parte assente. Un furgone fermo tre ore su un cavalcavia non è un oggetto mappabile, e la regola di verificabilità di OSM lo esclude a ragione. A seconda del paese le postazioni mobili producono una quota rilevante di tutte le sanzioni per velocità, quindi un livello di soli dispositivi mappati sottostima sistematicamente il controllo. I dati segnalati da chi guida hanno lo stesso buco per un motivo diverso: la segnalazione di un furgone ormai ripartito descrive un momento, non un luogo.

L'aggiornamento varia per regione, non per paese. La copertura segue la densità di chi contribuisce. Una città tedesca con un gruppo di mappatura attivo è quasi completa. Una zona rurale tre paesi più in là può ancora riportare dispositivi rimossi nel 2019. Leggi check_date dove esiste e considera la sua assenza come un dato ignoto, non come garanzia di attualità.

Lo stato di omologazione non è nei dati. Nessun tag OSM dice se un apparecchio italiano è nell'elenco ministeriale o se un dispositivo spagnolo è tarato. Questi fatti vivono nei registri nazionali e cambiano senza alcuna modifica alla mappa.

La disciplina di tagging non è uniforme. In alcuni paesi i photored vengono mappati come highway=speed_camera anche se esiste un valore dedicato. Filtra sulla relazione enforcement quando la distinzione conta per il tuo caso d'uso.

La parte più difficile è quella giuridica

Pubblicare le posizioni dei dispositivi è lecito nell'Unione europea. Usare un sistema di allerta dal vivo alla guida spesso non lo è, e la distinzione che conta non è mappa contro applicazione, ma consultazione di un database contro rilevamento di un segnale. Situazione ad agosto 2026:

Altrove le regole cambiano, a volte in modo netto, e vengono aggiornate. Considera la tabella come la forma del problema e non come una consulenza legale, e verifica la norma nazionale prima di rilasciare una funzione rivolta a chi guida in un mercato.

Per chi costruisce un prodotto la conseguenza pratica è che lo stesso dataset sostiene funzioni molto diverse a seconda della giurisdizione. Una mappa statica di pianificazione, un livello di analisi per flotte, uno studio sulla sicurezza stradale e un avviso in tempo reale a bordo sono quattro oggetti giuridici distinti costruiti sulle stesse coordinate.

Costruirci qualcosa sopra

Il percorso dalla query qui sopra a un livello funzionante è breve, ed è fatto soprattutto dei consueti problemi cartografici più che di specificità legate ai dispositivi.

1. Estrarre e filtrare. Scarica l'estratto regionale .osm.pbf, tieni i nodi highway=speed_camera e le relazioni type=enforcement, e risolvi i membri delle relazioni perché una tratta controllata diventi una linea invece di due punti.
2. Agganciare alla strada. Un nodo si trova a lato della carreggiata, non sopra. Associalo alla via che governa, altrimenti i calcoli di distanza sbaglieranno della larghezza della strada e il filtro per direzione non funzionerà affatto. È un problema di map matching.
3. Portarsi dietro il limite. Propaga maxspeed dalla relazione, così il livello risponde a che cosa viene applicato e non soltanto a dove.
4. Registrare la provenienza per ogni oggetto. Conserva identificativo OSM, versione e check_date. Quando qualcuno segnala che un dispositivo non c'è più, vuoi sapere che cosa sapevi e quando.
5. Renderizzare un livello, non un dataset. I vector tile tengono un livello nazionale in pochi megabyte e permettono uno stile diverso per mercato, cosa che conta quando lo stesso livello deve sembrare informazione di pianificazione in un paese e non deve sembrare un avviso dal vivo in un altro.

MapAtlas gestisce l'infrastruttura di geocodifica, tile e POI su cui tutto questo si appoggia, con elaborazione nell'Unione europea conforme al GDPR, se preferisci costruire la funzione invece della pipeline.

Perché sulla mappa aperta continua a succedere

I dispositivi di controllo del traffico sono la seconda istanza dello stesso schema di cui abbiamo scritto a proposito della mappatura dei lettori di targa, e vale la pena dargli un nome perché si ripeterà.

Una categoria di infrastruttura diventa contesa. È visibile dallo spazio pubblico, quindi verificabile, che è l'unico test davvero applicato da OpenStreetMap. Qualcuno propone un tag piccolo, alcune persone riempiono la propria città, e nel giro di pochi anni esiste un registro globale che nessuna istituzione ha commissionato e nessun fornitore controlla. Poi un regolatore cambia le regole, come hanno fatto quest'anno Italia e Spagna, e il dataset aperto si rivela l'unica fonte con cui verificare in modo indipendente quella ufficiale.

È questo il valore duraturo, e ha poco a che vedere con l'evitare una multa. Settantaseimila dispositivi sono stati mappati da persone che ci passavano davanti. I registri che stabiliscono quali di essi possono legittimamente sanzionare sono stati compilati dai ministeri. Per la prima volta, almeno in Italia, entrambe le liste esistono nello stesso momento, e il lavoro interessante sta nella differenza tra le due.