{"id":8292,"date":"2022-08-03T12:05:14","date_gmt":"2022-08-03T11:05:14","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=8292"},"modified":"2022-08-03T12:05:14","modified_gmt":"2022-08-03T11:05:14","slug":"la-fundacion-i2cat-lidera-el-desarrollo-de-un-sistema-de-deteccion-de-riesgos-y-flujos-de-trafico-basado-en-inteligencia-artificial-y-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=8292","title":{"rendered":"La Fundaci\u00f3n i2CAT lidera el desarrollo de un sistema de detecci\u00f3n de riesgos y flujos de tr\u00e1fico basado en Inteligencia Artificial y big data"},"content":{"rendered":"

El proyecto de investigaci\u00f3n es una iniciativa del Centre of Innovation for Data tech and Artificial Intelligence y en \u00e9l han participado investigadores de cuatro centros catalanes. El sistema, que ha demostrado un nivel de precisi\u00f3n superior al 90%, persigue reducir los accidentes en v\u00edas urbanes e interurbanes y mejorar el trafico<\/strong><\/p>\n

Investigadores de la Fundaci\u00f3n i2CAT, centro de investigaci\u00f3n aplicada en el \u00e1mbito de las nuevas tecnolog\u00edas digitales, han liderado el desarrollo de un sistema para la detecci\u00f3n de riesgos y flujos de tr\u00e1fico en v\u00edas urbanas e interurbanas basado en el uso de tecnolog\u00edas de Inteligencia Artificial (IA) y big data. El proyecto es una iniciativa del Centre of Innovation for Data tech and Artificial Intelligence (CIDAI) y en \u00e9l han participado, adem\u00e1s, investigadores del Barcelona Supercomputing Center (BSC), del Centre de Telecomunicacions i Tecnologies de la Informaci\u00f3 (CTTI) y de Eurecat \u2013 Centre Tecnol\u00f2gic de Catalunya.
\nEl sistema proporciona soluciones de movilidad inteligente basadas en IA y big data en base a dos objetivos principales. El primero de ellos ha sido lograr la prevenci\u00f3n proactiva de accidentes de tr\u00e1fico mediante la identificaci\u00f3n de situaciones de riesgo que implican tanto a veh\u00edculos como a peatones. El segundo objetivo se ha centrado en analizar el flujo de tr\u00e1fico en zonas urbanas y segmentos de carreteras interurbanas con el fin de detectar comportamientos an\u00f3malos en carretera y obtener informaci\u00f3n sobre las condiciones de tr\u00e1nsito que acaban derivando en atascos.<\/p>\n

Plataforma software para la identificaci\u00f3n de riesgos<\/strong>
\nPara cumplir ambos objetivos, los investigadores seleccionaron dos ubicaciones interurbanas en dos segmentos diferenciados de la carretera C31 y una ubicaci\u00f3n urbana, para la que se eligi\u00f3 un cruce en la ciudad de Barcelona. Mediante un sistema de c\u00e1maras, se registraron m\u00e1s de 150 horas de grabaci\u00f3n de v\u00eddeo en estos tres puntos. A partir de este material, se identific\u00f3 un conjunto de casos de uso representativos que abarcaban escenarios de riesgo t\u00edpicos causados, por ejemplo, por veh\u00edculos que cambian de carril sin respetar las l\u00edneas continuas o el cruce de peatones con el sem\u00e1foro en rojo.
\nA partir de ah\u00ed, los investigadores desarrollaron una plataforma de software para el procesado de datos y elaboraron los m\u00f3dulos de an\u00e1lisis. Se desarroll\u00f3 un m\u00f3dulo de detecci\u00f3n y seguimiento de objetos basado en tecnolog\u00eda IA para la detecci\u00f3n de los diferentes tipos de usuarios de la v\u00eda (coches, camiones, motos, peatones, etc.) sigui\u00e9ndolos a trav\u00e9s de cuadros consecutivos y extrayendo informaci\u00f3n valiosa sobre su posici\u00f3n y velocidad. Tambi\u00e9n se elabor\u00f3 un m\u00f3dulo de detecci\u00f3n de sem\u00e1foros y se establecieron las reglas y mapas sem\u00e1nticos para detectar riesgos espec\u00edficos asociados al tr\u00e1fico.<\/p>\n

Buen rendimiento del sistema<\/strong>
\nLos investigadores destacan el buen desempe\u00f1o del sistema, que ha permitido la detecci\u00f3n y el seguimiento de m\u00faltiples tipos de veh\u00edculos en diferentes momentos del d\u00eda y la estimaci\u00f3n de la velocidad, un elemento de gran importancia porque permite determinar varios eventos relacionados con el tr\u00e1fico, como la distancia de seguridad o la identificaci\u00f3n de veh\u00edculos detenidos.
\nEl caso de cambio ilegal de carril, que se da al cruzar las l\u00edneas continuas, fue detectado con una precisi\u00f3n del 89% y el caso de cruce de peatones con sem\u00e1foro en rojo con un 75%. Otro indicador llamativo es el bajo n\u00famero de detecciones de falsos negativos. El sistema identific\u00f3 correctamente el 93,75% de las situaciones de riesgo e incluso permiti\u00f3 detectar situaciones de riesgo alto que no estaban contempladas al inicio del proyecto como, por ejemplo, la circulaci\u00f3n de bicicletas y de peatones por los laterales de los carriles de la carretera.
\nEn lo relativo a los tipos de riesgo, el sistema ha puesto en evidencia la diferencia entre los entornos interurbanos, que involucran principalmente a autom\u00f3viles y veh\u00edculos m\u00e1s grandes como camiones y autobuses, y los entornos urbanos, donde son los peatones los que corren un riesgo mayor en la gran mayor\u00eda de escenarios.
\nLa informaci\u00f3n obtenida por el sistema podr\u00eda ayudar a las administraciones a desarrollar modelos de prevenci\u00f3n para reducir sustancialmente el n\u00famero de accidentes de tr\u00e1fico y de muertes en la carretera. A su vez, permitir\u00eda mejoras sustanciales en el flujo de tr\u00e1fico y la reducci\u00f3n de emisiones de gases contaminantes, gracias a la reducci\u00f3n de los atascos y a la optimizaci\u00f3n del tiempo de espera en los sem\u00e1foros en las ciudades.
\n\u201cDurante los pr\u00f3ximos a\u00f1os, las administraciones y las autoridades de tr\u00e1fico de muchos pa\u00edses ya est\u00e1n planteando una nueva estrategia de seguridad vial y gesti\u00f3n del tr\u00e1fico basada en la transformaci\u00f3n digital y en la explotaci\u00f3n de datos procedentes de diferentes fuentes. Para ello, ser\u00e1 necesario implementar soluciones tecnol\u00f3gicas como la desarrollada en este proyecto\u201d, concluyen los investigadores.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de la Fundaci\u00f3n i2CAT<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El proyecto de investigaci\u00f3n es una iniciativa del Centre of Innovation for Data tech and Artificial Intelligence y en \u00e9l han participado investigadores de cuatro centros catalanes. El sistema, que ha demostrado un nivel de precisi\u00f3n superior al 90%, persigue reducir los accidentes en v\u00edas urbanes e interurbanes y mejorar el trafico Investigadores de la … <\/p>\n

Continue reading \u00abLa Fundaci\u00f3n i2CAT lidera el desarrollo de un sistema de detecci\u00f3n de riesgos y flujos de tr\u00e1fico basado en Inteligencia Artificial y big data\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":8293,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[62,11,9],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8292"}],"collection":[{"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=8292"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8292\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8294,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8292\/revisions\/8294"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/8293"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=8292"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=8292"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=8292"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}