Movilidad inteligente Movilidad en Movimiento

A raíz de la transición del tráfico, el creciente número y diversidad de usuarios de la carretera están llevando a escenarios cada vez más complejos y, por lo tanto, a más datos que deben considerarse. Así que, ya sea una gestión del tráfico más preparada para el futuro, una mejor planificación de carreteras, una vigilancia del tráfico más completa o enfoques innovadores para la conducción autónoma, el camino hacia la optimización del tráfico requiere sistemas inteligentes capaces de capturar y procesar esta nueva multitud de datos diversos y transformarlos en aplicaciones eficientes.
Pero, ¿existe ya esta forma sostenible de tecnología de tráfico? La respuesta es sí, pero no es tan nueva como la mayoría asumirá. En cambio, la conocida tecnología de video está impulsando las cosas hacia adelante.

Las cámaras se han utilizado para monitorear el tráfico durante décadas, pero hasta ahora han tendido a ser observadores pasivos. En sistemas basados en lidar o radar, la cámara generalmente se usa solo para la grabación de imágenes para documentar infracciones de manera concluyente. Con la última generación de sistemas de aplicación de tráfico basados en video, la situación es diferente. Aquí, la cámara es el sensor central para la detección, seguimiento y documentación.

Esta evolución se basa en varios avances tecnológicos:

Uno es la disponibilidad de hardware mejor, más compacto que incluye procesadores más rápidos y efectivos. Estos contribuyen a la miniaturización continua, lo que está permitiendo cada vez más una mayor capacidad de procesamiento en un espacio reducido. Idealmente, esto significa que los datos capturados por la cámara pueden analizarse directamente en la carcasa de la cámara, es decir, en el sitio. Componentes externos más grandes, como procesadores de evaluación adicionales en gabinetes de control, ya no son necesarios. Esto hace que la implementación de proyectos sea mucho más flexible y rentable, y además reduce el consumo de energía.
Además, los centros de procesamiento central son menos importantes para estos sistemas, lo que reduce la susceptibilidad de las operaciones a fallos y permite su uso incluso sin una conexión a Internet de alta velocidad.

El segundo avance esencial para las soluciones de tráfico basadas en video es el progreso en la tecnología de cámaras modernas. Hoy en día, las cámaras industriales tienen casi todas las capacidades del ojo humano, desde el reconocimiento de colores y "ver" detalles muy pequeños hasta un amplio campo de visión, lo que hace posible cubrir grandes áreas con una multitud de diferentes usuarios de la carretera. Los sistemas basados en láser, por ventajosos que sean en términos de precisión, tienen sus limitaciones aquí. No capturan color y a veces solo contornos o ciertos tamaños.

El tercer cambio de juego tecnológico se puede atribuir a la tendencia de la softwarización: Con fácil acceso a hardware potente, el rendimiento y tipo de aplicaciones de los sistemas de tráfico basados en video ya no son solo una cuestión de hardware. Más bien, dependen principalmente del software, y para los sistemas basados en video, todo se trata de soluciones inteligentes. Para convertir la excelente visión de la cámara en aplicaciones, los sistemas modernos de tráfico basados en video principalmente recurren a la inteligencia artificial, allanando el camino para un control de tráfico más avanzado mediante IA. Una variación sobre cómo se implementa hoy en día esta tecnología inteligente en las carreteras es a través de un método híbrido, es decir, la combinación de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) y modelos matemáticos. Las CNNs pueden entrenarse con material de imagen y proporcionar mejor rendimiento que los algoritmos en detección e identificación. Son más diferenciadas en el reconocimiento de objetos y más precisas al capturarlos. Por ejemplo, los vehículos que circulan muy juntos o las sombras fuertes no irritan a las CNNs, ambas eran y siguen siendo un problema con los métodos convencionales. Después de que la red neuronal ha procesado los datos, se aplican algoritmos para describir el movimiento del vehículo matemáticamente.

La softwarización en la tecnología de tráfico hace que los sistemas sean más fáciles de optimizar, más sostenibles y más escalables. Además, los nuevos modelos de negocio como servicio se pueden implementar mucho más fácilmente.

Los avances técnicos y el uso asociado de la cámara como un sensor independiente resultan en una amplia gama de posibles aplicaciones para la tecnología de tráfico, haciendo que los sistemas de tráfico basados en video sean un paso decisivo hacia una gestión de tráfico más efectiva y, sobre todo, una mayor seguridad vial.

Las aplicaciones incluyen el control de semáforos, el control de peajes, la vigilancia de carriles de autobuses, el conteo de ejes, la detección de distintivos medioambientales, violaciones por conducción distraída como hablar por teléfono mientras se está al volante, y muchas más. Incluso vehículos eléctricos (EV) muy pequeños, como patinetes eléctricos, pueden ser capturados por estos sistemas, lo que las soluciones técnicas anteriores difícilmente podían garantizar. Para ellos, por ejemplo, las matrículas en estos vehículos eran demasiado pequeñas y las áreas donde conducían no se podían o no se podían monitorear. Esta capacidad de detección ampliada de sistemas basados en video, notablemente, también es un gran plus para la protección de los VRU, usuarios vulnerables de la vía como ciclistas y peatones.

La optimización del tráfico podría guiarse por el número de ciertos tipos de vehículos en una determinada carretera durante un cierto período de tiempo. Por ejemplo, se podría revisar el uso de carriles de autobús por la noche e incorporar este conocimiento en la planificación del tráfico. Otro escenario de aplicación sería el control de la fase del semáforo en el sentido de infraestructura inteligente - o gestión de tráfico AI - que reacciona a los peatones que se acercan. Para ir al grano: Con sistemas basados en video, cualquier cosa que se pueda ver se puede analizar y utilizar teóricamente. ¡Y nada de esto es cosa de un futuro lejano! Los proveedores llave en mano con experiencia en tecnología de sensores de hardware y análisis de imágenes ya pueden realizar nuevas aplicaciones para el control de tráfico basado en video rápidamente y ponerlos en funcionamiento rápidamente - desde la planificación hasta la implementación del proyecto y el servicio. En Vitronic, ya estamos empleando la tecnología para aplicaciones de tráfico como el control de semáforos, la detección de VRU o el control de peajes.

Actualmente, los sistemas de tráfico basados en video usan principalmente monotracking porque es difícil interconectar múltiples sensores y sus datos. No obstante, esta fusión de sensores podría ser el camino del futuro, especialmente cuando se combinan diferentes sensores cuyas fortalezas se complementan entre sí. El alcance del radar podría complementarse con la visión nítida de la cámara, eliminando así los errores clásicos del radar como la aparición de imágenes fantasma, o la medición precisa del láser podría apoyar las capacidades de detección de la cámara. Las posibilidades parecen ilimitadas. Lo que hace que la tecnología de tráfico basada en video sea tan interesante como una tecnología futura son dos cosas: Primero, su potencial de innovación. Para los desarrolladores, es una tecnología asequible con barreras de entrada más bajas en comparación con otras, lo que fomenta la resolución creativa de problemas. Esta es una gran oportunidad y hace que la clase de soluciones sea extremadamente sostenible. En segundo lugar, la inversión comparativamente baja que requiere para adquisición e implementación, junto con el también resultante retorno de inversión más rápido. Esto es particularmente interesante para municipios más pequeños, donde el control de semáforos, por ejemplo, fue anteriormente difícil de refinanciar. La posibilidad de modelos como servicio y la facilidad de optimización proporcionada por la softwarización también contribuyen a la viabilidad económica de la solución basada en video. Esta nueva asequibilidad del control de tráfico permite que más estados y municipios lo utilicen, y eso a su vez apoya una realización integral de la transición del tráfico, por un lado, así como un aumento generalizado de la seguridad vial por otro - haciendo una contribución crítica a Visión Cero.